康子 Java学习之路-二进制运算符

本文详细介绍了二进制位运算的基本概念及其应用。通过具体的例子讲解了位运算符(&,|,^, ~,<<,>>,>>>)的工作原理,并提供了实际编程中的运用示例。

二进制位运算

二进制的运算自己没怎么使用但是在特定的情况下具有计算方便、速度快、支持面广的特点,如果使用他的算法可能逻辑比较复杂,速度慢。下面就特定的总结下二进制的7种位运算符(&,|,^,~,<<,>>,>>>),都比较简单。


 * 1.&(且)运算为最简单的运算,及两个二进制的数全为1的取值为1,否者为0
 * 例  0001(1)&1101(13) => 0001(1),当要初始化一个数的时候可以&0000运算;
 * 2进制转十进制:Integer.parseInt("0001",2);
 * 8进制转十进制:Integer.parseInt("",8);
 * 16...十进制:Integer.parseInt("",16);
 * 十进制转二进制:Integer.toBinaryString(1) (String);
 * ...转8进制:Integer.toOctalString(9)
 * ...转16进制:Integer.toHexString(11);
 * 2.|(或)运算两个二进制数只要有一个为1就为1,否者为0
 * 例  0001(1)|1101(13) => 1111(15);
 * 3.^(异或) 两个二进制数不同的为1相同为0
 * 例 0001(1)^1101(13) => 1100(12);异或运算为最高效的两数值对调的运算
 * A=A^B;B=A^B;A=B^A;
 * 4.~(取反)该方法为只要为1则取反后为0;
 * 例 ~0001(1)=> 11111111 11111111 11111111 11111110
 * 5.<<(左移) 向二进制数的左边移动制定的位数,后边的以0补齐,
 * 正数左移:动相当于该10进制数乘以2的n次方(n为向左移动的位数)
 * 负数左移:负数的左移动和正数有些不同
 * 先取这个十进制数对应的二进制数取反->将这个二进制数+1为补码(该值为负数的二进制数)
 * ->左移动两位后面补0->将数在减1得到反码->反码取反得到的即为左移后该值对应的正值,
 * 例  -14>>2
 * 14->2进制 1110->取反得到反码11111111 11111111 11111111 11110001
 * ->反码+1得到补码11111111 11111111 11111111 11110010(-14的二进制码)
 * ->左移两位11111111 11111111 11111111 11001000
 * ->减去1得到反码11111111 11111111 11111111 11000111
 * ->反码取反得到对应值得正值:00111000(56)
 * ->取相反数 :-56
 * 6.>>(右移)向二进制数右边移动指定的位数,负数左边需要补1,正数补0
 * 7.>>>(无符号右移) 向二进制数右边移动指定的位数,正数负数均补0
public class Test {

    public static void main(String[] args) {

        int a = -14;
        String b = Integer.toBinaryString(a);
        System.out.println(a>>>2);
/*      String c = Integer.toOctalString(a);
        String d = Integer.toHexString(a);
        System.out.println(Integer.toBinaryString(14));
        System.out.println(Integer.toBinaryString(-14));
        System.out.println(Integer.toBinaryString(a>>2));
        System.out.println(Integer.toBinaryString(~a));
        System.out.println(Integer.toBinaryString(~a<<2));
        System.out.println("二进制:"+b+"  八进制:"+c+"  十六进制:"+d);
        System.out.println(a<<2);
        System.out.println(Integer.parseInt("00111000", 2));//将2进制转换为10进制
        System.out.println(Integer.parseInt("-14", 8));//10进制转换为8进制
*/      System.out.println(b);

        System.out.println(Float.MIN_VALUE+"~~~"+Float.MAX_VALUE);
        System.out.println(Double.MIN_VALUE+"~~~~"+Double.MAX_VALUE);
        System.out.println(System.getProperty("user.name"));
        System.out.println(System.getProperty("user"));     

        Random random = new Random(47);
        int i = random.nextInt(100)+1;
        float j = random.nextFloat();
        System.out.println(i+"\t"+j);
        int z = 0;
        int f = 0;
        int b1 = 0;
        while(b1<1000){

            if((int)(Math.random()*2)+1 ==1){
                z+=1;
            }else{
                f+=1;
            }
            b1++;
        }
        System.out.println("z:"+z+"\t"+"f:"+f);
        System.out.println(0x2f);
        System.out.println(1e-2f);
    }
}

运行结果

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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