LeetCode *342.Power of Four (Python Solution)

本文提供了一种高效的算法解决方案,用于判断一个32位带符号整数是否为4的幂。通过深入分析4的幂的特性,提出了三种不同的Python实现方法,包括位运算和二进制计数,以及一个巧妙的数学归纳法验证。

题目描述

Given an integer (signed 32 bits), write a function to check whether it is a power of 4.

给定一个整数(带符号的32位),写一个函数来检查它是否为4的幂。

Example 1:

Input: 16
Output: true

Example 2:

Input: 5
Output: false


Python Solution

**分析:**由题目易得知 4 的幂一定是 2 的幂,所以在上一篇LeetCod*231 Power of Two的基础上对代码进行改动。

solution 1

继续进行位运算,利用0x55555555来和自身做 & 运算并和自身作对比。

class Solution:
    def isPowerOfTwo(self, n: int) -> bool:
        return n > 0 and n & (n - 1) == 0 and (n & 0x55555555) == n
solution 2

在之前的基础上观察 4 的幂转化为二进制后, 0 的个数都为偶数个,所以加个判断条件就好。

class Solution:
    def isPowerOfTwo(self, n: int) -> bool:
        return n > 0 and  bin(n).count('1‘) == 1 and bin(n).count('0') % 2 == 1

还没完还没完,接下来:

炫技时刻

class Solution:
    def isPowerOfTwo(self, n: int) -> bool:
        return n > 0 and n & (n - 1) == 0 and (n - 1) % 3 == 0

其实也还好,就是思维要绕个弯,数学归纳法即可证得。

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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