领扣刷题--342:4的幂

本文介绍了一种高效判断整数是否为4的幂次方的方法。通过位运算结合筛选器0x55555555,该方法能快速识别给定32位有符号整数是否符合4的幂的特征。

题目描述如下:

给定一个整数 (32 位有符号整数),请编写一个函数来判断它是否是 4 的幂次方。

示例 1:

输入: 16
输出: true

示例 2:

输入: 5
输出: false

分析如下:这个 可以联系我的上篇文章,关于2的幂,这里是关于4的幂,可以看一下,2的幂,4的幂,8的幂,16的幂

都有什么规律呢,2--->10,4-->100,8-->1000,16-->10000......观察一下,4 和16 的奇数位为1,2和8是偶数位为1,所以,我们就可以保留奇数去掉偶数,所以我们需要找一个筛选器,而最好的筛选器就是0101,偶数为0奇数为1(从后向前)所以代码如下

class Solution {
public:
    bool isPowerOfFour(int num) {
        if(num<=0)
            return false;
        else
            return ((num&(num-1))==0&&(num&0x55555555));
    }
};

前面的num&(num-1)用来选出2的幂,后面的0x55555555是一个int32 位长度的筛选器,如果不好理解,可以当作一种编程技巧,记住,然后推广出去,培养这种思维,之后再慢慢的形成自己的思想。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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