2021-6-1 日记 C++(二十七)

博客提出写一个函数求两个整数之和,且函数体内不得使用四则运算符号。给出示例及提示,来源为力扣。思路是采用位运算,与运算产生进位,异或运算实现不考虑进位的加法,通过循环运算,直到进位为 0 得出结果。

写一个函数,求两个整数之和,要求在函数体内不得使用 “+”、“-”、“*”、“/” 四则运算符号。

示例:

输入: a = 1, b = 1
输出: 2

提示:

a, b 均可能是负数或 0
结果不会溢出 32 位整数

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/bu-yong-jia-jian-cheng-chu-zuo-jia-fa-lcof
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思路
1、不准用+、-、*、/,第一反应位运算
2、位运算中,与运算会产生进位,不考虑加法,将a与b的结果左移1位后存入carry,因为越界的问题,将结果先强制转换为unsigned int再存入carry
3、异或运算能实现加法,不考虑进位,所以将a^b的结果存入sum
4、当carry不为0的时候,循环运算,直到b为0,返回carry加上sum的结果a

class Solution {
public:
    int add(int a, int b) {
        int sum,carry;
        while(b!=0)
        {
            sum=a^b;
            carry=(unsigned int)(a&b)<<1;
            a=sum;
            b=carry;
        }
        return a;
    }
};
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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