hamming distance

最新推荐文章于 2023-06-28 09:18:16 发布
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本文介绍了一个简单的C语言程序，用于计算两个整数之间的汉明距离。通过使用位运算，该程序能够有效地找出两个数二进制表示中不同的位数。
#include <stdio.h>
int hammingDistance(int x, int y) {
    int z = x^y, count = 0;
    while (z)
    {
        count ++;
        z = z & (z - 1);
    }
    return count;
}

void  main() {
    unsigned int arg[2] = {0};
    scanf("%d", &arg[0]);
    scanf("%d", &arg[1]);
    printf("%d", hammingDistance(arg[0], arg[1]));
    system("pause");
    return 0;
}


Python hamming distance汉明距离算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-12 597
它被定义为两个字符串对应位置上不同字符的个数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。换言之，它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。
⭐算法OJ⭐汉明距离【位操作】（C++ 实现）Hamming Distance
大葱的田地🌱
03-13 1157
Hamming Distance（汉明距离）是用于衡量两个等长字符串在相同位置上不同字符的个数的度量。它通常用于比较两个二进制字符串或编码序列的差异。
Hamming Distance
a646442182的博客
08-25 433
The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different. Given two integers x and y, calculate the Hamming distance. Note: 0 ≤ x, y < 231.
Hamming distance
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03-26 240
The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different. class Solution(object): def hammingDistance(self, x, y): """ :ty...
【猿知识】汉明距离(Hamming Distance)
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03-08 3万+
汉明距离是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的，汉明在误差检测与校正码的基础性论文中首次引入这个概念。在通信中累计定长二进制字中发生翻转的错误数据位，所以它也被称为信号距离。
Hamming distance（汉明距离）
学习 & 分享 ~
06-28 3291
Hamming distance 是一种用于度量两个等长字符串之间的差异性的度量方式。它通常用于比较两个二进制字符串或等长的编码向量。Hamming 距离的计算方式非常简单，它只关注两个字符串中不同的位置，并计算它们的个数。在信息论、编码理论和计算机科学中，Hamming 距离经常被用作误码检测和纠错码设计等方面的基础概念。
LeetCode Hamming Distance
yuanyuanxingxing的专栏
05-15 219
题目： Hamming Distance TheHamming distancebetween two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different. Given two integersxandy, calculate the Hamming distance. ...
hammingDistance
造梦空间
11-05 242
Hamming Distance根据位的运算计算得到： 与：0010&0011得到0010； 4&1=0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 或：4|1=0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001 异或：5=0000 0000 0000 0101^7=0000 0000 0000 0111 = 0000 0000 0
Hamming Distance (汉明距离)
二赛君
08-31 4428
Hamming Distance (汉明距离) 1. 汉明距离的定义 在信息理论中，Hamming Distance 表示两个等长字符串在对应位置上不同字符的数目，我们以d(x, y)表示字符串x和y之间的汉明距离。从另外一个方面看，汉明距离度量了通过替换字符的方式将字符串x变成y所需要的最小的替换次数。 举例说明以下字符串间的汉明距离为： "karolin" and "kathrin" is 3...
java-leetcode题解之Hamming Distance.java
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在Java中，有一个内置方法`hammingDistance(int x, int y)`，它可以返回整数x和y之间的汉明距离。这个方法是Java标准库中的一个函数，位于`Integer`类中。对于想要手动实现这一方法的程序员来说，可以通过以下步骤来...
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这个压缩包文件"检验代码_Hammingdistance_GCcontent_DNA_"显然包含了用于检查DNA序列特定属性的程序，具体来说，就是汉明距离（Hamming Distance）和GC含量。下面将详细介绍这两个概念及其在DNA分析中的应用。 **...
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update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
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小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
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下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
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电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
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2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
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Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
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Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
卷积码中 branch metrics和 survivors’ Hamming distance path metric
11-06
### 含义 - **Branch Metrics**：在卷积码的维特比译码过程中，分支度量是衡量每个可能分支与接收序列之间相似度的一个指标。它反映了在某一时刻，从一个状态转移到另一个状态所对应的分支与接收序列的匹配程度。简单来说，就是评估每个可能的编码分支与实际接收到的信号之间的差异程度。 - **Survivors’ Hamming Distance Path Metric**：幸存路径的汉明距离路径度量是在维特比译码中用于衡量幸存路径与接收序列之间差异的指标。在每一个时间单元，维特比算法会保留（幸存）那些具有最小路径度量的路径，而这个路径度量通常使用汉明距离来计算。汉明距离是指两个序列中对应位置上不同符号的个数，在这里就是幸存路径对应的编码序列与接收序列之间不同符号的数量。 ### 计算方法 - **Branch Metrics**：对于二进制卷积码，通常使用汉明距离来计算分支度量。假设接收序列为 \(r\)，当前考虑的分支对应的编码输出为 \(c\)，则分支度量 \(BM\) 为 \(r\) 和 \(c\) 之间的汉明距离，即 \(BM = d_H(r, c)\)，其中 \(d_H\) 表示汉明距离。例如，若 \(r = [1, 0, 1]\)，\(c = [1, 1, 0]\)，则 \(BM=d_H([1, 0, 1], [1, 1, 0]) = 2\)，因为有两个位置的符号不同。 - **Survivors’ Hamming Distance Path Metric**：在每个时间单元，对于每个可能的状态，计算从该状态出发的所有分支的分支度量，并将其与到达该状态的幸存路径的现有路径度量相加。新的路径度量就是幸存路径的汉明距离路径度量。假设在时间 \(t\) 到达状态 \(s\) 的幸存路径度量为 \(PM_t(s)\)，从状态 \(s\) 到状态 \(s'\) 的分支度量为 \(BM(s, s')\)，则在时间 \(t + 1\) 到达状态 \(s'\) 的新路径度量 \(PM_{t+1}(s')=PM_t(s)+BM(s, s')\)。维特比算法会选择每个状态下具有最小路径度量的路径作为幸存路径。 ### 应用 - **Branch Metrics**：分支度量是维特比译码算法的基础，用于在每一个时间单元评估所有可能的状态转移分支。通过比较不同分支的分支度量，维特比算法可以确定哪些分支更有可能是正确的编码路径，从而逐步筛选出最可能的编码序列。在通信系统中，这有助于提高译码的准确性，减少误码率。 - **Survivors’ Hamming Distance Path Metric**：幸存路径的汉明距离路径度量用于在维特比译码过程中保留最有可能的路径。在每一个时间单元，算法会保留具有最小路径度量的路径作为幸存路径，最终输出具有最小最终路径度量的路径作为译码结果。这种方法在数字通信、存储系统等领域广泛应用，例如在无线通信中，维特比译码结合汉明距离路径度量可以有效地纠正因信道噪声等因素导致的传输错误，提高通信的可靠性。 ### 代码示例 以下是一个简单的Python示例，用于说明如何计算分支度量和路径度量： ```python def hamming_distance(a, b): return sum(x != y for x, y in zip(a, b)) # 示例接收序列和编码输出 r = [1, 0, 1] c = [1, 1, 0] # 计算分支度量 branch_metric = hamming_distance(r, c) print(f"Branch Metric: {branch_metric}") # 示例路径度量计算 # 假设时间t到达状态s的路径度量 pm_t_s = 2 # 从状态s到状态s'的分支度量 bm_s_s_prime = 1 # 计算时间t+1到达状态s'的路径度量 pm_t_plus_1_s_prime = pm_t_s + bm_s_s_prime print(f"Survivors’ Hamming Distance Path Metric at t+1: {pm_t_plus_1_s_prime}") ```
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