某数二进制位中1的个数

 

在求某数的二进制时,我们通常首先想到的是连除2的方法来求解,对于这道题,我们同样可以这样,再利用计数器数出1的个数

#include <stdio.h>
int count_one_bits( int n)
{
	int count=0;
	while(n)
	{
	 if(n%2==1)
	 {
	 count++;
	 }
	 n=n/2;
	}
	return count;
}
int main()
{
   int a=0;
   int ret=0;
   scanf("%d",&a);
  ret=count_one_bits(a);
  printf("%d\n",ret);
  getchar();
  return 0;
}
对于这个程序,输入正数,可以成立,但当输入负数时,不成立。

因为整形数有32个比特位,所以可以利用for循环,查找一遍整个二进制序列。在找1的过程中,可以利用&操作符找到1,1&1=1,1&0=0,所以只要让这个数与1相与,这样验证最后一位,并每次右移>>(右移运算符,将二进制位按要求右移,例 15>>1  --->00000000 00000000 00000000 00001111>>1  ---> 00000000 00000000 00000000 00000111),保证每一位都找到。


#include <stdio.h>
int count_one_bits( int n)
{
	int count=0;
	int i=0;
	for(i=0;i<32;i++)
	{
	 if(((n>>i)&1)==1)
	 {
	 count++;
	 }
	}
	return count;
}
int main()
{
   int a=0;
   int ret=0;
   scanf("%d",&a);
  ret=count_one_bits(a);
  printf("%d\n",ret);
  getchar();
  return 0;
}

因为移动二进制位,所以负数也可以。

但此程序不管对于任何数,都是要从第1位到第32位查找一遍,对于那些32比特位只有少数1的就过于浪费时间了。

So  利用n=n&(n-1)。 例 8  8&7---> 1000 &0111=0000 计算一次 即有1个1,

      15   15&14--->1111&1110=1110--->1110&1101=1100--->1100&1011=1000--->1000&0111=0000  3个1

#include <stdio.h>
int count_one_bits( int n)
{
	int count=0;
	int i=0;
	while(n)//只要n进来,就保证n里面有1
	{
		count++;//利用公式计算,就消掉末尾的1,所以进来就要计数
		n=n&(n-1);
	}
	return count;
}
int main()
{
   int a=0;
   int ret=0;
   scanf("%d",&a);
  ret=count_one_bits(a);
  printf("%d\n",ret);
  getchar();
  return 0;
}
这样就有几个1,就循环几次。大大的减少了运行时间,提高了效率。


使我们视而不见的光亮,对于我们就是黑暗。  from《瓦尔登湖》

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整据集和参加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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