Leetcode - Bitwise AND of Number Range

本文介绍了一种高效计算指定区间内所有整数按位与结果的方法。通过观察和总结规律,提出两种算法实现:一是利用掩码不断左移直至m和n的对应位相同;二是比较m和n,逐位右移直至相等后,再进行左移恢复。这两种方法避免了遍历整个区间,从而大大提高了效率。
Given a range [m, n] where 0 <= m <= n <= 2147483647, return the bitwise AND of all numbers in this range, inclusive.
For example, given the range [5, 7], you should return 4.

[分析] 因为 0 <= m, n <= Integer.MAX_VALUE, O(N)的解法是不可接受的,因此可推断是一道数学题。耐心多举例下,会发现结果的规律是m 和 n最左边的连续公共部分。
[ref]
[url]http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4431646.html[/url]


public class Solution {
public int rangeBitwiseAnd(int m, int n) {
int mask = -1;
while ((m & mask) != (n & mask)) {
mask <<= 1;
}
return m & mask;
}
public int rangeBitwiseAnd2(int m, int n) {
int i = 0;
while (m != n) {
m >>= 1;
n >>= 1;
i++;
}
return m << i;
}
}
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 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、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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