LeetCode Divide Two Integers 不使用除号取模乘号实现两数相除

Divide Two Integers

Divide two integers without using multiplication, division and mod operator.

不使用乘法,除法和模操作实现除法运算。

思路就是用被除数减去除数,减尽为止,如下面程序。

int divide(int dividend, int divisor) 
	{
		//这里的dividend如果不加long long或者加double, 就会当是INT_MIN的时候溢出
		long long a = abs((long long)dividend);
		long long b = abs((long long)divisor);

		int result = 0;
		while (a >= b)
		{
			a -= b;
			result++;
		}
		return (dividend>>31 ^ divisor>>31)? -result:result;
	}


不过很可惜,上面的程序是无法通过的,因为需要优化一下。上面的程序是基本思想,所以,先要知道这个程序。

下面是两个优化的程序,都可以AC。

	int divide2(int dividend, int divisor) 
	{
		//这里的dividend如果不加long long或者加double, 就会当是INT_MIN的时候溢出
		long long a = abs((long long)dividend);
		long long b = abs((long long)divisor);

		int result = 0;
		while (a >= b)
		{
			int count = 0;
			while (a >= b<<(count+1)) count++;
			a -= b<<count;
			result += 1<<count;
		}
		return (dividend>>31 ^ divisor>>31)? -result:result;
	}

	int divide3(int dividend, int divisor)
	{
		long long a = abs((long long)dividend);
		long long b = abs((long long)divisor);

		int result = 0;
		while (a >= b)
		{
			int count = 0;
			while (a >= b<<count) 
			{
				result += 1<<count;
				a -= b<<count;
				count++;
			}			
		}
		return (dividend > 0) ^ (divisor > 0) ? -result : result;
	}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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