笔试中常见的位运算案例分析

本文介绍了一种节省空间的方法来计算整数二进制表示中1的数量,并提供了关于整数取反、求绝对值、交换等基本操作的实现方法。

 参考博文  : http://blog.youkuaiyun.com/morewindows/article/details/7354571

 

 输入一个数字,然后计算出它二进制中'1'的个数。此方法相对于使用自带的String库,把空间节约到了O(1)。

 

static int bitCount(int n) {
     int count = 0;
	  while (n != 0) {
		count += (n & 1);
		n >>= 1;
	   }
	return count;
	}

 获取x中0到16位的低位值

x = x & 0xffff;

 获取16~32位的值

x = (x >> 16 ) & 0xffff;

 求相反数 // 取反+1

i = (i ^ -1) + 1;

     

求绝对值

   证明 :

   先移位来取符号位,int i = a >> 31;要注意如果a为正数,i等于0,为负数,i等于-1。然后对i进行判断——如果i等于0,直接返回。否之,返回~a+1。

//by MoreWindows( http://blog.youkuaiyun.com/MoreWindows )  
int my_abs(int a)  
{  
    int i = a >> 31;  
    return i == 0 ? a : (~a + 1);  
}  

  或者 因为 x >>31 只可能我0或-1 可能你会觉得-1右移31不会是1吗,怎么变成了-1了,因为负数右移的时候,左边填充的不是0而是1!!

   1. 与0相异或,不变 如果x是正数的话,不变

   2. 与-1(oxffff) 相异或,相当于取反,以为为1的地方变成了0,为0的地方变成了1 ,然后+1

i = (x ^ (x >> 31)) - (x >> 31);

 

 交换

void swap(int a,int b){
    a = a^b;
    b = a^b;
    a = a^b;
}

  证明:

     第一步  a^=b 即a=(a^b);

     第二步  b^=a 即b=b^(a^b),由于^运算满足交换律,b^(a^b)=b^b^a。由于一个数和自己异或的结果为0并且任何数与0异或都会不变的,所以此时b被赋上了a的值。

     第三步 a^=b 就是a=a^b,由于前面二步可知a=(a^b),b=a,所以a=a^b即a=(a^b)^a。故a会被赋上b的值。

 

 

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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