Hamming weight最优解

最新推荐文章于 2024-09-02 16:58:27 发布
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分类专栏： Algorithm
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第7-6课：遗传算法的两个应用实例
oRbIt 的专栏
09-22 5572
之前我们介绍过一些求最优解的常用算法模式，比如贪心算法、动态规划算法、穷举算法，都是采用一种确定或几乎确定的方式来寻找最优解。所谓的确定性是指以上这些算法都是建立在确定性基础上的搜索算法，在搜索过程中遇到一个决策点时，对于选 a 还是选 b，其结果是确定的。比如贪婪法，就是按照贪婪策略选择，同样的条件下，每个决策选 1000 次结果都是一样的。 这一课我们要介绍的是随机化算法，该算法并不...
一文搞定机器学习中的“模型可解释性”
风口IT猪的成长录
04-25 1468
机器学习是最近许多科技进步的核心。随着计算机在围棋等游戏中击败专业人士，许多人开始询问，机器是否也能成为更好的司机，甚至更好的医生。如果⼀个机器学习模型运⾏良好，为什么我们仅仅信任该模型⽽忽略为什么做出特定的决策呢？诸如分类准确性之类的单⼀指标⽆法完整地描述⼤多数实际任务。当涉及到预测模型时，需要作出权衡：**你是只想知道预测是什么？**例如，客户流失的概率或某种药物对病⼈的疗效。**还是想知道为什么做出这样的预测？**这种情况下可能为了可解释性付出预测性能下降的代价。
C语言-统计二进制数中1的个数-Hamming weight-汉明权重问题
生命在于折腾！
12-11 2231
1. 目的 写一个函数，以一个无符号整数为参数，返回其汉明权重。例如，‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。 汉明权重（Hamming weight）：指一个字符串中非零字符的个数；对于二进制串，即其中‘1’的个数。 这里多说一句，汉明距离（Hamming distance）是不同的概念，汉明距离是指两个等
Hamming Weight的算法分析
ether的学习
10-21 8496
看代码时遇到一个求32bit二进制数中1的个数的问题，感觉算法很奇妙，特记录学习心得于此，备忘。 <!-- @page {margin:2cm} pre.western {font-family:"DejaVu Sans Mono",monospace} pre.cjk {font-family:"DejaVu Sans Condensed",monospace} pre
Hamming weight
My Blog
06-01 589
The Hamming weight of a string is the number of symbols that are different from the zero-symbol of the alphabet used. It is thus equivalent to the Hamming distance from the all-zero string of t
Hamming Weight算法分析。
星空中的一颗星
01-20 3235
什么是Hanmming weight？ Hanmming weight简单来说就是求一个串中1的个数。可以求8位中的，也可以求16位中的，也可以求32位，64位中的1的个数。 For the most typical case, a string of bits, this is the number of 1's in the string, or the digit sum of
粒子群中汉明距离的作用
02-12
- **防止早熟收敛**：监控整个系统的全局/局部最优解随时间变化的趋势，一旦发现过早趋于一致，则可通过引入外部扰动或其他机制重新激发探索活力； - **参数调整依据**：基于历史数据统计分析得出的经验规律，动态...
大模型隐私泄露攻击技巧分析与复现
蚁景网安学院
09-02 1834
大型语言模型，尤其是像ChatGPT这样的模型，尽管在自然语言处理领域展现了强大的能力，但也伴随着隐私泄露的潜在风险。在模型的训练过程中，可能会接触到大量的用户数据，其中包括敏感的个人信息，进而带来隐私泄露的可能性。
基于 paddlepaddle 的多标签分类实验
CV小菜鸟的博客
02-14 2964
基于 paddlepaddle 的多标签分类实验 最近自己基于paddlepaddle做了一系列实验和工作，这里跟大家分享一下一个简单的多标签分类实验，希望对大家有帮助。 这里仿照各个网盘APP、相册APP的智能分类功能做了一个简易版的智能相册分类实验。与单标签的图像分类任务不同，由于一张相片可能属于多个目标类别，所以在进行图像分类时，需要将相片所属的所有类别找出，这一类图像分类任务也称为多标签分类任务。 图1 智能相册分类示意图 接下来就进入到具体的实验环节，首先导入所有环境： # coding=u
【LeetCode】-hammingWeight
迎着晨曦，Keep Going
05-08 283
计算无符号整型数n中有多少个1 【难度：Easy】 思路： 定义一个变量count用来记录1的次数； n 每次与1 做&运算，结果为1则count++, 因为n是整型 32位，所以循环32次 循环中每次n无符号右移1位 n = n>>>1; 代码实现： public static int hammingWeight(int n) { ...
hamming weight_广义Hamming重量、维数-长度轮廓与其应用
weixin_35708531的博客
01-14 210
1999广义Hamming重量、维数/长度轮廓与其应用岳殿武酆广增【提要】广义Hamming重量和维数/长度轮廓是编码领域中最近出现的两个重要概念.本文首先介绍了广义Hamming重量和维数/长度轮廓的基本概念和基本性质，然后全面地综述了它们的应用情况，并给出了一些有意义的研究结果.关键词:广义Hamming重量，维数/长度轮廓，格子复杂度GeneralizedHammingWeight...
SWAR算法：计算Hamming Weight
mfcheer
09-09 1432
统计数组里面非0二进制位的数目： 比如a[] = {1,0,1,0,0,1,1,0}统计非0数目为4。Hamming Weight，即汉明重量，指的是一个位数组中非0二进制位的数量。比较常规的方法，按位统计，算法复杂度O（n）。redis里实现用到了两种算法：1.查表法 比如 0000 0001 ： 1 0110 0001 ： 3
汉明重量（Hamming Weight）以及 redis的bitcout底层
Sword52888的博客
01-16 2835
汉明重量（Hamming Weight）以及 redis的bitcout底层
hamming weight_Hamming Weight的算法分析
weixin_42132359的博客
12-24 252
看代码时遇到一个求32bit二进制数中1的个数的问题，感觉算法很奇妙，特记录学习心得于此，备忘。计算一个64bit二进制数中1的个数。解决这个问题的算法不难，很自然就可以想到，但是要给出问题的最优解，却很有难度。通常，最容易想到的算法是除余法，继而考虑到除法的代价较高，而且除数是2，会想到使用向右移位来代替除法，并使用&0x1操作来取末位的值，这样提高了算法的效率。然而，这样仍然进行了63...
汉明权重（Hamming Weight）（统计数据中1的个数）VP-SWAR算法
z2014z的博客
07-22 2178
汉明重量是一串符号中非零符号的个数。它等于同样长度的全零符号串的汉明距离(在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离等于两个字符串对应位置的不同字符的个数)。汉明重量在常见的数据位符号串中，它是1的个数。
Hamming Weight --- 如何理解汉明重量？
杨鑫newlife的专栏
07-18 2329
n = (n & 0x55555555) + ((n >> 1) & 0x55555555) n = (n & 0x33333333) + ((n >> 2) & 0x33333333) n = (n + (n >> 4)) & 0x0f0f0f0f n = (n + (n >> 8)) & 0x00...
汉明权重(hamming weight) ----- 计算数据位中1的个数
Yannie's Blog
12-26 5074
汉明重量是一串符号中非零符号的个数。因此它等同于同样长度的全零符号串的汉明距离(在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离,是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。在最为常见的数据位符号串中，它是1的个数。 本文参考文章1 文章2 在wiki百科中给出，计算1的个数，目前来说最好的是按照树状进行相加（当然比遍历要快很多，遍历就相当于一棵极不平衡的数） 下面是variable-precision SWAR算法的实现： uint32_ t swar (uint32_ t i) { //步骤1 .
hamming weight
最新发布
03-08
### Hamming Weight 的概念 Hamming Weight 表示二进制表示中位为 `1` 的数量。对于给定的一个整数，其汉明重量即该整数的二进制形式中有多少个 `1` 。这一属性广泛应用于编码理论、密码学等领域。 ### 计算方法 #### 方法一：逐位检查法 最直观的方法是对每一位进行遍历并计数： ```cpp int hammingWeight(uint32_t n) { int count = 0; while (n != 0) { if ((n & 1) == 1) ++count; // 如果最低位是1，则增加计数器 n >>= 1; // 右移一位继续判断下一位 } return count; } ``` 这种方法的时间复杂度取决于输入数值的有效位长度，理论上最多需要执行 32 次循环（针对 32-bit 整型）[^1]。 #### 方法二：Brian Kernighan 算法 更高效的算法利用了这样一个事实——每次将一个正整数减去 1 后再与其本身按位与运算会消除掉最右边的那个 `1` ，因此可以通过不断重复此操作直到原数变为零来统计其中含有的 `1` 的数目: ```cpp int hammingWeight(uint32_t n) { int count = 0; while (n != 0) { n &= (n - 1); // 清除最低位的'1' ++count; // 对应清除了一次就有一个'1' } return count; } ``` 上述代码片段展示了如何高效地计算任意无符号整数的汉明权重，平均情况下所需的迭代次数远少于前者。 ### 应用场景 - **错误检测与纠正**: 在通信协议中用来设计奇偶校验码或其他类型的纠错码。 - **压缩感知**: 利用信号稀疏特性，在某些特定条件下可以减少采样率而不失真还原原始数据。 - **加密技术**: 如在流密钥生成过程中作为随机性衡量标准之一；或是用于构建轻量级硬件友好的分组密码结构。 - **生物信息学**: DNA序列分析中的相似度匹配等问题也涉及到大量二元串的操作，此时汉明距离/权重成为重要工具。
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