二进制中1的个数(剑指offer)

二进制中1的个数

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  • 剑指offer中的二进制中1的个数问题
    代码如下:
class Solution {
public:
    int  NumberOf1(int n) {
        unsigned int test = 1;
        int count = 0;
        while (test){
            if (n&test!=0){
                count++;
            }
            test=test << 1;
        }
        return count;

    }
};
输出一直是32,考虑原因int是32位的。测试的输出了每次n&test,结果是正确的,也就是说错误就在if里,突然就想到了运算符的优先级。一查表果然是!的优先级高于&。
学习C++的时候一直觉得这些东西根本就不用记,但是也很少练习,弄混了这些基本点出错的时候还是很浪费时间的。
一点点练习巩固吧~

附运算符优先级:

运算符优先级表]![这里写图片描述(https://gss0.baidu.com/94o3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/pic/item/72f082025aafa40f8338d803ad64034f79f01975.jpg%20%E9%A1%BA%E5%BA%8F%E4%BC%98%E5%85%88%E8%A1%A8)

另上面的方法复杂度取决于所在系统int的位数。附复杂度等于二进制中1的个数的代码:

class Solution {
public:
    int  NumberOf1(int n) {

        int count = 0;

        while (n){
            if (n&(n - 1))
                count++;
            n = n&(n - 1);
        }
        return count;

    }
};

n&(n-1)的意义是:把一个整数减去1,再和原数作与运算得到的结果是将原数最右边的第一个1变成0,其他不变。(举例就可以发现该规律)

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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