LeetCode:Divide Two Integers

本文介绍了一种不使用乘法、除法和取模运算符实现整数除法的方法。通过利用2的幂次来加速计算过程,文章详细解释了算法的实现原理及步骤。

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

因为不能用乘法除法等,思路仍然是把被除数计算出多少个除数相加。为了计算加快,才用2的次方

比如17除以3,则即3,6,12,24。发现24比17大,则退回12,然后重新计算5除以3,一直到被除数小于除数。

class Solution:
    # @return an integer
    def divide(self, dividend, divisor):
        flag=1 #符号位标记       
        if dividend==0 or divisor==0:#如果被除数或者除数是0,返回0
            return 0
        if dividend<0:#如果是负数,转为正数,并且符号位翻转
            flag=0-flag
            dividend=0-dividend
        if divisor<0:
            flag=0-flag
            divisor=0-divisor
        result=0#记录最后的商
        while (divisor<=dividend):#只要除数不大于被除数就进入循环
            n=1#暂时的商
            y=divisor
            while y+y<=dividend:
                n=n+n
                y=y+y
            dividend=dividend-y#因为跳出循环了,则重新计算除数,y的部分已经计算过
            result=result+n
        if flag==-1:
            result=0-result
        return result




这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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