运算符小记

如何走进计算机的世界,先从最简单的运算来吧!!!!

下面是自己时常有些陌生的运算符,码下以备时时查看,也非常欢迎路过的看官查漏补缺~

1.%=和/=

如果a=7;
%是取模或者说取余数,%=举例:a %= 3;相当于a=a%3;将a除3的余数赋给a,结果:a=1
/是除法运算符,/= :a /= 3; 相当于a=a/3;将a除3的值取整赋给a,结果:a=2
2.|、&、^、>>、<<都是运算符二进制数运算
| 按位或,运算规则是:0|0=0,0|1=1,1|0=1,1|1=1
例:53|22的结果为55,运算过程,
   110 101 (53转为二进制是110101)
   010 110  (22转为二进制是10110,左边补0)
--------------
  100 111  (110111转为十进制是55)
运算过程中从右开始对齐,左边不够的补0
所以如果:a=53;
则:a |=22,相当于a=a|22,a=55
 
 
&按位与,运算规则是:0&0=0,0&1=0,1&0=0,1&1=1
例:53&22的结果为20,运算过程,
   110 101 (53转为二进制是110101)
   010 110  (22转为二进制是10110,左边补0)
--------------
  010 100  (10100转为十进制是20)
运算过程中从右开始对齐,左边不够的补0
所以如果:a=53;
则:a &=22,相当于a=a&22,a=20
 
 
^按位异或,运算规则是:0^0=0,0^1=1,1^0=1,1^1=0
例:53^22的结果为35,运算过程,
   110 101 (53转为二进制是110101)
   010 110  (22转为二进制是10110,左边补0)
--------------
  100 011  (100011转为十进制是35)
运算过程中从右开始对齐,左边不够的补0
所以如果:a=35;
则:a ^=22,相当于a=a^22,a=35
 
>>,<<位移运算符,
>>右移,22转为二进制是00010110(正数的二进制不足八位,在前面加0补足八位),向右移1位为01011,将右边移掉的位丢掉,左边补0,所以00001011转为十进制是:11
<<左移,22转为二进制是00010110,向左移1位为00101100,将左边移掉的位丢掉,右边补0,所以00101100转为十进制是:44
 
所以a=22;
a >>=1 ,相当 于a=a>>1,a=11
a<<=1,相当于 a=a<<1,a=44,
 
关于位移运算符,如果怕麻烦,有一个死办法,右移变小,a右移n位相当于a除2的n次方
                                                                          左移变大,a左移n位相当于a乘2的n次方

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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