发散思维-2-不用加减乘除做加法

本文介绍了一种不使用基本算术运算符实现两整数相加的方法。通过位运算中的异或和与操作,结合进位逻辑,实现了加法运算。代码示例使用Python语言。

题目描述

写一个函数,求两个整数之和,要求在函数体内不得使用+、-、*、/四则运算符号。

解题思路

  • 利用位运算

两个二进制的相加结果是用一个异或门实现的;
两个二进制的进位结果是用一个与门来实现的。

result = num1 ^ num2;       // 每位相加,不带进位,在十进制中相当于 5+6得1
temp = (num1 & num2) << 1; // 进位,如果全为0,表示无需进位了

代码为

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def Add(self, num1, num2):
        # write code here
        while num2 != 0:
            sums = num1 ^ num2
            num2 = (num1&num2)<<1 # 进位
            num1 = sums & 0xFFFFFFFF # 考虑负数
        return num1 if num1 >> 31 == 0 else num1 - 4294967296

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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