LeetCode 124 Divide Two Integers

本文介绍了一种不使用乘、除、取模操作符,仅通过加减运算实现两个整数相除的方法,并详细解释了其实现原理及代码实现。

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

分析:

不能用乘,除,取模来计算除法,只能用加减了,但一个一个减肯定不行。

每次使除数翻倍就可以了。

public class Solution {
    public int divide(int dividend, int divisor) {
        if(dividend==0 || divisor==0) return 0;
        //是否为负
        boolean isNeg = (dividend>0&&divisor<0)||(dividend<0&&divisor>0);
        long a = Math.abs((long)dividend);
        long b = Math.abs((long)divisor);
        //除数大于被除数
        if(b>a) return 0;
        long sum=0;
        long pow=0;
        int result=0;
        while(a>=b){
            pow=1;
            sum=b;
            //sum每次翻倍
            while(sum+sum<=a){
                sum += sum;
                pow += pow;
            }
            a -= sum;
            result += pow;
        }
        return isNeg ? -result : result;
    }
}


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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