hdu 5142 NPY and FFT

本文介绍了一种使用位运算解决反转给定数二进制表示的问题,并提供了C++代码实现。适用于ACM竞赛和算法学习。

题目连接

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5142

NPY and FFT

Description

A boy named NPY is learning FFT algorithm now.In that algorithm,he needs to do an operation called "reverse".
For example,if the given number is 10.Its binary representaion is 1010.After reversing,the binary number will be 0101.And then we should ignore the leading zero.Then the number we get will be 5,whose binary representaion is 101.
NPY is very interested in this operation.For every given number,he want to know what number he will get after reversing.Can you help him?

Input

The first line contains a integer T — the number of queries $(1 \leq T \leq 100).$
The next T lines,each contains a integer $\begin{align*}X(0 \leq X \leq 2^{31}-1)\end{align*}$,the given number.

Output

For each query,print the reversed number in a separate line.

Sample Input

3
6
8
1

Sample Output

3
1
1

想用位运算写,结果写不来只好用笨办法写了。。

 1 #include<cstring>
 2 #include<cstdio>
 3 int buf[40];
 4 void go(int n) {
 5     int i, j = 0, res = 0;
 6     memset(buf, 0, sizeof(buf));
 7     do buf[j++] = n & 1; while (n >>= 1);
 8     for (i = j - 1; ~i; i--) res += buf[i] * (1 << (j - i - 1));
 9     printf("%d\n", res);
10 }
11 int main() {
12     int t, n;
13     scanf("%d", &t);
14     while (t--) scanf("%d", &n), go(n);
15     return 0;
16 }
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/GadyPu/p/4561594.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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