剑指Offer - 九度1513 - 二进制中1的个数

剑指Offer - 九度1513 - 二进制中1的个数
2013-11-29 23:35
题目描述:

输入一个整数,输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。

输入:

输入可能包含多个测试样例。
对于每个输入文件,第一行输入一个整数T,代表测试样例的数量。对于每个测试样例输入为一个整数。
n保证是int范围内的一个整数。

输出:

对应每个测试案例,
输出一个整数,代表输入的那个数中1的个数。

样例输入:
3
4
5
-1
样例输出:
1
2
32
题意分析:
  这题是《编程之美》的原题了,只需要了解两个很巧妙的位操作:x & (-x),x & (x - 1)。
  x & (-x)是树状数组的lowbit操作,能取出x最低位的‘1’。
  x & (x - 1)则正好去掉x最低位的‘1’。
  要数出x中有多少个‘1’,只需要一个一个去掉直到x=0为止。时间复杂度O(log(x)),空间复杂度O(1)。
 1 // 651827    zhuli19901106    1513    Accepted    点击此处查看所有case的执行结果    1020KB    350B    80MS
 2 // 201311151734
 3 #include <cstdio>
 4 using namespace std;
 5 
 6 int main()
 7 {
 8     int x;
 9     int res;
10     int n;
11     int i;
12     
13     while(scanf("%d", &n) == 1){
14         for(i = 0; i < n; ++i){
15             scanf("%d", &x);
16             res = 0;
17             while(x){
18                 x = (x & (x - 1));
19                 ++res;
20             }
21             printf("%d\n", res);
22         }
23     }
24     
25     return 0;
26 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuli19901106/p/3450491.html

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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