04 位运算符、运算符优先级

本文深入讲解位运算符的使用,包括按位与(&)、按位或(|)、按位异或(^)、按位非(~)、左移(<<)和右移(>>)的操作方式及优先级。通过具体示例,如5<<2=20和5>>1=2,帮助理解位运算在数值操作中的应用。
# ###(7)位运算符:    & | ~ ^ << >>
var1 = 19
var2 = 15
# & 按位与
res = var1 & var2
print(res)
'''
10011
01111
00011
'''
# | 按位或
res = var1 | var2
print(res)
'''
10011
01111
11111
'''
 
 
# << 左移
""" n<<m  n乘以2的m次幂  """
res = 5 << 2  # 相当于5 * 2的2次幂
"""
00000101
00010100
4+16 = 20
"""
 
# >> 右移
'''n>>m n除以2的m次幂'''
res = 5 >> 1
"""
00000101
00000010
"""
print(res)
 
# ^ 按位异或
"""两个值[不相同]方为真,两个值[相同]方为假"""
res = var1 ^ var2
'''
10011
01111
11100 
'''
print(res)
# ~ 按位非    - ( n+1 )
res = ~19
res = ~-21
print(res)
 
 
# 运算符的优先级
'''
一元运算符: 同一时间只操作一个数字运算的 ( ~ - ) ~19
二元运算符: 同一时间只操作两个数字运算的 (+ - * /) 5 + 3
 
整体一元运算符优先级 > 二元运算符
所有运算符当中 ** 幂运算优先级最高
所有运算符当中 = 赋值运算符优先级最低
 
单独的一种运算符优先级顺序如下:
乘 除 > 加 减
() > not > and > or
~ > (<< >>)> & > ^ > |
 
除此之外,剩下的运算符优先级如下:
算数运算符 > 位运算符 > 比较运算符 > 身份运算符 > 成员运算符 > 逻辑运算符
赋值运算符 单独拿出来作为最后,把值计算好之后再进行赋值
'''
res = 5+5 << 6 // 3 is 40 and True
print(res) # True 
'''
5+5 << 2 is 40 and True
10 << 2 is 40 and True
40 is 40 and True
True and True => True 
'''
# 用一个小括号抱起来 作为一个整体,让别人能够看懂代码
res = (5+5) << (6 // 3) is 40 and True 
print(res)

  

转载于:https://www.cnblogs.com/eliwen/p/10968247.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MOAMOP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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