LeetCode 371 Sum of Two Integers

本文介绍了一种不使用传统的加减操作符来实现两数相加的方法。利用位运算中的与(&)和异或(^)操作,巧妙地实现了加法功能,并通过递归调用解决了进位问题。

突然出现的一道easy标签的题目,题意很简单,两个数相加,但不能使用“+”,"-" 操作符。

首先想到不能使用加减操作符,能否使用乘除和多项式的转化表达出a+b,结果发现好像不能,无论如何都会出现需要+的项。

然后想到按位模拟运算,但是太麻烦了,感觉不是正解。

看了讨论区以后看到大神很神奇的一行代码搞定:

int getSum(int a, int b) {
return a & b ? getSum((a & b) << 1, a ^ b) : a | b;
}

试了一下,嗯,不是骗子,可以AC ,然后开始尝试理解:

首先当a&b = 0 时 return a| b , a&b = 1 时 return 一个递归式;

a&b = 0 的情况很好理解:当任何一个加数等于0时,返回另外一个加数即可

递归式比较复杂:

先看异或(^,开始当成了乘方,纠结了好久)运算:  0 ^ 0 = 0    0 ^ 1 = 1   1 ^ 0 = 1   1 ^ 1 = 0

               再看加法的进位运算:  0 + 0 = 1    0 + 1 = 1   1 + 0 = 1    1 + 1 = 0(进位)

除了进位的话结果完全一样,所以如果没有进位的话,我们可以直接用异或替代加法。

再考虑进位运算, 只有当 两位都是1 时才会进位, 那么通过与运算& 我们就可以得到所有两个数都为1 的位,由于进位是要加到高位上的,

所以我们再把与之后的结果左移一位,与异或后的结果相加,就可以得到完整的加法结果,

在递归过程中,一个参数表示异或的结果,另一个表示进位的结果,那么递归的终点呢?

就是不再进位,由于两个数是有限长度的,在经过最多32次循环后肯定不再需要进位,那么其中一个参数就会为0,我们就得到了最终的结果了。

膜拜大神们的思路,默默滚去刷题了~

转载于:https://www.cnblogs.com/nevgivin/p/5676592.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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