[到codewars打怪兽]二进制加农炮

本文介绍了一种将两个整数相加并将其结果转换为二进制字符串的方法。通过自定义函数逐步解析十进制到二进制的转换过程,并对比了更简洁的实现方式。

[7 kyu]Binary Addition

二进制加农炮⌚️2016.03.11

问题描述:

[7 kyu]Binary Addition-问题描述

验证方式:

[7 kyu]Binary Addition-验证方式

题目理解:

把两个数的和转换成二进制并以字符串的形式输出。

我的解法

// only for int number

function addBinary(a, b) {

    var add = a + b;
    var BinaryCanon = '';//先找到最大位。
    if (add != 0)
        BinaryCanon = '1';
    else
        BinaryCanon = '0';
    var Positon = getPowBinary(add) - 1;
    for (var i = Positon - 1; i >= 0; i--) {//在从最大位往下推
        if (getNumAfterPow(add) >= Math.pow(2, i)) {
            BinaryCanon = BinaryCanon + '1';
            add = getNumAfterPow(add);
        } else {
            BinaryCanon = BinaryCanon + '0';
        }
    }
    return BinaryCanon
}

//这个数 比哪一个 2的次方 要小或等于,那么它在 这个次方-2 的位置上 是"1"。
//这个数减去 这个 2的次方-1 之后留下的数,要比什么 2的次方 要笑,那么它在 这个次方-2 的位置上 是"1"。
//最后 如果这个次方 为 2

function getPowBinary(number) {//需要一个能够获得这个数 最接近的 2的次方数 的轮子。
    var Pow = 0;
    for (i = 0, number; number >= Math.pow(2, i)//1⃣️; i++) {
        Pow = i + 1;
    }
    return Pow;
}

function getNumAfterPow(number) {//需要一个 获得 这个数减去 最接近的2的次方数-1 之后 的轮子。  
    var newNum = number - Math.pow(2, getPowBinary(number) - 1);
    return newNum;
}//2⃣️

注解:

  1. 完全可以用%解决,这里多此一举了。

  2. Math.pow(a,b) = a^b 。

  3. 我的基本思路

    • 获得转化成二进制之后的最大位数,

    • 从这一位开始依次往后一位一位的放数字(通过一个 for循环 ),

    • 而每一位的数字通过比较 剩余数(原始数减去 最大位数 之后的数字。)和 当前位数数 的大小来决定。

优解

使用了Number.toString(2)的:

  1. 优解一

  2. 优解二

  3. 优解

    • 添加了检测输入的参数合理否。

通过执行 取余除二取反 来实现:

  1. 优解三

  1. 优解

知识点:

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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