不用加减乘除写一个加法函数(位运算)

本文介绍了两种不使用常规加法运算符实现整数加法的递归和迭代算法。第一种方法采用递归方式,通过不断进行位运算直至没有进位发生。第二种方法采用迭代方式,同样利用位运算来模拟加法过程,直到不需要额外进位。

//way1
int add1(int num1,int num2)
{
    if (num2== 0)
        return num1;
    int a = num1^num2;
    int b = (num1&&num2 )>> 1;
    return  add1(a, b);
}
//way2
int add2(int num1, int num2)
{
    int sum = 0;
    int carry=0;
    do{
        sum = num1^num2;//不考虑进位对每一位相加,这和异或的结果是一样的
        carry = (num1&&num2) >> 1;//考虑进位,只有1+1时才产生进位(1+0,0+0均不产生进位,
                               //进位可以转换成两个二进制相与的结果),右移一位,继续看进位情况
        num1 = sum;               
        num2 = carry;   //重复以上的步骤
    } while (num2 != 0);
    return num1;
}

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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