二进制中1的个数

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。
思路一:在python中,负数和0xffffffff按位与之后变成一个无符号数,二进制表示为编码形式bin()

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def NumberOf1(self, n):
        # write code here
        nbin=bin(n&0xffffffff)
        return nbin.count('1')

思路二

把一个整数减去1之后再和原来的整数做按位与,得到的结果相当于是把整数的二进制表示中最右边的一个1变成0;有多少个1就有多少次变换

在这里插入代码片
public class Solution {
    public int NumberOf1(int n) {
        int count=0;
        while(n!=0){
            count++;
            n=(n-1)&n;
            }
        return count;
    }
}

思路三:将这个整数依次进行无符号右移,与1按位与
3、无符号右移

1)格式:value >>> num,num 指定要移动的位数。

2)运算规则:忽略了符号位扩展,0补最高位

无符号右移运算符>>> 只是对32位和64位的值有意义

public class Solution {
    public int NumberOf1(int n) {
        int count = 0;
        while (n != 0)
        {
            if ((n & 1) == 1)
                count++;
            n = n >>> 1;
        }
        return count;
    }
}
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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