《LeetCode》67. Add Binary(二进制求和)

给定两个二进制字符串,返回他们的和(用二进制表示)。

输入为非空字符串且只包含数字 1 和 0。

示例 1:

输入: a = “11”, b = “1”
输出: “100”
示例 2:

输入: a = “1010”, b = “1011”
输出: “10101”
StringBuffer长度和内容可变,而String不可变。
用到String中的charAt()方法
,charAt() 方法用于返回指定索引处的字符。索引范围为从 0 到 length() - 1。
实例:public class Test {

public static void main(String args[]) {
    String s = "www.runoob.com";
    char result = s.charAt(8);
    System.out.println(result);
}

}
结果:o
Java中中的append()

StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(“hello”);
stringBuffer.append(“world”);
/打印出helloworld/
System.out.println(stringBuffer);
作者:大大成
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/guidiannan/article/details/80267435
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!
JAVA中的reverse()的方法
https://blog.youkuaiyun.com/qq_37701443/article/details/81612099
public String addBinary(String a, String b) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
int i = a.length() - 1, j = b.length() -1, carry = 0;
while (i >= 0 || j >= 0) {
int sum = carry;
if (j >= 0) sum += b.charAt(j–) - ‘0’;
if (i >= 0) sum += a.charAt(i–) - ‘0’;
sb.append(sum % 2);
carry = sum / 2;
}
if (carry != 0) sb.append(carry);
return sb.reverse().toString();
}

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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