2243: Endless Carry

本文介绍了一种快速计算从0到n进行二进制加法时总进位次数的方法。通过使用n&(n-1)来计算二进制中1的数量,并结合进位原理,给出了一种高效的解决方案。

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StatusIn/OutTIME LimitMEMORY LimitSubmit TimesSolved UsersJUDGE TYPE
stdin/stdout3s8192K730254Standard

作为2进制的加法,从k加1变成k+1可能会出现若干进位。如1011加1就会有2个进位。给定n,从0开始不停地加1直到n,计算在此过程中总共会有多少次进位。

Input

输入的每一行有单独的一个值n。n=0标志输入结束

Output

对于输入的每一行,使用单独一行输出对应结果。

Sample Input

2
5
10
0

Sample Output

1
3
8

 

Problem Source: skywind

 

今天才知道用N&(N-1)可以去除掉最后一位的一,所以可以计算出一得个数,当然这道题可以用模拟来做,但用模拟做就没有意义了。

思路大概是先算出一的个数,接着用原来的数-1的个数就是进位的总数。想象下游N个1代表原来的数,多一个进位就少一个1,所以原来的数-现在1的个数就是进位数

 

 

#include<iostream>
int main()
{
 int n;
 //freopen("in.txt","r",stdin);
 //freopen("out.txt","w",stdout);
 while((scanf("%d",&n),n)!=0)
 {
  int num=0;
  int t=n;
  while(n)
  {
   num++;
   n=n&(n-1);
  }
  printf("%d/n",t-num);
 }
 return 0;
}

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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