精华内容
下载资源
问答
  • 行列式运算法则 矩阵的运算及其运算规则:

    万次阅读 多人点赞 2018-10-29 17:01:19
    计算时,一般需要多次运算来把行列式转换为上三角型或下三角型 2、交换行列式中的两行(列),行列式变号(交换) 3、行列式中某行(列)的公因子,可以提出放到行列式之外。(倍乘)(注:矩阵是全部元素都乘,都...

    目录

    行列式运算法则

    矩阵的运算及其运算规则:

    一、矩阵的加法与减法

    二、矩阵与数的乘法

    三、矩阵与矩阵的乘法


    行列式运算法则

    1、三角形(上三角,下三角)行列式的值,等于对角线元素的乘积。计算时,一般需要多次运算来把行列式转换为上三角型或下三角

    2、交换行列式中的两行(列),行列式变号(交换)

    3、行列式中某行(列)的公因子,可以提出放到行列式之外。(倍乘)(注:矩阵是全部元素都乘,都提取

    4、行列式的某行乘以a,加到另外一行,行列式不变,常用于消去某些元素。(倍加)

    5、若行列式中,两行(列)完全一样,则行列式为0;可以推论,如果两行(列)成比例,行列式为0。

    6、行列式展开:行列式的值,等于其中某一行(列)的每个元素与其代数余子式乘积的和;但若是另一行(列)的元素与本行(列)的代数余子式乘积求和,则其和为0

    7、克拉默法则:利用线性方程组的系数行列式求解方程,令系数行列式为D,Di为将等式右侧的值替换到行列式的第i列,则行列式的i个解为:


    8、齐次线性方程组:在线性方程组等式右侧的常数项全部为0时,该方程组称为齐次线性方程组,否则为非齐次线性方程组。齐次线性方程组一定有零解,但不一定有非零解。当D=0时,有非零解;当D!=0时,方程组无非零解。

     

    矩阵的运算及其运算规则:

    一、矩阵的加法与减法

    1、运算规则  设矩阵

       则  

    两个矩阵相加减,即它们相同位置的元素相加减!注意:只有对于两个行数、列数分别相等的矩阵(即同型矩阵),加减法运算才有意义,即加减运算是可行的.  

    2、运算性质(假设运算都是可行的)  满足交换律和结合律

    交换律 

    结合律 

     

    二、矩阵与数的乘法

    1、运算规则乘矩阵A,就是将数乘矩阵A中的每一个元素,记为特别地,称称为的负矩阵.  

    2、运算性质  满足结合律和分配律  结合律:(λμ)A=λ(μA)(λ+μ)A =λA+μA  分配律:λ(A+B)=λA+λB

    已知两个矩阵

    满足矩阵方程

    ,求未知矩阵

     由已知条件知

    三、矩阵与矩阵的乘法

    1、运算规则  设,则A与B的乘积是这样一个矩阵: 

     (1) 行数与(左矩阵)A相同,列数与(右矩阵)B相同,即

        (2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘,再取乘积之和.

     设矩阵

    计算

    的矩阵.设它为

     

     

    想一想:设列矩阵

    ,行矩阵

    的行数和列数分别是多少呢

    是3×3的矩阵,是1×1的矩阵,即

     

    只有一个元素.课堂练习  1、设

    ,求

    .  

    2、在第1道练习题中,两个矩阵相乘的顺序是A在左边,B在右边,称为A左乘B或B右乘A.如果交换顺序,让B在左边,A在右边,即A右乘B,运算还能进行吗?请算算试试看.并由此思考:两个矩阵应当满足什么条件,才能够做乘法运算.  

    3、设列矩阵

    ,行矩阵

    ,求

    ,比较两个计算结果,能得出什么结论吗?  

    4、设三阶方阵

    ,三阶单位阵为

    ,试求,并将计算结果与A比较,看有什么样的结论.

    解:  第1题

    .  第2题  对于

    .  求是有意义的,而是无意义的.

     

    结论1 只有在下列情况下,两个矩阵的乘法才有意义,或说乘法运算是可行的:左矩阵的列数=右矩阵的行数.  

    第3题

    矩阵,的矩阵.

    结论2 在矩阵的乘法中,必须注意相乘的顺序.即使在均有意义时,也未必有=成立.可见矩阵乘法不满足交换律.  

    第4题  计算得:

      

    结论3 方阵A和它同阶的单位阵作乘积,结果仍为A,即

    .  单位阵在矩阵乘法中的作用相当于数1在我们普通乘法中的作用.典型例题例6.5.3 设

    ,试计算

    结论4 两个非零矩阵的乘积可以是零矩阵.由此若,不能得出的结论.

    例6.5.4 利用矩阵的乘法,三元线性方程组

    可以写成矩阵的形式

    若记系数、未知量和常数项构成的三个矩阵分别为

    ,  则线性方程组又可以简写为矩阵方程的形式:

    2、运算性质(假设运算都是可行的)  

    (1) 结合律 

    (2) 分配律 

    (左分配律);

    (右分配律). 

    (3) 

    3、方阵的幂定义:设A是方阵,是一个正整数,规定

    显然,记号表示个A的连乘积.

    四、矩阵的转置

    1、定义

    定义:将矩阵A的行换成同序号的列所得到的新矩阵称为矩阵A的转置矩阵,记作

     

    例如,矩阵

    的转置矩阵为

      2、运算性质(假设运算都是可行的) 

         (1) 

      (2) 

      (3)  

      (4)    是常数.

      2、运算性质(假设运算都是可行的) 

           (1) 

      (2)  

      (3)  

      (4)    , 是常数.

    典型例题 例6.5.5 利用矩阵

    验证运算性质:

    所以

    定义:如果方阵满足,即,则称A为对称矩阵

    对称矩阵的特点是:它的元素以主对角线为对称轴对应相等.

    五、方阵的行列式

    1、定义

    定义:由方阵A的元素所构成的行列式(各元素的位置不变),称为方阵A的行列式,记作

    2、运算性质 

     (1)

    (行列式的性质) 

     (2)

    ,特别地:

    (3)

     

    是常数,A的阶数为n)思考:设A为

    阶方阵,那么

    的行列式

    与A的行列式

    之间的关系为什么不是

    ,而是

    ?  不妨自行设计一个二阶方阵,计算一下

    .  例如

    ,则

    .  于是

    ,而

    思考:

    ,有几种方法可以求

     方法一:先求矩阵乘法

    ,得到一个二阶方阵,再求其行列式.    方法二:先分别求行列式

    ,再取它们的乘积.

    展开全文
  • 【技巧总结】位运算装逼指南

    万次阅读 多人点赞 2019-11-18 13:34:09
    位算法的效率有多快我就不说,不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下,今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过,最重要的不是看懂了这些例子就好,而是要在以后多去运用位运算这些技巧,当然,采用位运算,也是...

    位算法的效率有多快我就不说,不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下,今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过,最重要的不是看懂了这些例子就好,而是要在以后多去运用位运算这些技巧,当然,采用位运算,也是可以装逼的,不信,你往下看。我会从最简单的讲起,一道比一道难度递增,不过居然是讲技巧,那么也不会太难,相信你分分钟看懂。

    判断奇偶数

    判断一个数是基于还是偶数,相信很多人都做过,一般的做法的代码如下

    if( n % 2) == 01
        // n 是个奇数
    }
    

    如果把 n 以二进制的形式展示的话,其实我们只需要判断最后一个二进制位是 1 还是 0 就行了,如果是 1 的话,代表是奇数,如果是 0 则代表是偶数,所以采用位运算的方式的话,代码如下:

    if(n & 1 == 1){
        // n 是个奇数。
    }
    

    有人可能会说,我们写成 n % 2 的形式,编译器也会自动帮我们优化成位运算啊,这个确实,有些编译器确实会自动帮我们优化。但是,我们自己能够采用位运算的形式写出来,当然更好了。别人看到你的代码,我靠,牛逼啊。无形中还能装下逼,是不是。当然,时间效率也快很多,不信你去测试测试。

    2、交换两个数

    交换两个数相信很多人天天写过,我也相信你每次都会使用一个额外来变量来辅助交换,例如,我们要交换 x 与 y 值,传统代码如下:

    int tmp = x;
    x = y;
    y = tmp;
    

    这样写有问题吗?没问题,通俗易懂,万一哪天有人要为难你,**不允许你使用额外的辅助变量来完成交换呢?**你还别说,有人面试确实被问过,这个时候,位运算大法就来了。代码如下:

    x = x ^ y   // (1)
    y = x ^ y   // (2)
    x = x ^ y   // (3)
    

    我靠,牛逼!三个都是 x ^ y,就莫名交换成功了。在此我解释下吧,我们知道,两个相同的数异或之后结果会等于 0,即 n ^ n = 0。并且任何数与 0 异或等于它本身,即 n ^ 0 = n。所以,解释如下:

    把(1)中的 x 带入 (2)中的 x,有

    y = x^y = (xy)y = x(yy) = x^0 = x。 x 的值成功赋给了 y。

    对于(3),推导如下:

    x = x^y = (xy)x = (xx)y = 0^y = y。

    这里解释一下,异或运算支持运算的交换律和结合律哦。

    以后你要是别人看不懂你的代码,逼格装高点,就可以在代码里面采用这样的公式来交换两个变量的值了,被打了不要找我。

    讲这个呢,是想告诉你位运算的强大,让你以后能够更多着去利用位运算去解决一些问题,一时之间学不会也没事,看多了就学会了,不信?继续往下看,下面的这几道题,也是非常常见的,可能你之前也都做过。

    3、找出没有重复的数

    给你一组整型数据,这些数据中,其中有一个数只出现了一次,其他的数都出现了两次,让你来找出一个数 。

    这道题可能很多人会用一个哈希表来存储,每次存储的时候,记录 某个数出现的次数,最后再遍历哈希表,看看哪个数只出现了一次。这种方法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度也为 O(n)了。

    然而我想告诉你的是,采用位运算来做,绝对高逼格!

    我们刚才说过,两个相同的数异或的结果是 0,一个数和 0 异或的结果是它本身,所以我们把这一组整型全部异或一下,例如这组数据是:1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4。其中 5 只出现了一次,其他都出现了两次,把他们全部异或一下,结果如下:

    由于异或支持交换律和结合律,所以:

    123451234 = (11)(22)(33)(44)5= 00005 = 5。

    也就是说,那些出现了两次的数异或之后会变成0,那个出现一次的数,和 0 异或之后就等于它本身。就问这个解法牛不牛逼?所以代码如下

    int find(int[] arr){
        int tmp = arr[0];
        for(int i = 1;i < arr.length; i++){
            tmp = tmp ^ arr[i];
        }
        return tmp;
    }
    

    时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),而且看起来很牛逼。

    4、m的n次方

    如果让你求解 m 的 n 次方,并且不能使用系统自带的 pow 函数,你会怎么做呢?这还不简单,连续让 n 个 m 相乘就行了,代码如下:

    int pow(int n){
        int tmp = 1;
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            tmp = tmp * m;
        }
        return tmp;
    }
    

    不过你要是这样做的话,我只能呵呵,时间复杂度为 O(n) 了,怕是小学生都会!如果让你用位运算来做,你会怎么做呢?

    我举个例子吧,例如 n = 13,则 n 的二进制表示为 1101, 那么 m 的 13 次方可以拆解为:

    m^1101 = m^0001 * m^0100 * m^1000。

    我们可以通过 & 1和 >>1 来逐位读取 1101,为1时将该位代表的乘数累乘到最终结果。直接看代码吧,反而容易理解:

    int pow(int n){
        int sum = 1;
        int tmp = m;
        while(n != 0){
            if(n & 1 == 1){
                sum *= tmp;
            }
            tmp *= tmp;
            n = n >> 1;
        }
        
        return sum;
    }
    

    时间复杂度近为 O(logn),而且看起来很牛逼。

    这里说一下,位运算很多情况下都是很二进制扯上关系的,所以我们要判断是否是否位运算,很多情况下都会把他们拆分成二进制,然后观察特性,或者就是利用与,或,异或的特性来观察,总之,我觉得多看一些例子,加上自己多动手,就比较容易上手了。所以呢,继续往下看,注意,先别看答案,先看看自己会不会做。

    5、找出不大于N的最大的2的幂指数

    传统的做法就是让 1 不断着乘以 2,代码如下:

    int findN(int N){
        int sum = 1;
       while(true){
            if(sum * 2 > N){
                return sum;
            }
            sum = sum * 2;
       }
    }
    

    这样做的话,时间复杂度是 O(logn),那如果改成位运算,该怎么做呢?我刚才说了,如果要弄成位运算的方式,很多时候我们把某个数拆成二进制,然后看看有哪些发现。这里我举个例子吧。

    例如 N = 19,那么转换成二进制就是 00010011(这里为了方便,我采用8位的二进制来表示)。那么我们要找的数就是,把二进制中最左边的 1 保留,后面的 1 全部变为 0。即我们的目标数是 00010000。那么如何获得这个数呢?相应解法如下:

    1、找到最左边的 1,然后把它右边的所有 0 变成 1

    2、把得到的数值加 1,可以得到 00100000即 00011111 + 1 = 00100000。

    3、把 得到的 00100000 向右移动一位,即可得到 00010000,即 00100000 >> 1 = 00010000。

    那么问题来了,第一步中把最左边 1 中后面的 0 转化为 1 该怎么弄呢?我先给出代码再解释吧。下面这段代码就可以把最左边 1 中后面的 0 全部转化为 1,

    n |= n >> 1;
    n |= n >> 2;
    n |= n >> 4;
    

    就是通过把 n 右移并且做运算即可得到。我解释下吧,我们假设最左边的 1 处于二进制位中的第 k 位(从左往右数),那么把 n 右移一位之后,那么得到的结果中第 k+1 位也必定为 1,然后把 n 与右移后的结果做或运算,那么得到的结果中第 k 和 第 k + 1 位必定是 1;同样的道理,再次把 n 右移两位,那么得到的结果中第 k+2和第 k+3 位必定是 1,然后再次做或运算,那么就能得到第 k, k+1, k+2, k+3 都是 1,如此往复下去…

    最终的代码如下

    int findN(int n){
        n |= n >> 1;
        n |= n >> 2;
        n |= n >> 4;
        n |= n >> 8 // 整型一般是 32 位,上面我是假设 8 位。
        return (n + 1) >> 1;
    }
    

    这种做法的时间复杂度近似 O(1),重点是,高逼格。

    总结

    上面讲了 5 道题,本来想写十道的,发现五道就已经写了好久了,,,,十道的话,怕你们也没耐心写完,而且一道比一道难的那种,,,,。

    不过呢,我给出的这些例子中,并不是让你们学会了这些题就 Ok,而且让你们有一个意识:很多时候,位运算是个不错的选择,至少时间效率会快很多,而且高逼格,装逼必备。所以呢,以后可以多尝试去使用位运算哦,以后我会再给大家找些题来讲讲,遇到高逼格的,感觉很不错的,就会拿来供大家学习了。

    兄dei,如果觉得我写的不错,不妨帮个忙

    1、关注我的原创微信公众号「帅地玩编程」,每天准时推送干货技术文章,专注于写算法 + 计算机基础知识(计算机网络+ 操作系统+数据库+Linux),听说关注了的不优秀也会变得优秀哦。

    2、给俺点个赞呗,可以让更多的人看到这篇文章,顺便激励下我,嘻嘻。

    在这里插入图片描述

    作者简洁

    作者:大家好,我是帅地,从大学、自学一路走来,深知算法计算机基础知识的重要性,所以申请了一个微星公众号『帅地玩编程』,专业于写这些底层知识,提升我们的内功,帅地期待你的关注,和我一起学习。 转载说明:未获得授权,禁止转载

    展开全文
  • 运算(&)、或运算(|)、异或运算(^)

    万次阅读 多人点赞 2019-10-26 23:30:35
    参加运算的两个对象,按二进制位进行运算。 进制转换地址:http://tool.oschina.net/hexconvert/ 一:与运算符(&) 预算规则: 0&0=0;0&1=0;1&0=0;1&1=1 即:两个同时为1,结果为1,...

    参加运算的两个对象,按二进制位进行运算。

    进制转换地址:http://tool.oschina.net/hexconvert/

    一:与运算符(&)

    预算规则:

    0&0=0;0&1=0;1&0=0;1&1=1

    即:两个同时为1,结果为1,否则为0

    例如:3&5

    十进制3转为二进制的3:0000 0011

    十进制5转为二进制的5:0000 0101

    ------------------------结果:0000 0001 ->转为十进制:1

    即:3&5 = 1

    二:或运算(|)

    运算规则:

    0|0=0;  0|1=1;  1|0=1;   1|1=1;

    即 :参加运算的两个对象,一个为1,其值为1。

    例如:3|5 即 00000011 | 0000 0101 = 00000111,因此,3|5=7。 

    三:异或运算符(^)

    运算规则:0^0=0;  0^1=1;  1^0=1;   1^1=0;

    即:参加运算的两个对象,如果两个位为“异”(值不同),则该位结果为1,否则为0。

    例如:3^5 =  0000 0011 | 0000 0101 =0000 0110,因此,3^5 = 6

    展开全文
  • Java.Utils:精确运算工具类

    万次阅读 2020-02-13 18:38:16
    package com.boob.common.utils; import java.math.BigDecimal; /** * @description:精确运算工具类 * @author:boob * @since:2020/2/9 */ public class MathUtils { public MathUtils() { } /** ...

    Maven

    <!-- guava -->
    <dependency>
        <groupId>com.google.guava</groupId>
        <artifactId>guava</artifactId>
        <version>29.0-jre</version>
    </dependency>
    
    package com.bood.common.utils;
    
    import com.google.common.base.Optional;
    
    import java.math.BigDecimal;
    
    /**
     * <p>
     * 精确运算工具类
     * </p>
     *
     * @author:bood
     * @date:2020/9/23
     */
    public class MathUtils {
    
        public MathUtils() {
        }
    
        /**
         * <p>
         * BigDecimal 的加法运算封装
         * </p>
         *
         * @param b1: 第一个数
         * @param bn: 需要加的加法数组
         * @return:java.math.BigDecimal
         * @author:bood
         * @create:2020/5/3
         */
        public static BigDecimal safeAdd(BigDecimal b1, BigDecimal... bn) {
            if (null == b1) {
                b1 = BigDecimal.ZERO;
            }
            if (null != bn) {
                for (BigDecimal b : bn) {
                    b1 = b1.add(null == b ? BigDecimal.ZERO : b);
                }
            }
            return b1;
        }
    
        /**
         * <p>
         * Integer 加法运算的封装
         * </p>
         *
         * @param b1: 第一个数
         * @param bn: 需要加的加法数组
         * @return:java.lang.Integer
         * @author:bood
         * @create:2020/5/3
         */
        public static Integer safeAdd(Integer b1, Integer... bn) {
            if (null == b1) {
                b1 = 0;
            }
            Integer r = b1;
            if (null != bn) {
                for (Integer b : bn) {
                    r += Optional.fromNullable(b).or(0);
                }
            }
            return r > 0 ? r : 0;
        }
    
        /**
         * <p>
         * BigDecimal 的减法运算封装,结果为负数时是否返回0
         * </p>
         *
         * @param b1 被减数
         * @param bn 需要减的减数数组
         * @return:java.math.BigDecimal
         * @author:bood
         * @create:2020/5/3
         */
        public static BigDecimal safeSubtract(BigDecimal b1, BigDecimal... bn) {
            return safeSubtract(true, b1, bn);
        }
    
        /**
         * <p>
         * BigDecimal 的安全减法运算
         * </p>
         *
         * @param isZero 减法结果为负数时是否返回0,true 是返回0(金额计算时使用),false 是返回负数结果
         * @param b1     被减数
         * @param bn     需要减的减数数组
         * @return:java.math.BigDecimal
         * @author:bood
         * @create:2020/5/3
         */
        public static BigDecimal safeSubtract(Boolean isZero, BigDecimal b1, BigDecimal... bn) {
            if (null == b1) {
                b1 = BigDecimal.ZERO;
            }
            BigDecimal r = b1;
            if (null != bn) {
                for (BigDecimal b : bn) {
                    r = r.subtract((null == b ? BigDecimal.ZERO : b));
                }
            }
            return isZero ? (r.compareTo(BigDecimal.ZERO) == -1 ? BigDecimal.ZERO : r) : r;
        }
    
        /**
         * <p>
         * Integer 减法运算的封装,小于0时返回0
         * </p>
         *
         * @param b1 被减数
         * @param bn 需要减的减数数组
         * @return:java.lang.Integer
         * @author:bood
         * @create:2020/5/3
         */
        public static Integer safeSubtract(Integer b1, Integer... bn) {
            if (null == b1) {
                b1 = 0;
            }
            Integer r = b1;
            if (null != bn) {
                for (Integer b : bn) {
                    r -= Optional.fromNullable(b).or(0);
                }
            }
            return null != r && r > 0 ? r : 0;
        }
    
        /**
         * <p>
         * BigDecimal 的除法运算封装
         * 返回2位小数
         * </p>
         *
         * @param b1 被除数
         * @param b2 除数
         * @return:java.math.BigDecimal
         * @author:bood
         * @create:2020/5/3
         */
        public static <T extends Number> BigDecimal safeDivide(T b1, T b2, int precision) {
            return safeDivide(b1, b2, precision, BigDecimal.ZERO);
        }
    
        /**
         * <p>
         * BigDecimal 的除法运算封装,如果除数或者被除数为0,返回默认值
         * 默认返回小数位后2位
         * </p>
         *
         * @param b1           被除数
         * @param b2           除数
         * @param precision    小数点后保留几位
         * @param defaultValue 默认值
         * @return:java.math.BigDecimal
         * @author:bood
         * @create:2020/5/3
         */
        public static <T extends Number> BigDecimal safeDivide(T b1, T b2, int precision, BigDecimal defaultValue) {
            if (null == b1 || null == b2) {
                return defaultValue;
            }
            try {
                return BigDecimal.valueOf(b1.doubleValue()).divide(BigDecimal.valueOf(b2.doubleValue()), precision, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
            } catch (Exception e) {
                return defaultValue;
            }
        }
    
        /**
         * <p>
         * BigDecimal 的乘法运算封装
         * 默认返回小数位后2位
         * </p>
         *
         * @param b1        乘数
         * @param b2        乘数
         * @param precision 小数点后保留几位
         * @return:java.math.BigDecimal
         * @author:bood
         * @create:2020/5/3
         */
        public static <T extends Number> BigDecimal safeMultiply(T b1, T b2, int precision) {
            if (null == b1 || null == b2) {
                return BigDecimal.ZERO;
            }
            return BigDecimal.valueOf(b1.doubleValue()).multiply(BigDecimal.valueOf(b2.doubleValue())).setScale(precision, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
        }
    
    }
    

    混〔IT〕的小学生 热爱编程,喜欢挑战新事物! 撩撩博主 😃

    展开全文
  • C语言异或运算

    万次阅读 多人点赞 2016-07-30 10:32:53
    C语言异或运算 位运算符家族中,最常用的,某过于异或运算符。 异或运算符是指: 参与运算的两个值,如果两个相应位相同,则结果为0,否则为1。即:0^0=0, 1^0=1, 0^1=1, 1^1=0 例如:10100001^00010001=...
  • C语言中位运算异或“∧”的作用

    万次阅读 多人点赞 2017-10-20 08:57:54
    它的规则是若参加运算的两个二进位同号,则结果为0(假);异号则为1(真)。即 0∧0=0,0∧1=1, 1^0=1,1∧1=0。 运算 说明 0^0=0,0^1=1 0异或任何数,其结果=任何数 1^0=1,1^1=0 1异或任何数,其...
  • 数学形态学运算——腐蚀、膨胀、开运算、闭运算

    万次阅读 多人点赞 2018-03-20 11:25:09
    数学形态学有2个基本的运算,即腐蚀和膨胀,而腐蚀和膨胀通过结合又形成了开运算和闭运算。 开运算就是先腐蚀再膨胀,闭运算就是先膨胀再腐蚀。 二值形态学 腐蚀 粗略的说,腐蚀可以使目标区域范围“变小”...
  • 参加运算的两个数据,按二进制位进行“与”运算运算规则:0&0=0; 0&1=0; 1&0=0; 1&1=1;  即:两位同时为“1”,结果才为“1”,否则为0 例如:3&5 即 0000 0011& 0000 0101 = 00000001 因此,3&5的值得1...
  • 运算

    千次阅读 多人点赞 2019-03-30 21:45:46
    运算首先补码按位与(&)按位或(|)按位异或(^)左移(<<)右移(>>)取反(~) 首先 要明白位运算是在二进制中的运算方式,所有其他进制的数在进行位运算时都要先转化成二进制数再进行运算。 ...
  • 运算—闭运算

    万次阅读 多人点赞 2018-08-21 22:47:04
    运算 = 先腐蚀运算,再膨胀运算(看上去把细微连在一起的两块目标分开了)  开运算的效果图如下图所示:  开运算总结:  (1)开运算能够除去孤立的小点,毛刺和小桥,而总的位置和形状不便。...
  • 布尔运算 逻辑运算 移位运算

    千次阅读 2016-02-26 15:34:46
    1:四种布尔运算&,|,^,~&:相当于&&,表示”与”运算。一假则假。 |:相当于||,表示”或”运算。一真则真。 ^:表示”抑或”,相同状态则为假。 ~:表示”非”,相当于!。 运算 结果 a [01101001] b ...
  • 矩阵卷积运算的具体过程,很简单

    万次阅读 多人点赞 2019-04-24 18:45:14
    最近在看图像处理,卷积运算这一块也查了很多,但是感觉都写的太复杂,我这里简单的写一下卷积到底是一个什么计算过程。 假设有一个卷积核h,就一般为3*3的矩阵: 有一个待处理矩阵x: h*x的计算过程分为三步...
  • 算术运算 算术运算简称运算。 指按照规定的法则和顺序对式题或算式进行运算,并求出结果的过程。包括:加法、减法、乘法、除法、乘方、开方等几种运算形式。 其中加减为一级运算,乘除为二级运算,乘方、开方为三级...
  • 取模运算和取余运算

    万次阅读 2018-11-01 16:55:27
    对于整型数a,b来说,取模运算或者求余运算的方法都是: 1.求整数商: c = a/b; 2.计算模或者余数: r = a - c*b.   求模运算和求余运算在第一步不同: 取余运算在取c的值时,向0方向舍入(fix()函数);而取模...
  • 算术运算和逻辑运算

    千次阅读 2020-01-22 10:07:39
    计算机的核心功能,就是运算。而运算的基本类型包括算术运算和逻辑运算。想要了解计算机是如何实现运算的,我们就得从算术运算指令和逻辑运算指令开始说起。 这是我们非常熟悉的模型机。我们在最一开始介绍模型机时...
  • 运算和取模运算运算效率对比

    千次阅读 2019-09-25 07:19:16
     通过简单的测试,来探究一样位运算和取模运算运算效率对比。 一、测试代码: 1 public class BitAndModulus { 2 @Test 3 public void bit() { 4 int number = 10000 * 10;//分别取值1...
  • Python特殊运算符号幂运算除法运算除法取余运算除法保留整数运算运算 5**2 = 25 除法运算 5 / 2 = 2.5 除法取余运算 5%2 = 1 除法保留整数运算 5 // 2 = 2
  • (&和|运算时候1当成true,0当做false) 一:& //与运算 & 规则 :都为1时才为1 System.out.println( 7 & 9); /* * 7二进制 0111 * 9二进制 1001 * ----------- *...
  • 算术运算 算术运算:用于各类数值运算.包括加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)、求余(或称模运算,%)、自增(++)、自减(–)共七种. 算术运算简称运算。 指按照规定的法则和顺序对式题或算式进行运算,并求出结果的过程。包括...
  • 数据库关系运算——除运算

    万次阅读 多人点赞 2018-07-02 22:29:05
    书上给“除运算”的定义是: 设关系R除以关系S的结果为关系T,则T包含所有在R但不在S中的属性及其值,且T的元组与S的元组的所有组合都在R中。 我对此不是很理解。 直到看到这样的解读,方才恍然大悟: ...
  • 乘除运算及浮点数运算

    万次阅读 2017-02-22 21:55:51
    整数乘法运算 整数除法运算 浮点加减运算 浮点运算的精度 浮点运算精度举例
  • 定点运算

    千次阅读 2018-10-29 21:18:06
    一、移位运算 1.移位运算的数学意义 2.算术移位运算规则 设机器数字长为8位(含1位符号位),写出A=+26时,三种机器数左、右移一位和两位后的表示形式及对应的真值,并分析结果的正确性。 设机器数字长为8位(含1...
  • 形态学应用——图像开运算与闭运算

    万次阅读 多人点赞 2018-06-11 20:16:42
    运算 = 先腐蚀运算,再膨胀运算(看上去把细微连在一起的两块目标分开了) 开运算的效果图如下图所示: 开运算总结: (1)开运算能够除去孤立的小点,毛刺和小桥,而总的位置和形状不便。 (2)开运算是一...
  • 运算运算规则

    千次阅读 2019-05-01 17:36:14
    转载链接: ... 运算规则 模运算与基本四则运算有些相似,但是除法例外。其规则如下: (a + b) % p = (a % p + b % p) % p (1) (a – b) % p = (a % p – b % p) % p (2) (a * b)...
  • 第三章 运算方法与运算

    千次阅读 2020-05-23 19:13:42
    文章目录定点补码加减法运算补码加减法运算方法溢出及检测溢出检测操作数与运算结果的符号位是否一致最高位的进位和符号位的进位是否一致变形补码补码加减法的逻辑实现移码加减运算及实现逻辑移码的加法运算移码加...
  • 关系运算

    千次阅读 多人点赞 2019-03-21 14:34:02
    关系运算运算对象是关系,运算结果亦是关系,关系代数的运算符包括两类:传统的集合运算和专门的关系运算两类。 传统的集合运算是从关系的水平方向,即行的角度来进行 而专门的关系代数不仅涉及行,还涉及列。 ...
  • A:逻辑运算, and or not xor等等,有专用电路直接实现,也就是所谓的逻辑门电路,而且结构简单,比数字比较器、桶形移位器要简单,通常情况下速度更快一些。 C:关系运算, &gt; &lt; = &gt;...
  • 关于浮点运算和定点运算

    千次阅读 2019-01-09 19:19:08
    什么是定点运算? https://baike.baidu.com/item/定点运算/1861887?fr=aladdin 什么是浮点数? https://baike.baidu.com/item/浮点数/6162520?fr=aladdin 什么是浮点运算? https://baike.baid...
  • C:位运算之 左移运算和右移运算

    千次阅读 2018-04-08 21:53:51
    C:位运算之 左移运算(&lt;&lt;)和右移运算(&gt;&gt;) 在C中,位运算包含两种移位运算: 左移运算:&lt;&lt; 右移运算:&gt;&gt; 左右位移运算,在数值为无符号和有符号...
  • 逻辑运算与位运算

    千次阅读 2018-04-14 20:19:38
    总是将逻辑运算与位运算混淆,于是乎,在这里进行总结一下! 1.逻辑运算 逻辑运算又称布尔运算,它的结果应该是一个真假值,也就是true还是false。 1)&amp;&amp;:与运算,同为真时才为真。 2&gt...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 348,688
精华内容 139,475
关键字:

运算