一直都在佛系更新,这次佛系时间有点长,很久没发文了,有很多小伙伴滴我,其实由于换工作以及搬家的原因,节奏以及时间上都在调整,甚至还有那么一小段时间有点焦虑,你懂的,现已逐渐稳定,接下来频率应该就会高了,奥利给~
大家好,我是柒八九。从今天起,我们又重新开辟了一个新的领域:JS算法编程。为什么,会强调 JS 呢。其实,市面上不乏优秀的算法书和资料。但是,可能是出书的人大部分都是后端,所用语言都是偏向java,C++等传统的OOP语言。而这恰恰也是前端同学(没接触过此类语言的同学,「鄙人不才,上述语言都会点」),通过此类书籍进行学习算法的一个障碍。因为,有些语法和使用方式和平时自己开发中所使用的JS语法,「大相径庭」。导致在学习过程中,遇到了不小的阻力。
题目:输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
原文地址:http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算
Brief 说来惭愧虽然刚接触计算机时已经学过原码、反码和补码的内容,但最近重温时却发现“这是什么鬼东西”,看来当初只是应付了考试了而已。本篇将试图把他们说个明白,以防日后自己又忘记了。 在深入之前,我们先明确以下几点: 1. 本篇内容全部针对有符号数整数; 2. 对于有符号数整数,其在计算机中的存储结构是 符号位 + 真值域。其中符号位为0表示正数,1表示负数; 3. Q:既然已经有原码,那么为什么还要出现反码、补码等数值的编码
本文从原码讲起。通过简述原码,反码和补码存在的作用,加深对补码的认识。力争让你对补码的概念不再局限于:负数的补码等于反码加一。
去互联网金融或电商行业的公司面试时,一般都会遇类似“ 0.1+0.2 等于 0.3吗?”这道题,对于非科班出身的前端人是一道送命题,有些知道 0.1+0.2 不等于 0.3,但是继续深问为什么,就无法很清晰地回答。
后来在生活中为了表示“欠别人钱”这个概念,就从无符号数中,划分出了“正数”和“负数”正如上帝一挥手,从混沌中划分了“白天”与“黑夜”为了表示正与负,人们发明了"原码",把生活应该有的正负概念,原原本本的表示出来把左边第一位腾出位置,存放符号,正用0来表示,负用1来表示
一个数在计算机中的二进制表示形式,叫做这个数的机器数。机器数是带符号的,在计算机用一个数的最高位存放符号,正数为 0,负数为 1。
给定一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?找出所有满足条件且不重复的三元组。 答案中不可以包含重复的三元组 例如, 给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4], 满足要求的三元组集合为: [[-1, 0, 1],[-1, -1, 2]]
JS中整数和浮点数统属于数字类型,在计算机中,所有的数字都是采用IEEE754标准的64位双精度浮点数形式存储,进而导致了无论是储存、计算中都会存在精度问题。其存储形式为: 1. 第一位是正负符号位,0: 正数 1: 负数
在计算机中,负数是使用它的补码来表示的。所谓补码,就是反码+1。所谓反码,就是二进制数逐位取反。所谓逐位取反,就是1变成0,0变成1。例如:
push 0 就是把0存入堆栈的顶部,这样的话栈窗口最顶的值成了00000000而其他的没有变化
在前面的文章里,我们聊到了计算机的冯·诺依曼架构的 3 个基本原则。其中第 1 个原则是计算机中所有信息都是采用二进制格式的编码。也就是说,在计算机中程序的数据和指令,以及用户输入的所有数据,计算机都需要把它们转换为二进制的格式,才能进行识别和运算。
这道题实际上是一道面试题的拓展,原题是要求打印1到最大的n位数。原题是这样描述的:输入数字n,按顺序打印出1到最大的n位十进制数。比如输入3,则打印出1,2,3,4,5一直到最大的三位数999。拿到这道题之后,对于没有大数经验的面试者估计立马就想到了一种简单的解法。首先求出这个最大的n位数,然后来一个for循环从1开始逐个打印。假如这么想那就掉入面试官的陷阱中去了。实际上这道题远没有这么简单,必须从大数的角度来解答。对于计算机而言,它的任意一个数据类型都是有范围的。如果我们输入的数据大于计算机所能表示的范围,那么计算机必然会报错。所以这个时候需要使用另外一种方法来表示这些大数。至于这道题是怎么解决的,自行百度,网上有很多资源。
在C、C++中有一系列位运算符,在学习位运算符的时候就需要先了解反码、补码的原理。 因为位运算是按照变量在内存中所表示来进行运算的。
经常会遇到对比两个值大小关系的逻辑,常规的处理中我们都是处理两个数字或者数字类型的字符串。那么这里进行延伸拓展的练习,来避免一些开发中的采坑。
这是8个bit,其中首位代表符号,0代表正数,1代表负数。相加后等于-2,这显然是不对的。 所以原码不能在机器里直接相关运算。
Breif 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因,但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生,于是只好恶补一下。 本篇我们一起来探讨一下基础——有符号整数的表示方式和加减乘除运算。 Encode 有符号整数可表示正整数、0和负整数值。其二进制编码方式包含 符号位 和 真值域。 我们以8bit的存储空间为例,最左1bit为符号
要点 本题考查的是整数相加的溢出处理,检查溢出有这么几种办法: – 两个正数数相加得到负数,或者两个负数相加得到正数,但某些编译器溢出或优化的方式不一样 – 对于正数,如果最大整数减去一个数小于另一个数,或者对于负数,最小整数减去一个数大于另一个数,则溢出。这是用减法来避免加法的溢出。 – 使用long来保存可能溢出的结果,再与最大/最小整数相比较 Java
爬虫、大数据、测试、Web、AI、脚本处理,自动化运维与自动化测试,机器学习(例如谷歌的Tensor Flow也是支持Python),可以混合C++、Java等来编程(胶水语言)等等。
这篇是精度问题的最后一篇,要是想看前面的,请看微信历史记录。 做前端的都感觉JS这语言巨坑无比,兼容性让你摸不到头脑,甚至还会让你脱发。一些初学者遇到: 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 都会觉得这JS太TM坑了,一个小数计算都不会。可是我想说,这"锅"JS不背!其实和JS采用的数值存储 IEEE754 规范有关,所有采用此规范的语言都会有此问题并不是JS的"锅"。 IEEE754 IEEE浮点数算术标准(IEEE 754)是最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器
读mma8452q的datasheet的时候找到这样一句话:三个轴的数据,存储为12位2的补码。之前学计算机的时候第一节课就是关于原码、反码、补码的介绍,当时只知道个大概怎么转换,做这种题的时候也特别烦。至于为什么计算机中为什么要用补码却不太了解。
人工智能不但可以理解语音或图像,帮助医学诊断,还存在于人们生活的方方面面,机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
整数精度(不带小数点或指数表示法)最多为 15 位。小数精度的最大位数为 17 位,但浮点运算并不总是 100% 准确。
先来看一个简单的问题:小孩子都知道数数:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,可为什么要这样数呢?为什么不是1,2,3,4,5,6,10呢?
在上一章中了解了如何实现二进制加法, 加法是始终从两个加数的最右列向左列进位计算的, 而在减法中没有进位, 只有借位.
我们都知道 机器字长(也就是一次能够处理的数的位数)是固定的 那一定会有溢出的情况 于是就有了这个 溢出判断
程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的。位运算说穿了,就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作。
JavaScript可以被嵌入到HTML文件中,不需要经过Web服务器就可以对用户操作作出响应
计算机最基本的操作单元是字节,一个字节由8个位组成,一个位只能存储一个0或1。所有数据在计算机中都是采用二进制,即 1 和 0 的编码存储和运算。
int mid = lo + ((hi - lo) >> 1); 这种方法不限于语言,是各种编程语言通用的防溢出写法
我:我们知道浮点数是用尾数、指数、和底数表示,计算机内是使用2进制,底数是2,而指数用移码表示……
计算机最喜欢的数字就是 0 和 1,在 CPU 的世界中,它只认识这两个数字,即使是强大的操作系统,也都是由 0 和 1 组成的。
计算机是电子电荷集合的方式在内存中宝保存指令和数据,二进制数用两个数字作基础,其中每一个二进制数成为bit不是0就是1.位自右向左,从0开始顺序增加,左边的位称为最高有效位(Most Significant Bit MSB),右边的称为最低有效位(LSB least significant Bit).一个16位的二进制数 其MSB和LSB如下所示:
在计算机中,通常总是用补码完成算术的加减法运算。其规则是: [X+Y]补= [X]补 + [Y]补 ,[X-Y]补= [X]补 – [Y]补 = [X]补 + [-Y]补
我觉得异或操作和与操作完全就是实现加法的。 异或就是相同位相加最后留下的结果,而与就是相同位相加是否进1的结果。
计算机中的加减乘除都是通过加法实现的,那么你肯定很好奇,加法和减法是完全不同的操作啊,如何用加法来进行减法运算呢?下面我就通过几个例子,来解释一下具体的操作过程。
前两天看到一道算法题, 想了几天, 然后到网上搜了搜, 基本和我想到的相契合. 来, 题目如下:
很多时候,一门语言总有那么些相似的方法,容易让人傻傻分不清楚,尤其在不经常用的时候。而本文主要简单总结了JavaScript中的关于字符串和数组中三个容易混淆的方法。旨在方便查阅,在容易混淆的时候有据可查。如读者有疑问,欢迎留言交流。谢谢!
进制也就是进位计数制,是人为定义的带进位的计数方法(有不带进位的计数方法,比如原始的结绳计数法,唱票时常用的“正”字计数法,以及类似的tally mark计数)。对于任何一种进制---X进制,就表示每一位置上的数运算时都是逢X进一位。十进制是逢十进一,十六进制是逢十六进一,二进制就是逢二进一,以此类推,x进制就是逢x进位。
Python 中的序列是一块可存放多个值的连续内存空间,所有值按一定顺序排列,每个值所在位置都有一个编号,称其为索引,我们可以通过索引访问其对应值。
给你一个由 n 个整数组成的数组 nums ,和一个目标值 target 。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组 [nums[a], nums[b], nums[c], nums[d]] (若两个四元组元素一一对应,则认为两个四元组重复):
OF=1说明有符号数加法运算有溢出,两个正数相加结果却是负数,或两个负数相加结果却是正数
数据结构式通过某种方式(例如对元素进行编号)组织在一起的数据元素的集合,这些数据元素可以是数字或者字符,甚至可以是其他数据结构。在Python中,最基本的数据结构是序列(sequence)。序列中的每个元素被分配一个序号–即元素的位置,也称为索引。第一个元素索引是0,第二个则是1,一次类推。
将图片看成类型为uint8的像素矩阵,因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算,这也被称为像素运算,像素运算包括两种:
题目:http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1005
问题是计算一个16位的字中有多少位是‘1’,初步思考一下,解决这个问题需要进行计数,判断是不是‘1’,以及一个16次的循环。
一开始我的做法是用一个长度为目的数字的数组来记录给出的数组中所有小于目的数的数字所在的位置,然后遍历这个数组来看有没有能相加等于目的数的,最后取出其位置。但是当发现给出的数组中可能有负数时,这个做法就崩了。
数值运算的核心是指加、减、乘、除四则算术。由于计算机中的数有定点和浮点两种表示形式,因此相应有定点数的运算和浮点数的运算。本文将介绍计算机中定点数的加减法运算过程。
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