Retournements de bits minimum pour convertir le nombre
2220. Retournements de bits minimum pour convertir le nombre
Difficulté :Facile
Sujets : Manipulation des bits
Un retournement de bits d'un nombre x consiste à choisir un bit dans la représentation binaire de x et à le retourner de 0 à 1 ou de 1 à 0.
- Par exemple, forx = 7, la représentation binaire est 111 et nous pouvons choisir n'importe quel bit (y compris les zéros non affichés) et l'inverser. Nous pouvons retourner le premier bit à droite pour obtenir 110, retourner le deuxième bit à droite pour obtenir 101, retourner le cinquième bit à droite (un zéro non significatif) pour obtenir 10111, etc.
Étant donné deux entiers début et objectif, renvoie le minimum nombre de retournements de bits pour convertir le début en objectif.
Exemple 1 :
- Entrée : début = 10, objectif = 7
- Sortie : 3
-
Explication : Les représentations binaires de 10 et 7 sont respectivement 1010 et 0111. Nous pouvons convertir 10 en 7 en 3 étapes :
- Retournez le premier bit en partant de la droite : 1010 -> 1011.
- Retournez le troisième bit en partant de la droite : 1011 -> 1111.
- Inversez le quatrième bit en partant de la droite : 1111 -> 0111.
- On peut montrer que nous ne pouvons pas convertir 10 en 7 en moins de 3 étapes. Par conséquent, nous revenons 3.
Exemple 2 :
- Entrée : début = 3, objectif = 4
- Sortie : 3
-
Explication : Les représentations binaires de 3 et 4 sont respectivement 011 et 100. Nous pouvons convertir 3 en 4 en 3 étapes :
- Retournez le premier bit en partant de la droite : 011 -> 010.
- Retournez le deuxième bit en partant de la droite : 010 -> 000.
- Retournez le troisième bit en partant de la droite : 000 -> 100.
- On peut montrer que nous ne pouvons pas convertir 3 en 4 en moins de 3 étapes. Par conséquent, nous revenons 3.
Contraintes :
- 0 <= début, objectif <= 109
Indice :
- Si la valeur d'un bit au début et dans l'objectif diffère, alors nous devons inverser ce bit.
- Envisagez d'utiliser l'opération XOR pour déterminer quels bits nécessitent un peu d'inversion.
Solution :
Nous devons déterminer combien de positions de bits diffèrent entre le début et l'objectif. Ceci peut être facilement réalisé en utilisant l'opération XOR (^), qui renvoie un 1 pour chaque position de bit où les deux nombres diffèrent.
Mesures:
- Effectuez l'opération XOR entre le début et l'objectif. Le résultat sera un nombre comportant des 1 dans toutes les positions où le départ et l'objectif diffèrent.
- Comptez combien de 1 sont présents dans la représentation binaire du résultat (c'est-à-dire la distance de Hamming).
- Le nombre de 1 nous donnera le nombre minimum de retournements de bits nécessaires.
Implémentons cette solution en PHP : 2220. Retournements de bits minimum pour convertir le nombre
Explication:
- L'opération ^ (XOR) compare chaque bit de début et d'objectif. Si les bits sont différents, le bit correspondant dans le résultat sera 1.
- Nous comptons ensuite le nombre de 1 dans le résultat, ce qui donne le nombre de bits différents, c'est-à-dire le nombre de retournements de bits requis.
- L'opération & 1 vérifie si le dernier bit est 1, et >>= 1 décale le nombre vers la droite pour traiter le bit suivant.
Complexité temporelle :
- La complexité temporelle est (O(log N)), où (N) est le plus grand du début ou de l'objectif, car nous vérifions chaque bit du nombre. Dans le pire des cas, nous parcourrons tous les bits d'un entier de 32 bits (puisque PHP 5.6 fonctionne avec des entiers de 32 bits ou de 64 bits selon le système).
Sortir:
- Pour début = 10 et objectif = 7, le résultat est 3.
- Pour début = 3 et objectif = 4, le résultat est 3.
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L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

La méthode principale de création de fonctions de partage social dans PHP est de générer dynamiquement des liens de partage qui répondent aux exigences de chaque plate-forme. 1. Obtenez d'abord la page actuelle ou les informations d'URL et d'article spécifiées; 2. Utilisez UrLencode pour coder les paramètres; 3. Épisser et générer des liens de partage en fonction des protocoles de chaque plate-forme; 4. Afficher les liens sur l'avant pour que les utilisateurs puissent cliquer et partager; 5. Générez dynamiquement des balises OG sur la page pour optimiser l'affichage du contenu du partage; 6. Assurez-vous d'échapper à la saisie des utilisateurs pour empêcher les attaques XSS. Cette méthode ne nécessite pas d'authentification complexe, a de faibles coûts de maintenance et convient à la plupart des besoins de partage de contenu.

Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

1. La maximisation de la valeur commerciale du système de commentaires nécessite de combiner la livraison précise de la publicité native, les services à valeur ajoutée par l'utilisateur (tels que le téléchargement d'images, les commentaires de recharge), d'influencer le mécanisme d'incitation basé sur la qualité des commentaires et la conformité de la monétisation anonyme des données de données; 2. La stratégie d'audit doit adopter une combinaison de mécanismes de filtrage des mots clés dynamiques pré-audit et de signalement des utilisateurs, complétés par une note de qualité des commentaires pour réaliser une exposition hiérarchique de contenu; 3. Anti-brosses nécessite la construction d'une défense multicouche: la vérification sans capteur RecaptChav3, le robot de reconnaissance de champ de miel, IP et la limite de fréquence d'horodatage empêchent l'arrosage, et la reconnaissance du modèle de contenu marque les commentaires suspects et itéra en continu pour traiter les attaques.

PHP assure l'atomicité de la déduction des stocks via les transactions de base de données et les verrous en ligne de Forupdate pour empêcher la survente élevée élevée en simultation; 2. La cohérence de l'inventaire multiplateforme dépend de la gestion centralisée et de la synchronisation axée sur les événements, combinant des notifications API / WebHook et des files d'attente de messages pour assurer une transmission fiable de données; 3. Le mécanisme d'alarme doit définir un faible inventaire, un inventaire zéro / négatif, des ventes invidables, des cycles de réapprovisionnement et des stratégies de fluctuations anormales dans différents scénarios, et sélectionner Dingtalk, SMS ou les personnes responsables par e-mail en fonction de l'urgence, et les informations d'alarme doivent être complètes et claires pour réaliser l'adaptation et la réponse rapide.

PHP n'effectue pas directement un traitement d'image AI, mais s'intègre via les API, car il est bon dans le développement Web plutôt que dans les tâches à forte intensité informatique. L'intégration de l'API peut atteindre une division professionnelle du travail, réduire les coûts et améliorer l'efficacité; 2. Intégration des technologies clés incluez l'utilisation de Guzzle ou Curl pour envoyer des demandes HTTP, le codage et le décodage des données JSON, l'authentification de la sécurité des clés de l'API, les tâches de traitement de la file d'attente asynchrones, les tâches prenant du temps, la gestion des erreurs robuste et le mécanisme de retrait, le stockage et l'affichage d'images; 3. Les défis courants incluent le coût des API incontrôlable, les résultats de génération incontrôlables, la mauvaise expérience utilisateur, les risques de sécurité et la gestion difficile des données. Les stratégies de réponse consistent à définir des quotas et des caches utilisateur, en fournissant des conseils ProTT et une sélection multi-images, des notifications asynchrones et des invites de progrès, un stockage et un audit de contenu de la variable d'environnement clé et un stockage cloud.

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L'idée principale d'intégrer les capacités de compréhension visuelle AI dans les applications PHP est d'utiliser l'API de service visuel AI tiers, qui est responsable du téléchargement d'images, de l'envoi de demandes, de la réception et de l'analyse des résultats JSON et du stockage de balises dans la base de données; 2. Le marquage automatique de l'image peut considérablement améliorer l'efficacité, améliorer la recherche de contenu, optimiser la gestion et la recommandation et changer le contenu visuel des "données mortes" aux "données en direct"; 3. La sélection des services d'IA nécessite des jugements complets basés sur la correspondance fonctionnelle, la précision, le coût, la facilité d'utilisation, le retard régional et la conformité des données, et il est recommandé de commencer à partir de services généraux tels que Google CloudVision; 4. Les défis courants comprennent le délai d'expiration du réseau, la sécurité clé, le traitement des erreurs, la limitation du format d'image, le contrôle des coûts, les exigences de traitement asynchrones et les problèmes de précision de reconnaissance de l'IA.
