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    Js运算符

    前言:今天的内容是对js的部分基础内容过一遍,没有细细的去分析,只是一篇概要。...好比吃火锅,边吃边涮,同时进行 标识符,关键字,保留字 (一)标识符 标识符:就是指开发人员为变量,属性,函数,参数取的名字(自定义) 注意:标识符:不能是关键字或者保留字 (二)关键字 关键字:是指JS...运算符 运算符:也被称为操作符,是用于实现赋值,比较和执行算数运算等功能的符号。...js中常用的运算符有 算数运算符 递增和递减运算符 比较运算符 逻辑运算符 赋值运算符 算术运算符 概念:算术运算使用的符号,用于执行两个变量或值的算术运算。...3 算数运算符 先*,/ %后+ - 4 关系运算符 > > = < < = 5 相等运算符 == != === !

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    JS位移运算符(<<、>>、>>>)

    移位运算符是C++中常用的算术表达式 但是在前端和硬件通过蓝牙通信时我们也会经常用到 移位运算符在程序设计中,是位操作运算符的一种。...移位运算符可以在二进制的基础上对数字进行平移。...按照平移的方向和填充数字的规则分为三种: << //左移 >> //带符号右移 >>> //无符号右移 左移运算符(<<)规则 按二进制形式把所有的数字向左移动对应的位数,高位移出...1<<3 //等于 1*2³ 8 2<<3 //等于 2*2³ 16 右移运算符(>>)规则: 按二进制形式把所有的数字向右移动对应位移位数,低位移出(舍弃),高位的空位补符号位,即正数补零...10>>3 //等于 1 100>>3 //等于 12 无符号右移运算符规则: 按二进制形式把所有的数字向右移动对应位数,低位移出(舍弃),高位的空位补零。

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    矩阵乘法的java实现

    文章目录 1、算法思想 2、代码实现 1、算法思想 最近老是碰到迭代问题,小数太多手算又算不过来,写个矩阵乘法辅助一下吧。 有两个矩阵A和B,计算矩阵A与B相乘之后的结果C。...矩阵A的行等于C的行,矩阵B的列等于C的列,这两个数值用来控制循环的次数,但是每一步中需要把行和列中对应的乘机求和,所以再加一个内循环控制乘法求和就行。...下面我们进行矩阵乘法的测试 A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9\\ 1 & 1& 1 \end{bmatrix} B= \...begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\\ \end{bmatrix} 2、代码实现 package com.Unit4; public...class Multiply { /** * 矩阵乘法 * * @param x1 第一个矩阵 * @param x2 第二个矩阵 */

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    Python 实现大整数乘法算法

    我们平时接触的长乘法,按位相乘,是一种时间复杂度为 O(n ^ 2) 的算法。今天,我们来介绍一种时间复杂度为 O (n ^ log 3) 的大整数乘法(log 表示以 2 为底的对数)。...接着,我们在计算 n / 2 乘法的过程中又会遇到 n / 4 位的乘法运算……以此类推,直到我们遇到两个个位数的乘法,我们就直接返回这两个个位数乘法的结果。层层返回,最终得到 N 位数的乘法结果。...而使用 Karatsuba 算法每层需要计算三次乘法,两次加法,以及若干次加法,每使用一次 karatsuba 算法,乘法规模就下降一半。...所以,对于两个 n = 2 ^ K 位数乘法运算,我们需要计算 3 ^ k 次乘法运算。...代码实现 from math import log2, ceil def pad(string: str, real_len: int, max_len: int) -> str: pad_len

    1.9K10

    Python 实现大整数乘法算法

    我们平时接触的长乘法,按位相乘,是一种时间复杂度为 O(n ^ 2) 的算法。今天,我们来介绍一种时间复杂度为 O (n ^ log 3) 的大整数乘法(log 表示以 2 为底的对数)。...接着,我们在计算 n / 2 乘法的过程中又会遇到 n / 4 位的乘法运算……以此类推,直到我们遇到两个个位数的乘法,我们就直接返回这两个个位数乘法的结果。层层返回,最终得到 N 位数的乘法结果。...而使用 Karatsuba 算法每层需要计算三次乘法,两次加法,以及若干次加法,每使用一次 karatsuba 算法,乘法规模就下降一半。...所以,对于两个 n = 2 ^ K 位数乘法运算,我们需要计算 3 ^ k 次乘法运算。...代码实现 from math import log2, ceil def pad(string: str, real_len: int, max_len: int) -> str: pad_len

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    Mapreduce实现矩阵乘法的算法思路

    大数据计算中经常会遇到矩阵乘法计算问题,所以Mapreduce实现矩阵乘法是重要的基础知识,下文我尽量用通俗的语言描述该算法。...1.首先回顾矩阵乘法基础 矩阵A和B可以相乘的前提是,A的列数和B的行数相同,因为乘法结果的矩阵C中每一个元素Cij,是A的第i行和B的第j列做点积运算的结果,参见下图: 2.进入正题 在了解了矩阵乘法规则后...通过分析上述矩阵乘法过程我们可以发现,其实C矩阵的每一个元素的计算过程都是相互独立的,比如C11和C21的计算不会相互影响,可以同时进行。...这个所谓的“归到一组”,结合MR模型和矩阵乘法规则,其实就是Map将这些元素输出为相同的Key---C矩阵中元素的坐标,然后通过Shuffle就能把所有相同Key的元素输入到Reduce中,由Reduce...注意,这里是一对多的,每个A或者B的元素都会参与多个C元素的计算,如果不明白请再看第一遍矩阵乘法规则。

    1.2K20
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