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每日一面 - 求与数字最接近的 2 的 N 次方

对于 2 的 N 次方取余,相当于对 2 的 N 次方减一取与运算,这对于高并发分片计算的时候,很有用。...为了对用户友好,我们让用户设置分片数量的时候可能不限制必须是 2 的 N 次方,但是内部我们设置分片的时候,将其设置为最近用户输入数字的 2 的 N 次方的值即可。那么如何计算呢?...抽象为比较直观的理解就是,找一个数字最左边的 1 的左边一个 1 (大于 N 的最小的 2 的 N 次方),或者是最左边的1(小于N的最大的2的N次方),前提是这个数字本身不是2的n次方。 ?...一种思路是,将这个数字最高位 1 之后的所有位都填上 1,最后加一,就是大于N的最小的 2 的 N 次方。右移一位,就是小于N的最大的 2 的N次方。 如何填补呢?...2的N次方 n = n >>> 1; //小于N的最大的2的N次方 如果有兴趣,可以看一下 Java 的 ForkJoinPool 类的构造器,其中的 WorkQueue 大小,就是通过这样的转换得来的

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【Python 千题 —— 基础篇】2 的 N 次方

题目描述 2 的 N 次方。输入一个整数 N,使用 for 循环计算 2 的 N 次方的值。 输入描述 输入一个整数值 N。 输出描述 输出 2 的 N 次方的值。...N 次方的值 # 输入: 输入一个整数值 N # 输出: 输出 2 的 N 次方的值 # 获取用户输入的整数 N N = int(input("请输入一个整数 N: ")) # 初始化结果为 1 result...= 1 # 使用 for 循环计算 2 的 N 次方 for _ in range(N): result *= 2 # 输出结果 print(f"2 的 {N} 次方的值是: {result...result = 1 使用 for 循环计算 2 的 N 次方: 使用 for 循环遍历范围为0到N的数,每次循环都将 result 乘以2。...print(f"2 的 {N} 次方的值是: {result}") 这样,用户输入一个整数 N,程序会使用 for 循环计算 2 的 N 次方的值,并输出结果。

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TensorFlow入门(1):求N元一次方

这篇文章是我正式使用 TensorFlow 第一天写的,在这之前,我阅读了一些关于机器学习的理论知识,在阅读完官网的 入门教程后,我发现 TensorFlow 最基础的应用可以用来拟合方程,即给出 N...再深入一点:多元一次方程 上面的例子如果能完成,结合官网的资料和其他博主的资料,我相信你已经算入了个门了,后面能不能通过修改上面的例子进行解决更加复杂的问题呢?...再看看下一个问题,如果有一个值,它受到 N 个参数的影响,但是每个参数的权重我们并不清楚,我们希望能用刚刚学到的 TensorFlow 来解决这个问题。...不过先别激动,股票的模型也不是简单的线性模型,如果想建立股票预测模型,还需要使用更加复杂的方法才行,有兴趣的读者可以继续深入研究,比如使用多元多次方程来进行数据的拟合,只要建立起这个思想,这篇文章的目的就达到了...Tensorflow 【Tensorflow r1.0 文档翻译】入门教程 相关推荐 TensorFlow 入门(2):使用DNN分类器对数据进行分类 TensorFlow入门(3):使用神经网络拟合N元一次方

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为什么 HashMap 的容量大小要设置为2的N次方

我说小朋友:如果想指定 HashMap 对象的容量得用2的N次方 。假如不是2的N次方那么在第一次put 元素的时候也会自动把容量设置为比传入参数大的最小的2的N次方,并不是你指定的这个值。...null);         else {           ... ...         } } 既然清楚了计算元算在数组中所对应下标的方法,那么证明为什么实例化 HashMap 对象的容量要使用2的N次方就简单多了...假如初始容量为2的3次方数字8,当哈希值与容量大小减一的值进行与运算时可以保证结果比较均匀的分布在数组上。   ...而是在实例化 HashMap 对象时,如果初始容量大小不是2的N次方则会把 threshold 设置成比传入初始容量大的最小的2的N次方。...return newTab; } 其实2的N次方数字-1的二进制形式这个特性在好多地方会很好用,可以在小本本记上。

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每日一面 - 为何我们经常使用 2 的 N 次方作为分片数量?

我们经常看到很多地方高性能的代码设计,都是将分片数量设置为 2 的 N 次方。...对于 2 的 N 次方取余,相当于对 2 的 N 次方减一取与运算, N 为正整数。为什么呢?通过下图就能很容易理解: 十进制中,对于 10 的 N 次方取余,直观来看就是: ?...例如在生成缓存队列槽位的时候,一般生成2的n次方个槽位,因为这样在选择槽位的时候,就可以用取与代替取余;java 中的 ForkJoinPool 的队列长度就是定为 2 的 N 次方;netty 中的缓存池的叶子节点都是...2 的 N 次方,当然这也是因为是平衡二叉查找树算法的实现。...0,如果是,则是 2 的 N 次方N为正整数。

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TensorFlow入门(3):使用神经网络拟合N元一次方

背景 前面一篇文章《TensorFlow 入门:求 N 元一次方程》在已知表达式形式的情况下,获得了各个参数的值,但是现实中大部分情况是不能简单使用 N 元一次方程这样的公式表达的,神经网络的出现,给这类问题提供了一个很好的解决方法...本文继续给出一个简单的例子,使用 TensorFlow,利用神经网络对 N 元一次方程进行拟合。 关于神经网络的简单入门介绍,可以参考 这篇文章。...#变量数 我们需要一个已知的函数来生成数据,根据函数 y=x*w,w 是这个函数的参数,令它为大小为 [param_size,1]的矩阵,这里我随便填了 5 个 0 到 1000 的数字...param_count]) y = tf.placeholder(tf.float32,shape=[1,1]) 而之前的 w,因为我们使用神经网络表示了,因此不需要了,我们甚至不需要知道这个函数一定是个 N...元一次方程。

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2022-07-17:1、2、3...n-1、nnn+1、n+2... 在这个序列中,只有一个数字有重复(n)。 这个序列是无序的,找到重复数字n。 这个序

2022-07-17:1、2、3...n-1、nnn+1、n+2...在这个序列中,只有一个数字有重复(n)。这个序列是无序的,找到重复数字n。这个序列是有序的,找到重复数字n。...一个结论 return slow;}// 符合题目要求的、无序数组,找重复数// 时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)// 用异或fn find_duplicate2(arr: &mut Vec...= m + 1; } else { r = m - 1; } } return ans;}// 为了测试fn random_array(n:...[]; for i in 0..n + 1 { ans.push(i + 1); } ans[n as usize] = rand::thread_rng().gen_range...(0, n) + 1; let mut i = n; while i > 0 { let j = rand::thread_rng().gen_range(0, i + 1);

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LeetCode 400.第N数字 - JavaScript

题目描述 在无限的整数序列 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, …中找到第 n数字。 注意:n 是正数且在 32 位整形范围内 ( n < 2^31)。...这里的第 n数字,其实指的是第 n数字。例如输入 11,那么应该输出 0(来自于数字 10)。...解法:找规律 写出这些数据,可以发现: 1 位数字有 9 个:1-9 2 位数字有 90 个:10-99 3 位数字有 900 个:100-999 k 位数字有 9 * 10^k 个 所以解决思路就是先通过循环...,确定所要查找的数字落在第几位。...最后通过计算找出数字即可。例如对于 n=13 来说,过程如下: n 大于 9,说明不是 1 位数字n 更新为 n - 9 = 4。继续循环。 n 小于 90,说明是 2 位数字

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