理解RESTful的幂等性，并且设计符合幂等规范的高质量RESTful API。 怎么理解幂等性 HTTP幂等方法，是指无论调用多少次都不会有不同结果的 HTTP 方法。...不管你调用一次，还是调用一百次，一千次，结果都是相同的。 还是以之前的博文的例子为例。...# 更新用户信息(部分字段) 【DELETE】 /users/1001 # 删除用户信息 HTTP GET方法 HTTP GET方法，用于获取资源，不管调用多少次接口...我们来看下 【PUT】 /users/1001 # 更新用户信息(全部字段) 因为它直接把实体部分的数据替换到服务器的资源，我们多次调用它，只会产生一次影响，但是有相同结果的...【DELETE】 /users/1001 # 删除用户信息 调用一次和多次对资源产生影响是相同的，所以也满足幂等性。
将这种2进制表示写成2的次幂的和的形式，令次幂高的排在前面，可得到如下表达式：137=2^7+2^3+2^0 现在约定幂次用括号来表示，即a^b表示为a（b） 此时，137可表示为：2（
aligned} \] 同时这个方法具有非常强的扩展性，我们也可以推导出\(i^k\)的公式，但是计算起来的复杂度却是\(k^2\)的，感觉还是拉格朗日插值\(k \log k\)好用一些 参考资料 幂和
结果如下: 输入: 16 输出: True 输入: 17 输出: False
关于HashMap的详解文章请移步： 链接: HashMap源码研究——源码一行一行的注释 文章目录 为什么初始容量是 2次幂？ 如果指定了不是2的次幂的容量会发生什么？...那容量不是 2次幂会怎么样？我们来做个试验。...2次幂的情况： 非2次幂的情况，假设 n = 10: 对比来看，哪种发生哈希碰撞的概率更低一目了然，如果 n 为 2次幂，可以保证数据的均匀插入，降低哈希冲突的概率，毕竟冲突越大，代表数组中的链表...如果指定了不是2的次幂的容量会发生什么？...总结 总的来说，不管是规定 Hashmap 的 n 为 2次幂，还是扰动函数，都是为了一个目标，降低哈希冲突的概率，从而使 HashMap 性能得到优化。
样例 Pow(2.1, 3) = 9.261 Pow(0, 1) = 0 Pow(1, 0) = 1
为什么要保证 capacity 是2的次幂呢？ 1）在get方法实现中，实际上是匹配链表中的 Node[] tab 中的数据。...2）因为 n 永远是2的次幂，所以 n-1 通过 二进制表示，永远都是尾端以连续1的形式表示（00001111，00000011） 当(n - 1) 和 hash 做与运算时，会保留hash中 后 x...& 10000011 = 00000011 这样做有2个好处 &运算速度快，至少比%取模运算块 能保证 索引值 肯定在 capacity 中，不会超出数组长度 (n - 1) & hash，当n为2次幂时...0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 3.capacity 永远都是 2 次幂，那么如果我们指定 initialCapacity 不为 2次幂时呢，是不是就破坏了这个规则...答案是：不会的，HashMap 的tableSizeFor方法做了处理，能保证n永远都是2次幂。
总结： 因为2的幂-1都是11111结尾的，所以碰撞几率小。
如果上题中的幂大于1，则幂也要用2的幂形式输出。...2次幂的形式，我们需要思考的问题有两点 什么时候进入递归调用 什么时候结束递归调用 这两个问题如果没有思考清楚，写完之后绝对会进入无限递归调用。...第一次递归调用的时候肯定是在输入数据之后。...在往后的递归过程中每次都是判断次幂是否大于1，大于1就把这个值再次传入函数之中，直到，次幂 等于1或者0 第二个问题：什么时候结束递归调用 每次我们传入一个数据之后，首先计算出这个数以下最大的一个二次幂表示数...感谢各位小伙伴的支持~ 往期作品： 【巩固学习_实训】第一次任务 【巩固学习_实训】任务二_回形矩阵 【巩固训练_实训】任务二_全排列 【巩固训练_实训】任务二第四题
快速幂算法（又称二分幂算法）是一种快速计算一个数的正整数次幂的算法，其时间复杂度为O(logn)，相较于朴素算法的时间复杂度O(n)，有很大的优势。...下面是 Python 实现快速幂算法的示例代码： def fast_power(x: int, n: int) -> int: """ 使用快速幂算法计算x的n次方 """...这样就可以将x^n的计算分解成多个x^{n/2}的计算，从而实现了快速幂的效果。
题目 描述 用 O(1) 时间检测整数 n 是否是 2 的幂次。 样例 n=4，返回 true; n=5，返回 false. 解答 思路 大于零。...2的整数幂次的二进制表示都是0...010...0，其减1后二进制表示为0...001...1，两个数按位取且（&）等于零。
看标题：快速幂和矩阵快速幂，好像挺高大上。其实并不是很难，快速幂就是快速求一个数的幂（一个数的 n 次方）。...那么如果说我们按照这种思路去计算 5^9 的值的话，我们会发现只需要执行 3 次计算。相比原来的直接用循环的 9 次计算，正好是 log9 的整数部分值。Ok，那么怎么用代码写出来呢？...x 的值 x *= x; // 用位运算的方式进行 n/2，速度更快，等价于 n/=2 n >>= 1; } 首先，我们注意到，不管当前的指数值（n 的值）是奇数还是偶数，一次运算之后...最后，整个循环每一次执行 n 都变成原来的一半，当 n 等于 0 的时候结束，时间复杂度为 O(logn) 这里给出一个快速幂的完整代码： /** * Describe：实现快速幂 * Author...^n 的值并返回，不考虑高精度，请控制参数范围 double myPow(double x, int n) { // 任何不是 0 的数的 0 次幂为 1 if (x && n ==
文章目录 快速幂 矩阵快速幂 例题 HDU-2817 HDU-3117 快速幂 ---- image.png int fastpow(int a, int n) { int res = 1;...(res * a) % mod; a = (a * a) % mod; n >>= 1; //n右移一位 } return res; } 矩阵快速幂...res.a[i][j] + x.a[i][k] * y.a[k][j]) % mod; return res; } matrix fastm(matrix a, int n) { //矩阵快速幂...Sample Input 2 1 2 3 5 1 2 4 5 Sample Output 5 16 给出序列前3项，要求输出第n项，判断一下等差还是等比，等比的话套快速幂。
. “//”是从Python2.2开始，除法运算符除了“/”之外，又引入了一个除法运算符，这一种运算符只用于进行整除法， 20 // 3 6 20 // 3.0 6.0 20.0 // 3 6.0 20.0...“**”运算 这个“**”比较简单，就是标题中的Python的幂运算了 2 ** 0 1 2 ** 1 2 2 ** 10 1024 2 ** 20 1048576 第一操作数为底数，第二个操作数则为指数
不管是啥语言都离不开加减乘除这些算法，但是在Python里面你知道这些符号代表什么运算吗？ “/”这个是除法运算，那么这个“//”呢？“*”这个是乘法运算，那么这个“**”呢？...“//”运算 除法运算符是“/”，这个人人皆知道，但是这个二元运算符“/”求出来的结果都是取决于操作数本身的，比如： Python代码 >>> 20 / 3 6 >>> 20 / 3.0...“//”是从Python2.2开始，除法运算符除了“/”之外，又引入了一个除法运算符，这一种运算符只用于进行整除法，示例如下： Python代码 >>> 20 // 3 6 >>> 20 // 3.0...“**”运算 这个“**”比较简单，就是标题中的Python的幂运算了，演示如下： Python代码 >>> 2 ** 0 1 >>> 2 ** 1 2 >>> 2 ** 10 1024
文章目录 一、关系幂运算 二、关系幂运算示例 三、关系幂运算性质 一、关系幂运算 ---- 关系 R 的 n 次幂定义 : R \subseteq A \times A , n \in N \begin...^0 = I_A & \\ R^{n +1} = R^n \circ R & ( n \geq 0 ) \end{cases} 关系 R 是 集合 A 上的 二元关系 , R 的 0 次幂...R^0 是恒等关系 I_A , 关系 R 的 n + 1 次幂等于 R^{n + 1} = R^n \circ R 其中 n \geq 0 ; R^1 = R^0 \circ...; 关系 R 的 0 次幂 : R^0 = I_A , R 关系的 0 次幂是恒等关系 , 关系图是每个顶点都有环 , 顶点之间没有关系 ; 关系 R 的 1 次幂 :...: 与 R_2 相同 关系 R 的 5 次幂 : 与 R_1 相同 关系 R 的 2k 偶数次幂 ( k=1,2, \cdots ) : 与 R_2 相同 关系 R
HashMap中数组的长度为什么要设计成2次幂? 了解本文的前提需要你对数据结构有一定的了解，明白各种数据结构的优劣。当然如果你已经知道了HashMap底层的数据结构是数组+链表+红黑树那就更好了。...因此让数组的长度等于二次幂可以有效的减少hash冲突的概率。 HashMap还有许多的特性，感兴趣的话可以参考JDK自己手写一个HashMap。
一、整数快速幂 顾名思义，快速幂就是快速算底数的n次幂。其时间复杂度为 O(log₂N)， 与朴素的O(N)相比效率有了极大的提高。...while(y) { if(y % 2==1) { //为奇数，当前最低位为1，res就要乘以当前位置的权重 res *= x; } x *= x; //每右移一次，...最低位的权重都要乘以x y /= 2; //右移 } return res; } 二、矩阵快速幂 矩阵快速幂和整数快速幂的思想一致，只不过答案矩阵的初始状态不再是整数1，而是一个单位矩阵...mod) * (b.mat[k][j] % mod)) % mod; c.mat[i][j] %= mod; } } } return c; } 定义矩阵快速幂：
快速幂运算 1.什么是快速幂 2.快速幂的“小数”运算 3.高精度（大数）的快速幂 1.什么是快速幂 快速幂，是指在进行幂运算的时候，用一种快速方法得出答案。...比如，要求2^100的值，那按照最简单的方式，就是一个一个2去相乘，然后最终得到答案，那么这样就要计算100次，非常浪费时间，那么快速幂就是使用一种技巧使得将其计算次数减少，快速得到答案。...2.快速幂的“小数”运算 对于系统内置类型的整型，暂且叫他“小数”，这个时候进行快速幂运算，代码如下: #include #include #include<iostream...long long int n; long long int ans = 1; long long int temp = 2; cin >> n; //求2的n次方 printf("2的%lld次幂对对...用一张图来表示 3.高精度（大数）的快速幂 上面的代码发现当n的值稍微大一点就不行了，但是用高精度运算就不要有这种限制。
文章目录 快速幂 矩阵快速幂 慢速乘 例题 HDU-2817 HDU-3117 XUJC-1395 image.png int fastpow(int a, int n) { int res =...(res * a) % mod; a = (a * a) % mod; n >>= 1; //n右移一位 } return res; } 矩阵快速幂...res.a[i][j] + x.a[i][k] * y.a[k][j]) % mod; return res; } matrix fastm(matrix a, int n) { //矩阵快速幂...a); a = multi(a, a); n >>= 1; } return res; } 慢速乘 慢速乘，顾名思义，之所以慢是因为把乘法拆成了若干次加法运算...，但是我们可以在每次加法时对中间结果进行取模，所以可以防止大数相乘溢出，其原理同快速幂，不再赘述。
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