NTP基于UDP报文进行传输，使用的UDP端口号为123。 使用NTP的目的是对网络内所有具有时钟的设备进行时钟同步，使网络内所有设备的时钟保持一致，从而使设备能够提供基于统一时间的多种应用。...) binary.Read(rb, binary.BigEndian, &bit64) this.ReferenceTimestamp = bit64 binary.Read(rb, binary.BigEndian..., &bit64) this.OriginateTimestamp = bit64 binary.Read(rb, binary.BigEndian, &bit64) this.ReceiveTimestamp...= bit64 binary.Read(rb, binary.BigEndian, &bit64) this.TransmitTimestamp = bit64 //转换为unix时间戳,先左偏移32...位拿到64位时间戳的整数部分，然后ntp的起始时间戳 1900年1月1日 0时0分0秒 2208988800 if useUnixSec { this.ReferenceTimestamp = (this.ReceiveTimestamp
参考链接： 如何在Python中将字符串string转换为整数int 以下内容在python中完全可以接受： 将整数的字符串表示形式传递给 int将float的字符串表示形式传递给 float将整数的字符串表示形式传递给...float将一个浮球传递进去 int将整数传入 float 但是，你得到一个ValueError，如果你传递的字符串表示浮到int，或任何一个字符串表示，但一个整数（包括空字符串）。...如果你确实想要将float的字符串表示传递给 int，你可以先转换为float，然后转换为整数： >>> int('5') 5 >>> float('5.0') 5.0 >>> float('5')
” 3.1.1 整数 进入到 Python 交互模式中，输入一个整数： >>> 3 3 就返回了所输入的数字，这说明 Python 解释器接受了所输入的那个数字，并且认识了它。...由此可知，在 Python 中定义一个整数类型的对象非常简单，只要通过键盘输入整数即可。...) 此处，之所以能如此简单地创建整数或者说整数类型的对象，完全得益于 Python 语言的开发环境已经为我们定义了名为 int 的对象类型——称为“内置对象类型”或“内置对象...在日常生活中，我们还会看到这样书写的整数： “005”：在整数“5”前面有两个“0”，依然表示整数“5”，那两个“0”仅仅是占位罢了； “6,371”：在数字中用一个英文的逗号作为分隔符（叫做“千位分隔符...但是，在 Python 中如果创建超出上述理论范围的整数——注意是“整数”，不会出现溢出现象。
题目描述 给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。...解题思路 指数为负时，可以先对指数求绝对值，算出次方的结果后再取倒数 当底数为0，指数为负时，会出现对0求倒数情况，要特殊处理 0的0次方在数学上没有意义，因此无论输出0还是1都是可以接受的 在计算次方的时候...，除了简单的遍历，我们可以使用递归的思想，如下公式，来减少计算量： ?
lucene对基本数据结构压缩优化 普通的 Int 和 Long 存储一个整数,必须用 32 位和 64 位,哪怕该整数的值为 1 。这样 就带来了存储空间的浪费。...首先lucene在进行存储时，文档id,词频等一定是非负整数。 Vint: 由不超过 4 个 Byte 组成,Byte 的最高位表示是否需要再读取一个 Byte,剩下的 7 位存 储数值。...FST 正 是一个最小的、有向的、无环的最小自动机。 但是FST方法有一个局限条件:为了保证最小自动机,给定的 List 必须是有序的。 假设有{w1,w2.......,wn} n 个有序的字符串集。 a、先构造一个除 w1 外,最小的 FST。(此时 FST 中有 w1 一个字符串) b、构造一个除 w2 外,最小的 FST。...(此时 FST 中有 w1,w2 两个字符串) c、构造一个除 w3 外,最小的 FST。
本文主要介绍整数相关的三个问题：类型转换、符号位扩展、数据截断。 通过本文可以了解到以下信息： 类型转换并不改变原数据的内存模型，只是改变了这块内存的解读方式。...1. 2的补码 在计算机中，整数是用2的补码表示的，其定义如下（非官方定义，自己总结的)： 最高位（首位)是符号位，为0代表正数，为1代表负数 对于非负整数(大于等于0的整数)，其补码等于原码（也就是说...，直接将该整数转换为2进制，即为补码） 对于负数，其补码等于对应正数的补码按位取反后加1 注：正数的原码、反码、补码是相同的，这里不再展开。...根据前面介绍的转换规则，转为十进制后为-1234。 二、整数在程序中的表示 本章以下面的代码为例，看看整数在汇编代码和运行期的形态。...整数在内存中的表示 通过gdb可以看到变量signed_int和unsigned_int在内存中的信息如下所示： ?
文章目录 一、整数规划示例 二、整数规划解决的核心问题 一、整数规划示例 ---- 资金总额 \rm B , 有 n 个投资项目 , 项目 j 所需的投资金额 是 a_j , 预期收益是...( 相关概念 | 整数规划 | 整数线性规划 | 整数线性规划分类 ) 博客中的整数线性规划概念 , 上述线性规划是 整数线性规划 ; 上述整数线性规划 的 松弛问题 是一个线性规划 , 可以使用单纯形法对其进行求解..., 求出最优解后 , 可能是小数 , 那么如何得到整数问题的最优解 , 不能进行简单的四舍五入 ; 二、整数规划解决的核心问题 ---- 给出 整数规划问题 , 先求该 整数规划的松弛问题 的解 ,...松弛问题就是不考虑整数约束 , 将整数线性规划当做普通的线性规划 , 使用单纯形法求出其最优解 ; 简单的将其松弛问题最优解上下取整 , 得到的四个值 , 可能 不在可行域中 , 选择的整数解 , 必须在可行域中...; 根据 整数规划问题的的松弛问题 的最优解 , 如何找其 整数规划问题 的整数最优解 , 是整数规划问题的核心问题 ;
在观看Youtube视频的时候，你会不会像我一样，觉得没有字幕很不爽？ 现在有人就制作了一个网站YouTube Subtitle Editor，专门为Youtube加字幕。...你可以先看一段动画片《蜘蛛人》的主题歌，体验一下效果。 所有的字幕都是由用户自行添加的。整个过程同普通的添加字幕过程没有区别，都需要输入文字和同步时间轴等步骤，但是全部都在网上完成。...具体做法可以参考它的说明页。所有步骤都很符合直觉，只有两点需要注意： 1）每段字幕最长不超过2行，最多不超过40个字符。...2）同步时间轴的时候，只需要在每句话开始和结束之间，一直按住字母"T"即可。 今天早上，我为它添加了第一段中文字幕，强悍的《新华保险公司增员操》，欢迎观赏。
原型图 图片.png 重要的实现代码 var getMemo = function(pageNo,name){ $('#dataDiv').html(""); $.ajax({
ionic3自带的ToastController创建的toast比较简单，不支持图标，且点击toast时是没有事件回调的…… 这个时候，如果想扩展这些功能，一是修改源码，二是自己实现，然而这两种方法都比较麻烦...，比较好的解决方案是利用现有的开源代码，搜索ionic的相关组件寥寥无几，这个时候转换下思路，搜索angular的相关组件会发现有几个，经过比较后觉得ngx-toastr较为适合。...image.png ionic3集成使用ngx-toastr 根据Github上的文档说明，进行如下步骤： 安装组件 npm install ngx-toastr --save npm install...它其实对应着第一步安装的@angular/animations，动画的导入早期也是import * from ‘@angular/animations‘，只是后期把animations抽离后就变成了import...; } } 防止污染ionic自带的toast样式 ngx-toastr的样式刚好和ionic都用到了.toast-container的class，所以会影响，此时，把toastr.min.css中的
解释: 20 = 1 示例 2: 输入: 16 输出: true 解释: 24 = 16 示例 3: 输入: 218 输出: false 方法1：我们对一个数字进行为运算操作，经过观察显然有2的整数次幂其二进制数只有一位为...1，那么我们利用这个特点，进行位右移操作，统计1个总个数，最后凭借总个数判断是否为2的整数次幂 代码1： class Solution { public boolean isPowerOfTwo(int...>1){ return false; } n=n>>1; } return true; } } 方法2，这里我们仍然利用2的整数次幂只有一位是...1的特点进行解题，但是不再用位移操作，二是利用一个性质，2的整数次幂如1000 减1得到的数为0111，除了最高位，其余位都为1，那么进行与运算必得到0；但是如果不是2的整数次幂，其-1，最高位并仍然为...，要知道方法2中所提到的性质
一、前言 前几天在Python钻石交流群分享了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。 编写程序，输入若干整数（整数之间以逗号间隔），统计每个整数的出现次数。...这个题目并不难，但是对于初学者来说，还是有点难度的，一起来看看解决方法吧！ 二、解决过程 解法一 其实这个题目就是在考你Python基础的内容。...确实有点作弊的嫌疑。...下面一起来看看其他的方法吧！...最后感谢【月神】给出的具体解析和代码演示，感谢【dcpeng】、【Jason】、【冯诚】等人参与学习交流。
文章目录 一、整数规划问题解的特征 二、整数规划问题 与 松弛问题 示例 一、整数规划问题解的特征 ---- 整数规划问题解的特征 : ① 整数规划问题 与 松弛问题 可行解集合关系 : 整数规划问题...可行解集合 , 是该整数规划问题的 松弛问题 可行解集合 的子集 , 任意两个可行解的 凸组合 , 不一定满足整数约束条件 , 不一定是可行解 ; ② 整数规划问题 与 松弛问题 最优解关系 : 整数规划问题的可行解...一定是 其 松弛问题的可行解 , 松弛问题的可行解不一定是整数规划问题的可行解 , 整数规划问题的最优解 不会优于 松弛问题的最优解 ; 松弛问题 比 整数规划问题 条件少一些 , 整数规划问题比松弛问题变量限制多一条..., 得到的四个点 , 如上图的四个红色点 , 都不在可行域中 , 选择的整数解 , 必须在可行域中 ; 根据 整数规划问题的的松弛问题 的最优解 , 如何找其 整数规划问题 的整数最优解 , 是整数规划问题的核心问题...; 穷举法 ( 有局限性 ) : 直接看上图中可行域内的整数点 , 然后再逐一代入目标函数 , 得到一个 整数规划问题 的最优解 , 但是这种方法无法推广应用 , 如果点的个数比较多 , 如几万个 ,
给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。...}else{ return solve(base,exponent/2)*solve(base,exponent/2); } } } 或者 找到更好的答案...，当时脑子想了下差点也用的a的b次方 可以根据b的数值循环一下相乘就好了 public double Power(double base, int exponent) { if(exponent
总时间限制: 100ms 内存限制: 65536kB 描述 将正整数n 表示成一系列正整数之和，n=n1+n2+…+nk, 其中n1>=n2>=…>=nk>=1 ，k>=1 。...正整数n 的这种表示称为正整数n 的划分。正整数n 的不同的划分个数称为正整数n 的划分数。 输入 标准的输入包含若干组测试数据。每组测试数据是一个整数N(0 的方法; 根据n和k的关系，考虑以下几种情况： （1）当 n = 1 时，不论k的值为多少（k > 0 )，只有一种划分即 { 1 }; ( 2 ) 当 k =...划分中包含n的情况，只有一个即 { n }； (b). 划分中不包含n的情况，这时划分中最大的数字也一定比 n 小，即 n 的所有 ( n - 1 ) 划分。...划分中包含 k 的情况，即 { k, { x1, x2, …, xi } }, 其中 { x1, x2, …, xi } 的和为 n - k，可能再次出现 k，因此是（n - k）的 k 划分，因此这种划分
题目描述 给定一个 double 类型的浮点数 x和 int 类型的整数 n，求 x 的 n 次方。 解题思路 最直观的解法是将 x 重复乘 n 次，xxx…x，那么时间复杂度为 O(N)。...因为乘法是可交换的，所以可以将上述操作拆开成两半 (xx…x) (x*x…*x)，两半的计算是一样的，因此只需要计算一次。而且对于新拆开的计算，又可以继续拆开。...这就是分治思想，将原问题的规模拆成多个规模较小的子问题，最后子问题的解合并起来。 本题中子问题是 xn/2，在将子问题合并时将子问题的解乘于自身相乘即可。...因为 (x*x)n/2 可以通过递归求解，并且每次递归 n 都减小一半，因此整个算法的时间复杂度为 O(logN)。
当集合的元素数比较少的时候，我们可以使用整数来表示集合（用到整数的二进制） 一些集合运算可以这么写： 空集：0 只含有第i个元素的集合{i}: 1<<i 含有全部n个元素的集合{0, 1, …, n-1...}: (1<<n)-1 判断第i个元素是否属于集合S： if(S>>i&1) 向集合中加入第i个元素：S|(1<<i) 从集合中去除第i个元素：S&~(1<<i) 集合S和T的并集：S|T 集合S和T的交集...：S&T 枚举集合S的所有子集 for( int S = 0; S < (1<<n); ++S) { //对于集合的处理 } 枚举{0, 1, …, n-1}所包含的所有大小为k的子集 下面的代码根据字典序升序...，枚举出所有满足条件的二进制码 int comb = (1<<k) - 1; while(comb < (1<<n) ) { //这里进行针对组合的处理 int x = comb &
尤其是乘法运算，下面就是大整数的乘法的过程（加 减法都一样的原理）。...： 分解：将要解决的问题划分为若干个规模较小的同类问题 求解：当子问题划分的足够小时，用较简单的方法解决 合并：按原问题的要求，将子问题的解逐层合并构成原问题的解 ①两个大整数在理想状态下：就是两个大整数的位数相同...解决方法看下面的做法 ②两个大整数在非理想状态下：就是两个大整数的位数不相同 我们还是假设有两个大整数X、Y，它们的位数不相同，现在要求X*Y的乘法，我们采用分治的算法，将X、Y分别拆分为A与B、C与D...a的低位的位数x0 int num2=numa-num1; //定义了大整数a的高位的位数x1 int num3=numb/2; //定义了大整数b的低位的位数x2 int...num4=numb-num3; //定义了大整数b的高位的位数x3 _int64 A=a/(int)pow(10,num1); //分离大整数a的高位 _int64 B=a%(int
1 问题 整数的 数组形式 num 是按照从左到右的顺序表示其数字的数组。 例如，对于 num = 1321 ，数组形式是 [1,3,2,1] 。...给定 num ，整数的 数组形式 ，和整数 k ，返回 整数 num + k 的 数组形式 。...2 方法 根据问题的描述和例子，我们可以很容易地想到，先将已知的列表num钟元素转化为字符串再将相加，再与K相加得到值，再将这个值转化为列表形式就可以输出为最终结果。...(int(result) + k) a = list(c) new =[] for i in a: i = int(i) new.append(i) print(new) 3 结语 针对数组形式加减法的问题...，我们提出最基础的数据形式的转换方法，通过代码验证实验，证明该方法是有效的，但我们认识到这一方法确实能达到目的，但是其转化过程有点繁琐，而且输出效率并不是很高，所以我们认为应该还有效率更高的算法来解决。
概述 都知道, 计算机中存储整数是存在着位数限制的, 所以如果需要计算100位的数字相乘, 因为编程本身是不支持存储这么大数字的, 所以就需要自己实现, 当然了, 各个编程语言都有大数的工具包, 何必重复造轮子..., 但我还是忍不住好奇他们是如何实现的, 虽然最终没有翻到他们的底层源码去, 但查询的路上还是让我大吃一惊, 来吧, 跟我一起颠覆你的小学数学....因为用数组来存储数字, 那么数字的加法也要采用每一位进位的方式来进行, 所以下面为了方便说明算法的效率, 以一次个位数的运算视为一个运算单位....不要小看这个一次乘法运算的减少, 从上面能够看出, 乘法运算的运算次数是随位数成指数增长的, 而加法运算则随位数成线性增长, 等看了下面的多位数相乘, 你就知道减少的这一次乘法运算有什么用了...., 则两个算法之间的差距越明显. ---- 有没有被颠覆的感觉?
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