47每次对半取,如果不是偶数则加一或者减一再对半取,直到最后剩下1,每次取半或加一或减一操作都计数,求最小得操作次数,答案是7还是8呢?
时间: 2024-04-18 10:31:30 浏览: 11
根据你的描述,对数字47每次对半取,如果不是偶数则加一或者减一再对半取,直到最后剩下1,每次取半或加一或减一操作都计数。让我们来计算最小的操作次数。
首先,我们开始对数字47进行操作:
1. 47 是奇数,因此我们将其加一得到 48,并计数为1。
2. 48 是偶数,我们对其进行对半取得到 24,并计数为2。
3. 24 是偶数,我们对其进行对半取得到 12,并计数为3。
4. 12 是偶数,我们对其进行对半取得到 6,并计数为4。
5. 6 是偶数,我们对其进行对半取得到 3,并计数为5。
6. 3 是奇数,我们将其加一得到 4,并计数为6。
7. 4 是偶数,我们对其进行对半取得到 2,并计数为7。
8. 2 是偶数,我们对其进行对半取得到 1,并计数为8。
所以,根据这个操作过程,最小的操作次数是8次。因此,答案是8。
如果你有任何其他问题,请告诉我。
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用Java写一个对半插入函数
当然可以!下面是一个使用Java编写的对半插入函数的示例代码:
```java
public class BinaryInsertion {
public static void binaryInsertionSort(int[] arr) {
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
int key = arr[i];
int left = 0;
int right = i - 1;
// 使用二分查找法找到插入位置
while (left <= right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (key < arr[mid]) {
right = mid - 1;
} else {
left = mid + 1;
}
}
// 将后面的元素依次往后移动
for (int j = i - 1; j >= left; j--) {
arr[j + 1] = arr[j];
}
// 插入元素到正确位置
arr[left] = key;
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {5, 2, 8, 3, 1};
binaryInsertionSort(arr);
System.out.print("排序结果:");
for (int num : arr) {
System.out.print(num + " ");
}
}
}
```
这个示例代码实现了一个对半插入排序算法。它使用二分查找法来找到插入位置,然后将后面的元素依次往后移动,最后将待排序元素插入到正确的位置。在 `main` 方法中,我们定义了一个整数数组 `arr`,并调用 `binaryInsertionSort` 方法进行排序。最后,我们打印排序结果。执行代码后,输出的结果为:1 2 3 5 8,即为按升序排列的数组。
可以更具體的說明低複雜半定鬆弛,或舉個例子嗎
低复杂度半定松弛(low-complexity semidefinite relaxation)是指在解决最优化问题时,将问题转化为半定松弛问题,并对半定松弛问题进行特殊的处理以降低其计算复杂度。
具体来说,我们考虑一个图的最大割问题,即将图的节点分为两个集合,使得两个集合之间的边的数量最大化。该问题可以用整数规划来表示,但整数规划问题一般是NP难的,难以求解。因此,我们可以使用半定松弛方法来解决该问题。
半定松弛方法将最大割问题转化为一个半定松弛问题,具体来说,就是将最大割问题中的整数变量转化为矩阵变量。然而,半定松弛问题的求解仍然需要较高的计算复杂度,因此我们可以采用低复杂度半定松弛方法来进一步降低其计算复杂度。
低复杂度半定松弛方法的具体实现包括对半定松弛问题的对称约束条件进行特殊处理,从而减少了所需的计算量。例如,我们可以采用块对角化方法来将半定松弛问题转化为多个子问题,并分别求解这些子问题,从而减少了计算复杂度。
总之,低复杂度半定松弛方法是在半定松弛方法的基础上进一步降低计算复杂度的方法,可以应用于解决各种最优化问题。