#华为笔试#
8月26华为笔试记录:
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
String[] str = sc.nextLine().split(" ");
int n = str.length;
long[] nums = new long[n];
for(int i=0;i<n;i++){
nums[i]=Long.parseLong(str[i]);
}
//先完成第一步,把每个整数的奇偶bit为互换
for(int i=0;i<n;i++){
long temp = nums[i];
nums[i]=((temp&0xaaaaaaaa)>>>1)+((temp&0x55555555)<<1);
}//打印试一下
//System.out.println(nums[0]);
long[] low=new long[n];
long[] high = new long[n];
long[] ans = new long[n];
for(int i=0;i<n;i++){
low[i]=nums[i];
high[i]=nums[(i+1)%n];
ans[i] = (low[i]>>>2)+((high[i]&3)<<30);
}
for(int i=0;i<n;i++)
System.out.print(ans[i]+" ");
}
8月26华为笔试记录:
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
String[] str = sc.nextLine().split(" ");
int n = str.length;
long[] nums = new long[n];
for(int i=0;i<n;i++){
nums[i]=Long.parseLong(str[i]);
}
//先完成第一步,把每个整数的奇偶bit为互换
for(int i=0;i<n;i++){
long temp = nums[i];
nums[i]=((temp&0xaaaaaaaa)>>>1)+((temp&0x55555555)<<1);
}//打印试一下
//System.out.println(nums[0]);
long[] low=new long[n];
long[] high = new long[n];
long[] ans = new long[n];
for(int i=0;i<n;i++){
low[i]=nums[i];
high[i]=nums[(i+1)%n];
ans[i] = (low[i]>>>2)+((high[i]&3)<<30);
}
for(int i=0;i<n;i++)
System.out.print(ans[i]+" ");
}
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八股战士0offer:虽然但是,你想表达的应该是学习如何agent工程里的提示词工程,而不是训练或者微调模型,这基本上是两个不同的方向。我认为学习agent主要就两个东西:提示词工程和上下文工程。像你说的prompt caching这种优化怎么能想到,建议多读大模型供应商尤其是anthropic的博客,anthropic大概一年前就有很详细的博客讲最佳实践和实现了 点赞 评论 收藏
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