这个 crate 包含一些经过调整的 DSP 算法，用于一般和特别是嵌入式使用。许多算法都是在整数数据类型上实现的，原因有几个，在某些情况下变得很重要： 速度：即使使用硬 FP 单元进行整数运算也更快。 精度：单精度 FP 有 24 位尾数，i32有全 32 位。 无舍入误差。 整数溢出处的自然环绕（模）：对于相位/频率应用至关重要。 “满量程”的自然定义。

旅行商问题的0-1整数规划模型及算法

在 Rust 中使用迭代器在线条中的所有点上实现Bresenham 的线条绘制算法。

问题描述】 编写程序实现两个超长正整数（每个最长80位数字）的减法运算。 【输入形式】 从键盘读入两个整数，要考虑输入高位可能为0的情况（如00083）。 1. 第一行是超长正整数A； 2. 第二行是超长正整数B； 【输出形式】 输出只有一行，是长整数A减去长整数B的运算结果，从高到低依次输出各位数字。要求：若结果为0，则只输出一个0；否则输出的结果的最高位不能为0，并且各位数字紧密输出。 【输入样例】 234098 134098703578230056 【输出样例】 －134098703577995958 【样例说明】 进行两个正整数减法运算， 234098 －134

整数划分，并输出相应结果，注释完整，可以运行，C/C++

什么是位打包？ 像 LZ4 这样的传统压缩方案并不真正适合有效地解决这个问题。相反，这个问题有不同的解决方案系列。 最直接和最有效的方法之一是bitpacking： 整数首先被分组为固定大小的块（例如128，当使用 SSE2 实现时）。 b如果不可用，则计算可以表示所有整数的最小位数。换句话说，最小b使得块中的所有整数都严格小于 2 b。 然后，位压缩表示是限制在其最低有效位的整数串联的某种变体b。 例如，假设4在编码时有一个 ,块4, 9, 3, 2。假设块中的最大值是 9 b = 4，. 然后，所有值将被编码为 4 位，如下所示。

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【输入形式】 首先输入第一组整数，以一个空格分隔各个整数；然后在新的一行上输入第二组整数，以一个空格分隔，行末有回车换行。 【输出形式】 按从大到小顺序排序输出合并后的整数集（去掉在两组整数中都出现的整数，以一个空格分隔各个整数）。 【样例输入】 5 1 4 32 8 7 9 -6 5 2 87 10 1 【样例输出】 87 32 10 9 8 7 4 2 -6 【样例说明】 第一组整数为5 1 4 32 8 7 9 -6，第二组整数分别为5 2 87 10 1。将第一组和第二组整数合并（去掉在两组整数中都出现的整数5和1

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