9. Palindrome Number

本文介绍了一种不使用额外空间判断整数是否为回文的方法,通过直接反转数字而非转换为字符串的方式实现,并提供了具体的C++代码实现。

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题目描述:

Determine whether an integer is a palindrome. Do this without extra space.

Some hints:

Could negative integers be palindromes? (ie, -1)

If you are thinking of converting the integer to string, note the restriction of using extra space.

You could also try reversing an integer. However, if you have solved the problem "Reverse Integer", you know that the reversed integer might overflow. How would you handle such case?

There is a more generic way of solving this problem.

https://leetcode.com/problems/palindrome-number/description/


思路分析:判断一个数是不是回文数(palindrome),并对使用的空间有所要求,所以采用的是直接反转数字,而没有使用字符串解决。

应注意,负数不是回文数,因为符号没法反转到最后一位,为防止越界,使用long来存储回文。


代码:

class Solution {
public:
    bool isPalindrome(int x) {
    	if (x<0){
            return false;
        }
        
        int a = x;
        long palindrome = 0;
        
    	while(x != 0){
    		palindrome = palindrome*10 + x%10;
            x = x/10;
    	}
        
        if (palindrome == a)
            return true;
        else
            return false;
    }
};


时间复杂度:O(logn)

反思:基础不牢导致有很多小细节考虑不到。!=是一个连起来的符号,不能分开的;对于条件的判断也没考虑清楚,忘记来else,导致没有返回值的情况出现。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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