算法(7)Reverse Integer

本文介绍了一个Python方法,用于翻转一个32位有符号整数的数字。通过处理正负数,并检查反转后的整数是否在[-2^31, 2^31-1]范围内来避免溢出。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Given a 32-bit signed integer, reverse digits of an integer.

Example 1:

Input: 123
Output: 321

Example 2:

Input: -123
Output: -321

Example 3:

Input: 120
Output: 21

Note:
Assume we are dealing with an environment which could only store integers within the 32-bit signed integer range: [−231,  231 − 1]. For the purpose of this problem, assume that your function returns 0 when the reversed integer overflows.

 

class Solution:
    def reverse(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: int
        """
        ret = 0        
        n = abs(x)

        while (n != 0):
            pop = n % 10
            n = int(n / 10)

            ret = ret * 10 + pop

        if x < 0:
            ret = 0 - ret

        return ret if abs(ret) <= 2 ** 31 - 1 else 0
内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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