LeetCodeOJ——8. String to Integer (atoi)

【MATLAB例程,无人机避障7】基于RRT*与人工势场法(RRT*+APF)的多无人机二维动态路径规划与避障 程序采用快速扩展随机树星算法(RRT*)与人工势场法(APF),实现四架无人机在二维动态障碍环境中的路径规划与协同避碰。通过RRT*的邻域选父和节点重连优化全局参考路径,利用APF进行局部动态避障,绘制全局路径、实际轨迹、安全净间隙、速度与加速度及航程等图像,对比RRT+APF与RRT*+APF的规划效果。无人机起终点、障碍物分布、采样次数及运动约束均可自行调整。 立即下载

String to Integer (atoi)

Implement atoi to convert a string to an integer.

Hint: Carefully consider all possible input cases. If you want a challenge, please do not see below and ask yourself what are the possible input cases.

Notes: It is intended for this problem to be specified vaguely (ie, no given input specs). You are responsible to gather all the input requirements up front.

**Requirements for atoi:
The function first discards as many whitespace characters as necessary until the first non-whitespace character is found. Then, starting from this character, takes an optional initial plus or minus sign followed by as many numerical digits as possible, and interprets them as a numerical value.
The string can contain additional characters after those that form the integral number, which are ignored and have no effect on the behavior of this function.
If the first sequence of non-whitespace characters in str is not a valid integral number, or if no such sequence exists because either str is empty or it contains only whitespace characters, no conversion is performed.
If no valid conversion could be performed, a zero value is returned. If the correct value is out of the range of representable values, INT_MAX (2147483647) or INT_MIN (-2147483648) is returned.**

解题思路:考虑边界问题依旧是关键,如空格,非数字字符,空字符串,以及越界问题。

代码如下:

class Solution {
public:
    int myAtoi(string str) {
        int i=0,flag=0;  //flag=0 is positive number flag=1 is negative number
        for(;i<str.length()&&str[i]==' ';i++);  //all the str[i] is  blank
        if(i==str.length())
            return 0;
        if(str[i]=='-'){
            flag=1;
            i++;
        }else if(str[i]=='+'){
            flag=0;
            i++;
        }else if(str[i]>='0'&&str[i]<='9'){
            flag=0;
        }else{
            return 0;
        }
        long long sum=0;
        long intMAX=0x07fffffff;
        long intMIN=0x080000000;
        for(;i<str.length()&&str[i]>='0'&&str[i]<='9';i++){
            sum=sum*10+str[i]-'0';    //在循环中提前做出判断
            if(flag==0&&sum>intMAX){
                return intMAX;
            }
            if(flag==1&&sum>intMIN){
                return -intMIN;
            }
        }
        if(flag==1)
            sum=-sum;
        return sum;
    }
};
【机械故障诊断】基于VMD分解与故障频率匹配的复合故障分离方法:MATLAB实现与智能运维应用 MATLAB 轴承复合故障分离|VMD分解与故障频率匹配 内容概要:通过结合变分模态分解(VMD)与理论故障频率匹配技术,实现对滚动轴承复合故障的自适应分离与精准诊断。该方法首先对振动信号进行稳健预处理,再通过参数寻优的VMD实现频带自适应分解,随后利用包络解调提取各模态的冲击周期,并基于轴承几何参数和转速计算理论故障频率。通过基频、倍频与边带的多证据匹配策略,将模态与外圈、内圈、滚动体、保持架等具体故障类型关联,支持共享模态的复合故障重构,最终输出各故障类型的独立分量与诊断结果。该方案提升了复杂工况下弱故障的识别能力与诊断的可解释性。; 适合人群:具备一定信号处理与机械故障诊断基础知识,从事工业设备状态监测、智能运维系统开发或相关算法研究的研发人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、泵组、风电、轨道交通等领域的轴承复合故障诊断;②解决强弱故障共存、频率重叠导致的掩蔽问题,实现多故障的分离与识别;③为设备的智能运维、健康管理和剩余寿命预测提供可靠的故障分量数据与诊断依据; 阅读建议:此资源以MATLAB R2025b为实现平台,提供了完整的算法流程、代码示例与GUI界面。建议使用者在实践中重点关注参数搜索策略、多证据匹配的实现细节以及共享模态重构的逻辑,并结合实际工程数据进行验证和调优。 立即下载

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