LeetCode #1056. Confusing Number

题目描述:

Given a number N, return true if and only if it is a confusing number, which satisfies the following condition:

We can rotate digits by 180 degrees to form new digits. When 0, 1, 6, 8, 9 are rotated 180 degrees, they become 0, 1, 9, 8, 6 respectively. When 2, 3, 4, 5 and 7 are rotated 180 degrees, they become invalid. A confusing number is a number that when rotated 180 degrees becomes a different number with each digit valid.

Example 1:

 

Input: 6
Output: true
Explanation: 
We get 9 after rotating 6, 9 is a valid number and 9!=6.

Example 2:

Input: 89
Output: true
Explanation: 
We get 68 after rotating 89, 86 is a valid number and 86!=89.

Example 3:

 

Input: 11
Output: false
Explanation: 
We get 11 after rotating 11, 11 is a valid number but the value remains the same, thus 11 is not a confusing number.

Example 4:

 

Input: 25
Output: false
Explanation: 
We get an invalid number after rotating 25.

Note:

  1. 0 <= N <= 10^9
  2. After the rotation we can ignore leading zeros, for example if after rotation we have 0008 then this number is considered as just 8.
class Solution {
public:
    bool confusingNumber(int N) {
        int M=N;
        int n=0;
        while(M>0)
        {
            int x=M%10;
            n*=10;
            M/=10;
            if(x==0||x==1||x==8) n+=x;
            else if(x==6) n+=9;
            else if(x==9) n+=6;
            else return false;
        }
        return n!=N;
    }
};

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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