LeetCode #43 - Multiply Strings

本文介绍了一种不使用内置大数库或直接转换输入为整数的方法,实现两个大数字符串的乘法运算。通过逐位相乘并处理进位,最终返回乘积的字符串形式。适用于长度不超过110的数字字符串。

题目描述:

Given two non-negative integers num1 and num2 represented as strings, return the product of num1 and num2, also represented as a string.

Example 1:

Input: num1 = "2", num2 = "3"

Output: "6"

Example 2:

Input: num1 = "123", num2 = "456"

Output: "56088"

Note:

1. The length of both num1 and num2 is < 110.

2. Both num1 and num2 contain only digits 0-9.

3. Both num1 and num2 do not contain any leading zero, except the number 0 itself.

4. You must not use any built-in BigInteger library or convert the inputs to integer directly.

一个数字的第i位乘一个数字的第j位,就会加在积的第(i+j)位上,所以先计算积的每一位的累计结果,然后再从最低位开始,发现大于9,就向高位进位。

class Solution {
public:
    string multiply(string num1, string num2) {
        int n1=num1.size();
        int n2=num2.size();
        vector<int> v(n1+n2,0);
        int k=n1+n2-2;  // i+j最多为n1+n2-2
        for(int i=0;i<n1;i++)
            for(int j=0;j<n2;j++)
                v[k-i-j]+=(num1[i]-'0')*(num2[j]-'0');
        
        int carry=0;
        for(int i=0;i<n1+n2;i++)
        {
            v[i]+=carry;
            carry=v[i]/10;
            v[i]%=10;
        }
        string result;
        int i=n1+n2-1;
        while(v[i]==0) i--;
        if(i<0) return "0";
        while(i>=0)
        {
            result=result+to_string(v[i]);
            i--;
        }
        return result;
    }
};

 

内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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