LeetCode刷题笔记------7整数反转

本文介绍了一种解决LeetCode上整数反转问题的方法。针对32位有符号整数,通过算法实现数字的反转,并考虑了正负数及溢出情况。提供了完整的C++代码实现。

7.整数反转

题目描述:给出一个 32 位的有符号整数,你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。

注意:

假设我们的环境只能存储得下 32 位的有符号整数,则其数值范围为 [−231, 231 − 1]。请根据这个假设,如果反转后整数溢出那么就返回 0。

示例 1:

输入: 123
输出: 321
示例 2:

输入: -123
输出: -321
示例 3:

输入: 120
输出: 21

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/reverse-integer

具体代码及思路:

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <algorithm>

using   namespace std;
class Solution {
public:
    int reverse(int x) {
        int max = pow(2, 31) - 1;
        long min = pow(2, 31);
        long cal=x;       // 防止该数反转溢出,故我们提前使用long来存储该数字
        int flag1 = 1,flag2=0; // flag1判断是否为正数,flag2判断反转是否溢出

        if (x < 0) {         // 为方便计算,我们把数据都转化为正数
            flag1 = 0;
            cal*=-1;
        }

        if(x==0)     // 如果数据本身为0
        {
            return 0;
        }


        long  re=0;int ten=10;   // re为反转后的结果
        while (cal>0)  //反转该数
        {
            int i =cal%10; cal=cal/10;
            re = re*10+i;
        }

        if((flag1==1 && re>max ) ||(flag1==0 && re>min)) // 溢出
        {flag2=1;return 0;}


        if(flag1==0) re*=-1;  // 如果本来为负数
        return re;
    }
    }

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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