Comparison and Analysis of parseInt() method

探讨Java与JavaScript中parseInt()方法的差异,Java版本受限于处理前导空格及非数字字符,而JS版能更灵活解析不同进制、处理空格及非数字开头的字符串。

Situation:

  在只能存储 32 位大小的有符号整数的环境背景下,给定一个字符串,将其转换为整数。

字符串 → 整数

将字符串参数作为有符号的十进制整数进行解析

Java parseInt()

【专业的】

JDK 中不得不提 Integer Class 的 parseInt() 方法

public static int parseInt(String s, int radix)
                throws NumberFormatException
    {
        /*
         * WARNING: This method may be invoked early during VM initialization
         * before IntegerCache is initialized. Care must be taken to not use
         * the valueOf method.
         */
 
        if (s == null) {
            throw new NumberFormatException("null");
        }
 		
 		//一般情况下,编程的基础类库支持2进制到36进制。
        if (radix < Character.MIN_RADIX) {
            throw new NumberFormatException("radix " + radix +
                                            " less than Character.MIN_RADIX");
        }
 
        if (radix > Character.MAX_RADIX) {
            throw new NumberFormatException("radix " + radix +
                                            " greater than Character.MAX_RADIX");
        }
 
        int result = 0;
        //flag to determine whether it is negative
        boolean negative = false;
        int i = 0, len = s.length();
        int limit = -Integer.MAX_VALUE;
        //Determine whether it overflows every time a new number is added
        int multmin;
        //current value
        int digit;
 
        if (len > 0) {
            char firstChar = s.charAt(0);
            if (firstChar < '0') { // Possible leading "+" or "-"
                if (firstChar == '-') {
                    negative = true;
                    limit = Integer.MIN_VALUE;
                } else if (firstChar != '+')
                    throw NumberFormatException.forInputString(s);
 
                if (len == 1) // Cannot have lone "+" or "-"
                    throw NumberFormatException.forInputString(s);
                i++;
            }
            multmin = limit / radix;
            while (i < len) {
                // Accumulating negatively avoids surprises near MAX_VALUE
                digit = Character.digit(s.charAt(i++),radix);
                if (digit < 0) {
                    throw NumberFormatException.forInputString(s);
                }
                if (result < multmin) {
                    throw NumberFormatException.forInputString(s);
                }
                result *= radix;
                if (result < limit + digit) {
                    throw NumberFormatException.forInputString(s);
                }
                result -= digit;
            }
        } else {
            throw NumberFormatException.forInputString(s);
        }
        return negative ? result : -result;
    }

【注】:
    以上是源码,已通过注释解析


Add Condition

在 Situation 基础上添加条件:

字符串中包含 空格 " "、非数字字符 “a ~ z” OR “A ~ Z”

给定一个测试用例: " -42" 【" “+”-"+“4”+“2”】

此时 Java parseInt( ) 便行不通了,错误如下:

Exception in thread "main" java.lang.NumberFormatException: For input string: " -42"

Analysis:

  这个方法无法处理前导空格,当然可以自己实现下这个方法,加入前导空格的判断,直接移动索引到第一个有效字符处。

同名同姓的他,在JavaScript 中却截然不同…

JavaScript parseInt()

解析一个字符串,返回一个整数

  • 可以处理不同进制。 e.g.:以 0x 开头的被解析为十六进制、以 o 开头的被解析为八进制 / 十六进制;
  • 可以处理前导空格。有效字符串前面和结尾的空格是允许的;
  • 可以处理第一个字符非数字型字符串。第一个字符不能被转换为数字,那么 parseFloat() 会返回 NaN。

也暗示着只有字符串中第一个可以转换的数字会被返回

Conclusion:

    来自 LeetCode 8.的思考,更是源于一道曾经的面试题

【当然对于这个情境有更好的处理方式,正则、位操作…etc.】

同为 parseInt( ),相比起来,Java 中的效果貌似要劣于 JS 中的。

Point:

  • 前导空格和有效字符串结尾空格;
  • 2 ~ 36之间的不同进制;
  • 非有效字符(not in “1” ~ “9”)。
### 回答1: 多输入多输出雷达(MIMO Radar)技术近年来的发展引起了人们的广泛关注,该技术通过多路传输方式,使用多个天线与目标进行通信和探测。MIMO雷达波形是实现该技术的关键之一,因为它直接决定了雷达的性能和精度。 MIMO雷达的波形可以分为基于时域、频域和其他非线性波形等几种类型。不同类型的波形呈现出不同的特性,对应着不同的操作模式和优化目标。时域波形具有快速改变的特点,适用于高速运动目标的检测;频域波形则具有较好的抗多径干扰能力,适用于信号传输距离较远的情况。非线性波形则在抗噪声和提高精度方面具有独特的优势。 在不同类型的波形中,采用哪种波形最优,取决于实际应用场景和需要满足的性能指标。例如,当需要检测距离较远的目标时,可以选择LFM或其他频域波形;如果需要高精度探测,可以选择非线性波形等。因此,在设计和应用MIMO雷达波形时,需要综合考虑目标检测精度、距离测量精度、抗干扰性、功耗和硬件成本等各方面因素。 最后,需要指出的是,MIMO雷达技术仍处于快速发展期,未来随着雷达硬件和处理能力的不断提升,对波形的需求和研究也将呈现不断的变化和升级。 ### 回答2: MIMO雷达技术在极化多元化和频谱效率方面具有相对优势。在MIMO雷达系统中,波形设计起着至关重要的作用,对性能指标的提升和成本的控制都有重要影响。本文将对MIMO雷达波形设计进行分析和比较。 在MIMO雷达波形设计中,需要考虑多因素:降低互化干扰、提高信噪比、提高距离分辨率、提高角度分辨率、降低成本等。常见的波形设计方法有线性调频(LFM)信号、随机相位编码(SPC)、强化线性调频(SLFM)信号和多符号信号等。 LFM信号广泛应用于雷达系统中,优点是频谱带宽窄,能够提高距离分辨率和目标精度。缺点是相位噪声和相位失调会大大降低信噪比和目标检测性能。SPC信号较少使用,其主要优点是有较好的码间关系可以降低重复检测事件的概率,而缺点是需要高功率。SLFM信号是由LFM信号和全相位余弦窗函数(CPWC)叠加而成,可以增强距离分辨率和降低旁瓣,缺点是需要较高的功率。多符号信号波形是近年来新发展出来的波形,可以提高距离和角度分辨率,具有很高的频谱效率。缺点是实现起来有一定难度,需要高精度的时钟和数字处理硬件。 不同的波形具有不同的特点和适用场景。选择合适的波形要根据实际需要进行权衡考虑,如制约因素、合适功率、带宽、方位角和开销等方面。在自适应调整系统中,合适的波形可以根据参数动态调整,以兼顾各种因素的平衡。 综上所述,MIMO雷达波形设计是MIMO雷达技术的重要组成部分,是实现MIMO雷达高性能、低成本的关键之一。各种不同的波形设计方法都有其独特的优点和缺点,取决于具体应用的情况,选择合适的波形是实现系统优化的关键。 ### 回答3: MIMO雷达的波形分析和比较 MIMO(多输入多输出)雷达技术是近年来雷达研究领域的热点之一。它通过多发射和多接收天线的方式,实现在同一时间、同一频带内,同时对多个目标进行测量,具有高分辨率、高精度、高容量等优点。MIMO雷达使用不同的波形可以实现不同的性能,因此波形的选择对于MIMO雷达系统的设计和性能至关重要。 我们可以从下面两个方面对MIMO雷达波形进行分析和比较。 一、频率分集波形(Frequency Division Waveform) 频率分集波形是一种常见的MIMO雷达波形,它通过让每个天线单独发射不同频率的调制信号,在接收端采取窄带信号来获取目标信息。频率分集波形的主要优点是其在多径环境下的抗干扰性更好。 而对于缺点,频率分集波形需要在较宽的带宽内使用多个频率,这会导致系统处理数据的时间和硬件复杂度都增加。同时,在遇到距离移位时,不同天线发射信号的相位差会增加,这会导致性能下降。 二、编码波形(Code Division Waveform) 编码波形是一种在不同天线间共享相同频率但具有不同编码序列的波形。它通过在不同接收机中进行相应的解码来获取目标信息。编码波形的主要优点是它提供了更简单的信号处理方式和更快的数据处理速度。同时它还具有更好的目标辨别率以及对于不同距离移位的抗干扰性较好。 而对于缺点,编码波形在遇到多径环境时会表现出相对较差的性能。并且,编码波形的对噪声的抗干扰性相对较弱。 综上所述,不同的MIMO雷达波形具有各自的优缺点。因此,在实际应用中需要根据系统需求和性能因素来选择最为适宜的波形,以提高系统的性能和可靠性。
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