Reverse Integer_LeetCode

本文介绍了一种用于反转整数的算法实现,通过三种不同的方法:使用栈进行数据操作,直接拼接字符串转换为整数,以及不使用栈的直接遍历方式。每种方法都详细解释了其工作原理,并提供了完整的Python代码示例。

1.首先想到的是用栈,先进后出。思路就是先将数值取绝对值,然后入栈,在出栈的时候去掉顶部的0,然后计算出栈的各个数据组成的结果。 

import math
class Stack(object):
    # 初始化栈为空列表
    def __init__(self):
        self.items = []

    # 判断栈是否为空,返回布尔值
    def is_empty(self):
        return self.items == []

    # 返回栈顶元素
    def peek(self):
        return self.items[len(self.items) - 1]

    # 返回栈的大小
    def size(self):
        return len(self.items)

    # 把新的元素堆进栈里面(程序员喜欢把这个过程叫做压栈,入栈,进栈……)
    def push(self, item):
        self.items.append(item)

    # 把栈顶元素丢出去(程序员喜欢把这个过程叫做出栈……)
    def pop(self):
        return self.items.pop()



class Solution:
    def reverse(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: int
        """
        s = Stack()
        result_list = []
        result=0
        #求绝对值,便于转换,抓换后再判断x是否为负
        abs_x = int(math.fabs(x))
        #转换为字符串
        str_x = str(abs_x)
        len_abs_str = len(str_x)
        #将字符串的各个字符入栈
        for i in range(len_abs_str):
            s.push(str_x[i])
        #flag用来去掉x最末尾的0
        flag = True
        #出栈
        for i in range(len_abs_str):
            temp = s.pop()
            if temp == 0 and flag == True:
                break
            if temp != 0:
                flag = False
            result_list.append(temp)
        #计算result
        for i in range(len(result_list)):
            result+=int(result_list[i])*10**(len(result_list)-i-1)
        
        if x<0:
            result=-result

        if result > 2 ** 31 - 1 or result < -2 ** 31:
            result=0
        
        return result

2.直接将出栈的数据(无需考虑去除头部的0)拼接成字符串,然后转int即可,这个过程会自动去掉头部的0。

class Solution:
    def reverse(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: int
        """
        s = Stack()
        result_list = []
        result=0
        abs_x = int(math.fabs(x))
        str_x = str(abs_x)
        len_abs_str = len(str_x)
        for i in range(len_abs_str):
            s.push(str_x[i])
        for i in range(len_abs_str):
            temp = s.pop()
            result_list.append(temp)
        temp_str=""
        for i in range(len(result_list)):
            #拼接字符串
            temp_str=temp_str+result_list[i]
        #字符串转int
        result=int(temp_str)

        if x<0:
            result=-result
        if result > 2 ** 31 - 1 or result < -2 ** 31:
            result=0

        return result

3.不使用栈,int类型的数据长度不超过10位数,所以遍历也不会很复杂

class Solution:
    def reverse(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: int
        """
        result_list = []
        temp_list=[]
        result=0
        abs_x = int(math.fabs(x))
        str_x = str(abs_x)
        len_abs_str = len(str_x)
        for i in range(len_abs_str):
            temp_list.append(str_x[i])
        for i in range(len_abs_str-1,-1,-1):
            result_list.append(temp_list[i])
        temp_str=""
        for i in range(len(result_list)):
            temp_str=temp_str+result_list[i]
        result=int(temp_str)

        if x<0:
            result=-result
        if result > 2 ** 31 - 1 or result < -2 ** 31:
            result=0

        return result

 

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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