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

 

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
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