LeetCode--179. Largest Number

本文解析LeetCode上的Largest Number题目,介绍如何通过自定义排序算法将整数数组重新排列,形成最大的可能数字。文章详细解释了比较规则,并提供Java实现代码,包括处理全零输入的特殊情况。

题目链接:https://leetcode.com/problems/largest-number/

要求数组字符串组成的数组按某个顺序组成的数字尽可能大,首先是要把尽可能大的数放在前面,再利用java自带的排序算法时我们要定义清楚什么样的数比较大?因为这里的大不是原本默认的数字字符串的数值意义上的大了,而是放在较高位上时使得组成的数字字符串在数值意义上较大

举两个例子:

"3"和"32"哪一个较大,或者说哪一个应该放在较高位上,显然是"3",因为"332"比"323"要来的大,所以"3"比"32"要大。

''121" 和"12","12112"比"12121"来的小,所以''121"比"12"小。

理解了真正的大,现在就可以顺畅的写代码了:

class Solution {
    
    public static class StringComparator implements Comparator<String>
    {  
        public int compare(String o1, String o2) 
        {
            String a=o1+o2;
            String b=o2+o1;
            return a.compareTo(b);
        }
    }
    
    /*
    [824,938,1399,5607,6973,5703,9609,4398,8247]
    1399,4398,5607,5703,6973,8247,824,938,9609,
    */
    
    public String largestNumber(int[] nums) {
        int j=0;
        while(j<nums.length && nums[j]==0)
            j++;
        if(nums.length==j)
            return "0";
        String[] strs=new String[nums.length];
        for(int i=0;i<nums.length;i++)
            strs[i]=String.valueOf(nums[i]);
        Arrays.sort(strs,new StringComparator());
        StringBuilder sb=new StringBuilder();
        for(int i=nums.length-1;i>=0;i--)
            sb.append(strs[i]);
        return sb.toString();
    }
}

这里要规避一个corner case,就是全是0时输出的应该是"0",而不是多个0的“000”。

单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究展开,利用Matlab代码实现对不同类型电动汽车(如常规充电、快速充电、换电模式)在不同场景下的充电负荷进行建模与仿真。通过蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的充电行为,结合用户出行规律、充电时间、电量需求等随机因素,分析电动汽车规模化接入电网后对电力系统负荷的影响,并探讨分时电价策略对充电负荷的引导作用,进而优化电网运行。研究涵盖充电负荷的空间分布特性、时间分布特征及对电网峰谷差的影响,旨在为电力系统规划和电动汽车有序充电管理提供理论支持和技术工具。; 适合人群:具备一定电力系统、交通工程或新能源汽车背景的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入对配电网负荷曲线的影响;②支撑分时电价、需求响应等政策制定与优化;③为充电站规划、电网调度、储能配置等提供数据支持和仿真平台;④适用于学术研究、课题复现及工程项目前期分析。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注蒙特卡洛模拟的参数设置、充电行为的概率建模过程,并尝试调整输入变量以观察负荷变化趋势,加深对电动汽车充电负荷不确定性和聚合效应的理解。
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