7. Reverse Integer

本文介绍了一种通过字符串操作实现整数逆序的方法,并详细讨论了如何处理32位整数溢出的问题。文章提供了具体的C++代码示例,包括如何将整数转换为字符串、字符串反转及字符串转回数值类型的过程,并检查结果是否超出int类型的有效范围。

Reverse digits of an integer.

Example1: x = 123, return 321
Example2: x = -123, return -321

click to show spoilers.

Have you thought about this?
Here are some good questions to ask before coding. Bonus points for you if you have already thought through this!

If the integer’s last digit is 0, what should the output be? ie, cases such as 10, 100.

Did you notice that the reversed integer might overflow? Assume the input is a 32-bit integer, then the reverse of 1000000003 overflows. How should you handle such cases?

For the purpose of this problem, assume that your function returns 0 when the reversed integer overflows.

分析:考虑溢出的问题;其他的都是利用字符串的特殊操作函数(见面C++primer P328),先将int n 转化为字符串,然后,字符串反转,接着将字符串转化为long long型,(因为如果不这样,直接再转化为int型,则会导致溢出),接着再判断是否溢出:
int的最大值是多少?首先看其占几个字节,如果占4字节,则2的32次方=4294967296(无符号int),带符号再除以2,负数比正数多个,-2147483648~+2147483647

int main()
{
    int n;
    while (cin >> n)
    {
        string s;
        int flag = 0;
        long long tmp;  //作为临时量,接受更大范围的数,从而判断是否溢出
        if (n < 0)flag = 1;  //flag == 1 表示负数
        tmp = n;   
        if (flag == 0)
        {
            s = to_string(tmp); //将值转化为字符串
            reverse(s.begin(), s.end()); //字符串反转
            tmp = stoll(s, 0, 10);  //将字符串以基为10,转化为long long型
            if (tmp > 2147483647)tmp = 0; //判断是否溢出 32位int 表示的数的范围为: -2147483648~2147483647
            n = tmp;
            cout << n << endl;
        }
        else
        {
            s = to_string(tmp*(-1));
            reverse(s.begin(), s.end());
            tmp = stoll(s, 0, 10);
            if (tmp >2147483648)tmp = 0;
            n = tmp *(-1);
            cout << n << endl;
        }
    }
}

注意:提交的时候编译器报错:
Line 13: no matching function for call to ‘Solution::reverse(std::basic_string::iterator, std::basic_string::iterator)’
这个是说,在Solution::的作用域内,没有找到reverse函数名,解决:需要添加std::作用域,在std命名空间进行查找;

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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