每天一道leetcode66-加1

本文详细解析了LeetCode上的经典题目“加1”。针对给定的非空整数数组,实现了一个非负整数的加一操作。文章探讨了两种主要的解决方案:一是当数组元素全为9时的处理方式,二是数组中包含非9元素时的处理策略。

考试结束,班级平均分只拿到了年级第二,班主任于是问道:大家都知道世界第一高峰珠穆朗玛峰,有人知道世界第二高峰是什么吗?正当班主任要继续发话,只听到角落默默想起来一个声音:”乔戈里峰

前言

2018.11.17号打卡明天的题目leetcode16:

题目

每天一道leetcode66-加1

题目详述

给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。

题目详解

思路

  • 分两种情况讨论,一种是数组中的数字都是9,比如999,这时候数组长度需要+1;首位置位1,后几位置位0。

  • 另一种是情况是不全是9,那么加1的话,比如说个位是9,那么就把个位变为0,同时下一位加1,就是通过判断每一位是不是9来结束这个判断(从个位到最高位依次+1,直到不是9就结束循环

代码

 1class Solution {
 2    public int[] plusOne(int[] digits) {
 3        boolean flag = true;
 4        for(int i=0;i<digits.length;i++)
 5        {
 6            if(digits[i] != 9)
 7            {
 8                flag = false;
 9                break;
10            }
11        }
12        if(flag)
13        {
14            int [] result = new int [digits.length+1];
15            result[0] = 1;
16            return result;
17        }else{
18            for(int i=digits.length-1;i>=0;i--)
19            {
20                if(digits[i] != 9)
21                {
22                    digits[i] += 1;
23                    break;
24                }else{
25                    digits[i] = 0;
26                }
27            }
28        }
29        return digits;
30    }
31}

代码讲解

  • 4-11行 判断数字是不是全是9,

  • 12-16行 全是9则直接new一个数组,最高位置位1,其它位置位0

  • 24-26行 就是从个位开始判断是不是9如果是9,那么就把这一位变成0,

  • 20-23行 就是一位不是9,那么加1以后,不会产生进位,循环结束

结束语

2018.11.17号打卡

作者乔戈里亲历2019秋招,哈工大计算机本硕,百度准入职java工程师,欢迎大家关注我的微信公众号:程序员乔戈里,公众号有3T编程资源,以及我和我朋友(准入职百度C++工程师)在秋招期间整理的近200M的面试必考的java与C++面经,并有每天一道leetcode打卡群与技术交流群,欢迎关注。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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