leetcode Divide Two Integers

本文深入探讨了复杂数学算法在计算机科学领域的应用,包括但不限于排序算法、动态规划、哈希算法等,详细解释了这些算法的工作原理、优缺点及应用场景,旨在为程序员提供更高效的问题解决策略。

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public class Solution {
    public int divide(int dividend, int divisor) {
long mydivend=dividend;
        long mydivsor=divisor;


        boolean posDividend=true;
        boolean posDivisor=true;
        if(mydivend<0l)
        {
            posDividend=false;
            mydivend=0l-mydivend;
        }
        if(mydivsor<0l)
        {
            posDivisor=false;
            mydivsor=0l-mydivsor;
        }

        long result=0;
        long myDivisor=mydivsor;
        int movieCount=0;
        while((myDivisor<<1)<=mydivend)
        {
            myDivisor=myDivisor<<1;
            movieCount++;
        }



        while(movieCount>-1)
        {
            Long current=0l;
            while(mydivend-myDivisor>=0)
            {
                current++;
                mydivend-=myDivisor;
            }

            result+=(current<<movieCount);

            movieCount--;
            myDivisor=myDivisor>>1;
        }
        if(posDividend^posDivisor)
        {
            if(result>Integer.MAX_VALUE)
            {
                return Integer.MIN_VALUE;
            }
            return (int)(0L-result);
        }
        else
        {
            if(result>Integer.MAX_VALUE)
            {
                return Integer.MAX_VALUE;
            }
            return (int)result;
        }
    }
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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