一个让人爱恨交织的java面试题

本文介绍了一种将阿拉伯数字转换为中国传统金额形式的方法,并提供了一个简单的数组反转示例。金额转换通过使用 StringBuffer 的 insert 方法完成,而数组反转则通过基本的循环交换元素实现。

这个题目就是那个金额转换的题目了,这个题目是这样描述的:


金额转换,阿拉伯数字的金额转换成中国传统的的形式如:(1010转换的结果是一千零一拾一元整)


这个题主要考察StringBuffer中insert函数的使用以及一小点逻辑思维能力,难点主要在insert函数的巧妙使用,来看看下面这段代码,就会恍然大悟觉得其实题目根本就不困


package org.lxh;
public class MoneyConvert {
    char[] unit={'元','拾','百','千','万','十','百','千','亿'};
    char[] data={'零','壹','贰','叁','肆','伍','陆','柒','捌','玖'};
                                                                                                                                         
    public  String convert(int money){
        StringBuffer buf=new StringBuffer();
        int i=0;
                                                                                                                                             
        while(money!=0){
                                                                                                                                                 
            //下面这四句是最关键的代码
            buf.insert(0, unit[i++]);
            int tem=money%10;
            buf.insert(0, data[tem]);
            money=money/10;
        }
        return buf.toString();
    }
}


下面再来看一个题目,这个题目其实很简单完全就考察基础功,这个题目就是数组的反转,代码如下,我相信这个写不出来的话面试的人会很怀疑。代码如下:


package org.lxh;
public class ReverseArray {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr={20,30,56,78,89,45,56,99};
        int len=arr.length;
        for(int i=0;i<len/2;i++){
            int temp=0;
            temp=arr[i];
            arr[i]=arr[len-1-i];
            arr[len-1-i]=temp;
        }
        for(int i=0;i<arr.length;i++){
            System.out.println(arr[i]);
        }
    }
}


内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器控制、自动化、智能制造、工智能等相关领域的科研员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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