Algorithms—9.Palindrome Number

本文介绍了一种用于判断整数是否为回文数的方法,特别指出负数不被视为回文数。通过反转整数的一半并与前半部分进行比较来实现算法。

思路:测试了下题目判定负数都不是回文数。那么就简单了。

public class Solution {
    public boolean isPalindrome(int x) {
		if (x < 0) {
			return false;
		}
		int n = x;
		int a = 0;
		int p = 1;
		while (x != 0) {
			x /= 10;
			a++;
			p *= 10;
			if (a==1) {
				p/=10;
			}
		}
		int b = a / 2;
		if (b == 0) {
			return true;
		}

		for (int i = 0; i < b; i++) {
			int begin = n / p;
			int end = n % 10;
			if (begin != end) {
				return false;
			} else {
				n = n - (begin * p);
				p /= 100;
				n = (n - end) / 10;
			}
		}
		return true;
	}
}


耗时:580ms,中下等


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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