字符串不借助API实现转换可运算基本类型

Java大整数转换
本文介绍了一个Java程序,该程序将一个超过int类型范围的大字符串数字转换为long类型。通过遍历字符串中的每个字符并使用基数乘幂计算,程序能够处理如“21128544321”这样的大数值。
package singleTon;

public class execToLong {
	// int类型存储长度为32bit.所以范围是“-2^32”到“2^32-1”
	// 也就是“-2147483648”到“2147483647”
	//long 类型的数要大于2147483647
	public static void main(String[] args) {
		
		String str = "21128544321";
		long a = 0;
		char base = '0';
		char[] chars = str.toCharArray();
		for (int j = 0; j < chars.length; j++) {
			//chars[j]-base=   等于原来的数字*数字所在位数   累加即得到最终a的int类型
			a += (chars[j] - base) * getPow(10, chars.length - j - 1);
		}
		System.out.println(a);
	}
//eg: 十位就是10   十位数是1  所以得到十位数 1
	public static long getPow(long m, long n) {
		long sum = 1;
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			sum = sum * m;
		}
		return sum;
	}
}

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计: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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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