填充数字以达到位数

本文探讨了在.NET环境下使用C#处理XML数据的方法,特别关注如何从XML节点中读取数据并实现字符串的右对齐填充。通过具体代码示例,详细解释了如何利用PadLeft方法在字符串左侧添加指定字符以达到预设宽度,适用于需要格式化显示数据的场景。

  sMerchant_id = xml.SelectSingleNode("/update/merchant_id").InnerText.PadLeft(4, '0');

摘要:
// 右对齐此实例中的字符,在左边用指定的 Unicode 字符填充以达到指定的总长度。
//
// 参数:
// totalWidth:
// 结果字符串中的字符数,等于原始字符数加上任何其他填充字符。
//
// paddingChar:
// Unicode 填充字符。
//
// 返回结果:
// 等效于此实例的一个新 System.String,但它是右对齐的,并在左边用达到 totalWidth 长度所需数目的 paddingChar 字符进行填充。如果
// totalWidth 小于此实例的长度,则为与此实例相同的新 System.String。
//

转载于:https://www.cnblogs.com/Demcia/p/3907573.html

【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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