算法7_reverse_integer

 

1,问题

Given a 32-bit signed integer, reverse digits of an integer.

Note:
Assume we are dealing with an environment which could only store integers within the 32-bit signed integer range: [−2^31,  2^31 − 1]. For the purpose of this problem, assume that your function returns 0 when the reversed integer overflows.

2,想法:

(这部分与解题无关)首先对于32位的signed int值,取值范围是-2^32~2^32-1,这个是怎么来的呢?之前在学习数电和组原的时候都学习过相关的知识,现在再来复习一下,因为计算机中是采用补码的方式存储的,对于signed int,最高位是符号位,有效的数值位是31位。对于正数,补码与原码一致,对于负数,补码是除符号位外取反加1。因此,最大值0111 ...... 1111, 也就是2^32-1,最小值为1000 .... 0000, 求原码符号位不变,然后1111....1111+1为1000...0000,也就是-2^23。所以32位signed int值范围是 -2^32~2^32-1。

利用栈的思想,使得头变尾,尾变头,但是要注意符号的影响。一旦有溢出的情况,要返回0.

3,代码

class Solution {
    public int reverse(int x) {

        int max = Integer.MAX_VALUE;
        int min = Integer.MIN_VALUE;
        long verse = 0;
        int remainder = 0;
        int sign = 0;
        if(x<0){
            x = -x;
            sign = 1;
        }
        while(x > 0){
            remainder = x % 10;
            verse = verse * 10 + remainder;         
            x = x / 10;
        }
        if(verse > max || verse < min)
            return 0;
        return sign==1?-(int)verse:(int)verse;
    }
}

4,运行效率

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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