415. Add Strings

字符串形式加法
本文介绍了一个LeetCode上的题目,该题目要求实现两个大数的加法运算,输入为两个非负整数的字符串形式,输出也为字符串形式。文章提供了一个C++解决方案,通过将较短的字符串前面补零来统一长度,然后从最低位开始逐位相加。

题目来源【Leetcode

You are given a string representing an attendance record for a student. The record only contains the following three characters:

Given two non-negative integers num1 and num2 represented as string, return the sum of num1 and num2.

Note:

The length of both num1 and num2 is < 5100.
Both num1 and num2 contains only digits 0-9.
Both num1 and num2 does not contain any leading zero.
You must not use any built-in BigInteger library or convert the inputs to integer directly.

这道题就是求两个数的和,只不过是以字符串的形式进行,代码如下:

class Solution {
public:
    string addStrings(string num1, string num2) {
        string s = "";
        int temp = 0;
        int l1 = num1.size();
        int l2 = num2.size();
        if(l1 < l2){
            for(int i = 0; i < l2-l1; i++)
                num1 = "0" + num1;
        }
        else {
             for(int i = 0; i < l1-l2; i++)
                num2 = "0" + num2;
        }
        for(int i = num1.length()-1; i >= 0; i--){
            int t = num1[i]+num2[i]+temp-48*2;
            if(t > 9) {
                temp = 1;
                t = t-10;
            }
            else temp = 0;
            s = char(t+48) + s;
        }
        if(temp == 1) s = "1" + s;
        return s;
    }
};
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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