面试题4——求一个int型整数的两种递减数之和

本文介绍了一个算法问题:如何找出一个整数中的最大递减数及其各位数之和最大的递减数,并计算这两数之和。通过解析数字的特性,采用递归思想,实现了对输入整数的有效分解。

题目来源:华为机试题
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求一个int型整数的两种递减数之和

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描述:
给出一个整数(负数使用其绝对值),输出这个整数中的两种递减数(1.最大递减数;2.递减数中各位数之和最大的数)之和。

递减数:一个数字的递减数是指相邻的数位从大到小排列的数字,不包含相邻的数位大小相同的情况。

最大递减数:所输入整数的所有递减数中值最大的一个。 如: 75345323,递减数有:75,753,53,53,532,32。那么最大的递减数为753。

各位数字之和最大的递减数: 如75345323中的各递减数:75各位数之和=12(7+5=12),753各位数之和=15(7+5+3=15),53各位数之和=8(5+3=8),532各位数之和=10(5+3+2=10),32各位数之和=5(3+2=5)。那么各位数字之和最大的递减数为753。

输出结果=最大递减数+各位数之和最大的递减数。(1506=753+753)
运行时间限制: 无限制
内存限制: 无限制
输入:
一个int型整数。如:75345323
输出:
一个int型整数。如:1506

样例输入:
75345323
样例输出:
1506

我的答案(C++):

#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;


/*
    函数功能:将一个整数的各位存到整形数组中,从低往高
  */
int Num2Array(int num,int *array)
{
    int i;
    for(i=0;num>0;i++)
    {
        array[i] = num%10;
        num /= 10;
    }
    return i;
}

/*
    函数功能:将整形数组里的数拼成一个整数
    start是高位,end是低位
  */
int Bit2Num(int arr[], int start,int end)
{
    int num=0;
    for(int i=start;i<=end; i++)
    {
        num+=arr[i] * pow(10.0,i-start); // pow() 幂运算
    }
    return num;
}
/*
    函数功能:将整形数组中各位数相加
  */
int BitSum(int array[],int start,int end)
{
    int sum=0;
    for(int i=start;i<=end;i++)
    {
        sum += array[i];
    }
    return sum;
}
int main()
{
    int num;
    cin>>num;

    if(num<0)
        num=0-num;
    int array[100]; // 用来存放整数的各个十进制位上的数
    int len= Num2Array(num , array);

    int start = len -1;
    int end ;

    int maxDecNum=0; // 用来存放最大递减数
    int maxSumNum=0; // 用来存放递减数中各位相加最大的和
    int maxSum=0; // 用来存放各位相加和最大的递减数

    while(start >=0)
    {
        end = start-1;
        while(end >= 0 && array[end]< array[end+1])
        {
            int num = Bit2Num(array,end,start);

            int temp = BitSum(array,end,start);

/*          cout<<"num="<<num<<endl;
            cout<<"temp="<<temp<<endl;
            cout<<"maxSum="<<maxSum<<endl;
            cout<<"maxSumNum="<<maxSumNum<<endl;
            cout<<"maxDecNum="<<maxDecNum<<endl;
*/
            if(maxSum <temp)
            {
                maxSum = temp;
                maxSumNum = num;
            }
            if(maxDecNum < num)
            {
                maxDecNum = num;
            }
            --end;
        }
        --start;
    }

    cout<<maxDecNum+maxSumNum<<endl;
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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