LeetCode9:Palindrome Number

本文介绍了一种不使用额外空间来判断整数是否为回文的方法,通过不断比较整数的首位和末位实现判断。

Determine whether an integer is a palindrome. Do this without extra space.

判断一个整数是否为回文,解决思路很简单,就是不断取整数的第一位和最后一位进行比较,相等则继续取第二位和倒数第二位,直到整数的所有位都比较完成或者中途找到了不一致的位。

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;

class solution{
public:
	bool isPalindrome(int x){
		if (x < 0) return false;
		int d = 1;
		while (x / d >= 10) d *= 10;

		while (x > 0){
			int q = x / d; 
			int r = x % 10;
			if (q != r) return false;
			x = x%d / 10;//x%d结果为整数x除去第一位后剩下的部分,x%d / 10为x除去第一位和倒数第一位后剩下的中间部分
			d = d / 100;
		}
		return true;
	}
};

int main()
{
	int x1 = 23432;
	solution sol;
	bool t = sol.isPalindrome(x1);
	cout << t << endl;
	system("pause");
	return 0;
}



【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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