题009_java金额转换

本文介绍了一个简单的Java程序,用于将阿拉伯数字表示的金额转换为中文大写形式,适用于人民币金额的标准书写方式。通过使用字符数组来映射数字和单位,该程序能够有效地进行转换。

金额转换,阿拉伯数字的金额转换成中国传统的形式如:(¥1011)->(一千零一拾一元整)输出

去零的代码:
 return sb.reverse().toString().replaceAll("零[拾佰仟]","零").replaceAll("零+万","万").replaceAll("零+元","元").replaceAll("零+","零");

public class RenMingBi {

 /**
  * @param args add by zxx ,Nov 29, 2008
  */
 private static final char[] data = new char[]{
   '零','壹','贰','叁','肆','伍','陆','柒','捌','玖'
  };
 private static final char[] units = new char[]{
  '元','拾','佰','仟','万','拾','佰','仟','亿'
 };
 public static void main(String[] args) {
  // TODO Auto-generated method stub
  System.out.println(
    convert(135689123));
 }

 public static String convert(int money)
 {
  StringBuffer sbf = new StringBuffer();
  int unit = 0;
  while(money!=0)
  {
   sbf.insert(0,units[unit++]);
   int number = money%10;
   sbf.insert(0, data[number]);
   money /= 10;
  }

  return sbf.toString();
 }
}

<!--EndFragment-->
【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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