leetcode-Largest Number

本文介绍了一种算法,用于将非负整数数组重新排列形成最大可能的数值。通过比较两个整数不同顺序组合的大小来确定排序标准,并提供了一个具体的实现示例。

Given a list of non negative integers, arrange them such that they form the largest number.

For example, given [3, 30, 34, 5, 9], the largest formed number is 9534330.

Note: The result may be very large, so you need to return a string instead of an integer.

public class Solution {
    public String largestNumber(int[] num) {
        String result="";
		int length=num.length;
		for(int i=0;i<length;i++){
			int max=num[i];
			int pos=i;
			for(int j=i;j<length;j++){
				if((max+""+num[j]).compareTo(num[j]+""+max)<0){
					max=num[j];
					pos=j;
				}
			}
			if(pos!=i){
				int temp=num[pos];
				num[pos]=num[i];
				num[i]=temp;
			}
		}
		for(int item:num){
			result+=item;
		}
		if(result.startsWith("0"))
			result="0";
		return result;
    }
}

 基本思路:排序,序列为[a,b] 排序的标准是当ab<ba时则两个数字交换。序列变成[b,a]

最后一个判断是防止[0,0] 的序列得出的结果是00.

【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为多目标优化问题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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