LeetCode---回文数

本文介绍并对比了三种判断回文数的算法:数字转换为字符串、数字反转为数字及反转一半数字的方法。通过具体示例展示了每种算法的实现过程,帮助读者理解回文数判断的基本原理。

判断一个整数是否是回文数。回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。

示例 1:

输入: 121
输出: true
示例 2:

输入: -121
输出: false
解释: 从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。
示例 3:

输入: 10
输出: false
解释: 从右向左读, 为 01 。因此它不是一个回文数。

1.数字转换为字符串

class Solution {
    public boolean isPalindrome(int x) {
		String s = x + "";
		if (s.indexOf('-') != -1) {
			return false;
		}
		for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
			if (s.charAt(i) == s.charAt(s.length() - 1 - i)) {
				if (i == Math.floor(s.length() / 2.0)) {
					return true;
				}
			} else {
				return false;
			}
		}
		return false;
	}
}

2.数字反转为数字

class Solution {
    public boolean isPalindrome(int x) {
		if(x > Integer.MAX_VALUE || x < Integer.MIN_VALUE || x < 0){
			return false;
		}else{
			int result = 0;
			int initial = x; 		//保存初始值x
			while (true) {
				int a = x % 10;			//得到最低位的数值
				result = result * 10 + a; 		//反转后数字
				x = x / 10;		//依次降低x位数
				if(x == 0){
					break;
				}
			}
			if(initial == result){
				return true;
			}
		}
		return false;
	}
}

1和2用时对比:
在这里插入图片描述
3.反转一半数字
如何知道反转数字的位数已经达到原始数字位数的一半?
将原始数字除以 10,然后给反转后的数字乘上 10,当原始数字小于反转后的数字时,就表示已经处理了一半位数的数字。

class Solution {
    public boolean isPalindrome(int x) {
		if (x < 0 || (x % 10 == 0 && x != 0)) {
			return false;
		}
		int result = 0;
		while (x > result) {
			result = result * 10 + x % 10;
			x /= 10;
		}
		return x == result || x == result / 10;
	}
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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