String——打印1到最大的n位数

本文介绍了一种使用字符数组模拟大整数加法的方法,通过不断递增一个初始化为全0的大整数来打印从1到最大的n位数的所有数字。文章详细展示了如何处理进位、何时停止递增等关键细节。

方法:在字符数组上模拟数字加法。

//打印从1到最大的n位数
	public void function(int n)
	{
		if(n<1)
			return;
		char[]num=new char[n];
		Arrays.fill(num, '0');//填充为'0';
		while(isNum(num))
		{
			print(num);
		}
	}
	//模拟加法;
	 public boolean isNum(char[] num)
	 {
		 for(int i=num.length-1;i>=0;i--)
		 {
			 if(num[i]!='9')
			 {
				 num[i]++;
				 break;
			 }
			 else
			 {
				 num[i]='0';
				 if(i == 0)
				 {
					 return false;
				 }
			 }
		 }
		   return true;
	 }      
	 //有效数字前的‘0’不打印;
    public void print(char[]num)
    {
    	int index=0;
    	for(;num[index] == '0';index++)
    	{}
    	System.out.println(new String(num,index,num.length-index));//字符数组字数组转化为字符串;
    }






【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值