leetcode reverse-integer题解

本文介绍了一种解决LeetCode上32位有符号整数反转问题的方法,通过将数字转换为正数并逐位反转,最后判断是否超出32位整数范围,避免了整数溢出的问题。

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题目描述:Given a 32-bit signed integer, reverse digits of an integer.

note:Assume we are dealing with an environment which could only store integers within the 32-bit signed integer range: [−231,  231 − 1]. For the purpose of this problem, assume that your function returns 0 when the reversed integer overflows.

汉语理解:给出一个32位有符号整数的反转表示。

解题思路:将数字首先转换成正数,然后依次从低位获取原始数字正数的每一个数字,获取最低位时这个数字保存在一个变量中res,获取次低位时,将count*10+次低位赋值给count,再获取倒数第三位数字时,将count*10+倒数第三位数字赋值给count,一次类推,即可得到原始数绝对值的反转数字,再根据范围进行约束,防止数值溢出。

代码(java):

class Solution {
    public int reverse(int x) {
        int tag=0;
        if(x<0){
            tag=1;
            x=0-x;
        }
        long res=0;
        while(x>0){
            int tail=x%10;
            res=res*10+tail;
            x=x/10;
        }
        if(tag==1)res=0-res;
        if(res> Integer.MAX_VALUE || res<Integer.MIN_VALUE)res=0;
        return (int) res;
    }
}

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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