leetcode 66. Plus One

本文介绍了一个整数通过数组表示,并在此基础上实现加一操作的算法。该算法逐位处理数组中的数字,处理进位情况,并在必要时在数组最前方插入1以形成新的整数。
Given a non-negative integer represented as a non-empty array of digits, plus one to the integer.


You may assume the integer do not contain any leading zero, except the number 0 itself.


The digits are stored such that the most significant digit is at the head of the list.

题目:一个整数按照每一位存在数组里面,然后返回整数 + 1之后的数组

所以:一位一位处理,不全部提出来


class Solution {
public:
    vector<int> plusOne(vector<int>& dig) 
    {
        int flag = 0;    
        int pos = dig.size();
       
        while (   (--pos) >= 0  )
        {
            if (pos == dig.size() - 1)
            {
                if (dig[pos] < 9) 
                {    
                    dig[pos]++;
                    return dig;
                }
                else
                {
                    dig[pos] = 0; 
                    flag = 1; 
                }
            }
            else
            {
                if (dig[pos] + flag < 10)
                {
                    dig[pos]++; 
                    return dig; 
                }
                else
                    dig[pos] = 0;
            }
       }
       
       if (flag==1)
       {
            dig.insert(dig.begin(), 1);
       }
       return dig;   
    }
};


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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