【python3】leetcode 9. Palindrome Number(easy)

本文介绍了一种算法,用于判断一个整数是否为回文数,即正读和反读都相同的数。提供了两种方法,一种是将整数转换为字符串进行比较,另一种是不使用字符串转换,通过数学运算实现。示例代码使用Python编写。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 9. Palindrome Number(easy)

Determine whether an integer is a palindrome. An integer is a palindrome when it reads the same backward as forward.

Example 1:

Input: 121
Output: true

Example 2:

Input: -121
Output: false
Explanation: From left to right, it reads -121. From right to left, it becomes 121-. Therefore it is not a palindrome.

Example 3:

Input: 10
Output: false
Explanation: Reads 01 from right to left. Therefore it is not a palindrome.

Follow up:

Coud you solve it without converting the integer to a string?

1 转str,但题目问能否不转 

class Solution:
    def isPalindrome(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: bool
        """
        if x < 0:return False
        elif 0 < x < 10:return True
        x = str(x)
        for i in range(int(len(x)/2)):
            if x[i] != x[len(x) - i -1]:return False
        return True

或者利用python -1翻转的特性 

class Solution:
    def isPalindrome(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: bool
        """
        if x < 0:return False
        elif 0 < x < 10:return True
        x = str(x)
        return x == x[::-1]

2 不使用str,利用回环数的特性:翻转相同

class Solution:
    def isPalindrome(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: bool
        """
        if x < 0:return False
        elif 0 < x < 10:return True
        A = []
        while(x > 0):
            A.append(x%10)
            x = int(x/10)
        return A == list(reversed(A))

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至20193月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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