leetcode Integer to Roman

本文介绍了一种使用C++编程语言实现整数到罗马数字转换的方法,通过定义类和辅助函数,实现从整数到罗马数字的精确转换。

代码

class Solution {
public:
    string intToRoman(int num) {
        if(num<1||num>3999)
            return "";
            
        int digit = 1000;
        vector<int> digits;
        
        while(digit>0)
        {
            digits.push_back(num/digit);
            num %= digit;
            digit /= 10;
        }
        
        string res = "";
        res += intToRomanHelper(digits[0], 'M', ' ', ' ');
        res += intToRomanHelper(digits[1], 'C', 'D', 'M');
        res += intToRomanHelper(digits[2], 'X', 'L', 'C');
        res += intToRomanHelper(digits[3], 'I', 'V', 'X');
        return res;
    }
    
    string intToRomanHelper(int digit, char one, char five, char ten)
    {
        string temp = "";
        
        switch(digit)
        {
            case 9:
                temp += one;
                temp += ten;
                break;
            case 8:
            case 7:
            case 6:
            case 5:
            temp += five;
            for(int i = 5; i < digit; ++i)
                temp += one;
            break;
            case 4:
            temp += one;
            temp += five;
            break;
            case 3:
            case 2:
            case 1:
            for(int i = 0; i < digit; ++i)
                temp += one;
            break;
            default:
            break;
        }
        
        return temp;
        
    }
};

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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