[leetcode] Valid Number

Validate if a given string is numeric.

Some examples:
"0" => true
" 0.1 " => true
"abc" => false
"1 a" => false
"2e10" => true

Note: It is intended for the problem statement to be ambiguous. You should gather all requirements up front before implementing one.

class Solution {
public:
    bool isNumber(const char *s) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        int i=0;
        bool dotappeared=false;
        bool numberappeared=false;
        bool eappeared=false;
        for( ; s[i]==' ' ; i++);
        if(s[i]=='+' || s[i]=='-')
            i++;
        if(s[i]=='\0')
            return false;
        for( ; s[i] ; i++){
    		switch(s[i]){
			case ' ':
				for( ; s[i] && s[i]==' ' ; i++);
                if(s[i]!='\0')
                    return false;
                i--;
				break;
			case '.':
				if(dotappeared)
					return false;
                if(eappeared)
                    return false;
				dotappeared=true;
				break;
			case 'e':
			case 'E':
				if(!numberappeared || eappeared)
					return false;
				eappeared=true;
				dotappeared=false;
				numberappeared=false;
                if(s[i+1]=='-' || s[i+1]=='+')
                    i++;
				break;
			case '0':
			case '1':
			case '2':
			case '3':
			case '4':
			case '5':
			case '6':
			case '7':
			case '8':
			case '9':
				numberappeared=true;
				break;
			default:
				return false;
			}
		}
        if(!numberappeared)
            return false;
        return true;
    }
};


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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