Leetcode 29 :Divide two integers

本文介绍了一种不使用乘法、除法和取模运算符实现整数除法的算法。通过逐步增加除数的方式减少计算复杂度,并考虑了各种边界情况以避免溢出。

Divide two integers without using multiplication, division and mod operator.

If it is overflow, return MAX_INT.

class Solution {
public:
    int divide(int dividend, int divisor) {
	if (divisor == 0 || divisor == -1 && dividend == INT_MIN) // 特殊情况会导致结果溢出
		return INT_MAX;
	int result = 0;
	long long int Divisor = divisor;
	long long int Dividend = dividend;
	if (Dividend > 0 && Divisor > 0)
	{
		if (Dividend >= Divisor * 2)
		{
			result = 1;
			Divisor = Divisor * 2; // 采用一个加倍扩大除数的方法,可以将时间复杂度变成O(logn+n/2),n为输入被除数的大小
			while (Dividend >= Divisor)
			{
//				Dividend = Dividend - Divisor;
				Divisor = Divisor * 2;
				result = result * 2;
			}
		}
		Dividend = Dividend - result * divisor;
		Divisor = divisor;
		while (Dividend >= Divisor)
		{
			Dividend = Dividend - Divisor;
			result += 1;
		}
	}
	if (Dividend > 0 && Divisor < 0)
	{
		if (Dividend + Divisor * 2 >= 0)
		{
			result = -1;
			Divisor = Divisor * 2;
			while (Dividend + Divisor >= 0)
			{
				Divisor = Divisor * 2;
				result = result * 2;
			}
		}
		Dividend = Dividend - result * divisor;
		Divisor = divisor;
		while (Dividend + Divisor >= 0)
		{
			Dividend = Dividend + Divisor;
			result -= 1;
		}
	}
	if (Dividend < 0 && Divisor > 0)
	{
		if (Dividend + Divisor * 2 <= 0)
		{
			result = -1;
			Divisor = Divisor * 2;
			while (Dividend + Divisor <= 0)
			{
				//				Dividend = Dividend - Divisor;
				Divisor = Divisor * 2;
				result = result * 2;
			}
		}
		Dividend = Dividend - result * divisor;
		Divisor = divisor;
		while (Dividend + Divisor <= 0)
		{
			Dividend = Dividend + Divisor;
			result -= 1;
		}
	}
	if (Dividend < 0 && Divisor < 0)
	{
		if (Dividend <= Divisor * 2)
		{
			result = 1;
			Divisor = Divisor * 2;
			while (Dividend <= Divisor)
			{
				//				Dividend = Dividend - Divisor;
				Divisor = Divisor * 2;
				result = result * 2;
			}
		}
		Dividend = Dividend - result * divisor;
		Divisor = divisor;
		while (Dividend <= Divisor)
		{
			Dividend = Dividend - Divisor;
			result += 1;
		}
	}
    // result = dividend / divisor;
	return result;
    }
};

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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