Leetcode 29 :Divide two integers

整数除法算法
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EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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