题目1504:把数组排成最小的数

本文介绍了一种通过自定义比较器对整数数组进行排序的方法,以找出由这些整数组成的最小数字。通过实现特定的比较逻辑,文章提供了一个完整的Java程序示例。
题目描述:

输入一个正整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3,32,321},则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。

输入:

输入可能包含多个测试样例。
对于每个测试案例,输入的第一行为一个整数m (1<=m <=100)代表输入的正整数的个数。
输入的第二行包括m个正整数,其中每个正整数不超过10000000。

输出:

对应每个测试案例,
输出m个数字能排成的最小数字。

样例输入:
3
23 13 6
2
23456 56
样例输出:
13236
2345656
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Scanner;

/**
 * @Title: become_min_num.java
 * @Package
 * @Description: 输入一个正整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3,32,321},则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。
 * @author nutc
 * @date 2013-8-13 下午8:57:48
 * @version V1.0
 */
public class become_min_num {

	public static void main(String args[]) {
		int n;
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		while(sc.hasNext()){
			n = sc.nextInt();
			int[] a = new int[n];
			for(int i = 0;i<n;i++)
				a[i] = sc.nextInt();
			System.out.println(min(a));
		}
	}

	public static String min(int a[]) {
		if (a == null)
			return null;
		String[] value = new String[a.length];
		for (int i = 0; i < value.length; i++) {
			value[i] = intToString(a[i]);
		}
		Mycomparator my  = new Mycomparator();
		Arrays.sort(value,my);

//		 Arrays.toString(value);
		StringBuilder min = new StringBuilder("");
		for (int i = 0; i < value.length; i++) {
			min.append(value[i]);
		}
		String m = min.toString();
		return m;
	}

	public static String intToString(int v) {
		return String.valueOf(v);// TODO
	}

	public static class Mycomparator implements Comparator<String> {  //static !!!!

		public int compare(String t1, String t2) {
			String new1 = t1 + t2;  //TODO
			String new2 = t2 + t1;
			int result = new1.compareTo(new2);
			if (result > 0) {
				return 1;
			} else if (result < 0)
				return -1;
			else
				return 0;
		}
	}
}


基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大据、云计算和人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程据监控、历史据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
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