8. 字符串转整数 (atoi)

感觉 优快云 要凉了啊,还有谁在这玩意上写博客吗。。。

在32位环境下判断是否溢出,这是这题最大的收获了把。

#  define INT_MIN   (-INT_MAX - 1)
#  define INT_MAX   2147483647
// 判断绝对值
if (sum > INT_MAX / 10 || (sum == INT_MAX / 10 && str[i] - '0' > 7)) 
{
   if (subflg == 1) // 是否是负数
       return INT_MIN;
   else
       return INT_MAX;
}

附上源码

class Solution {
public:
    int myAtoi(const string &str) {
        int num = 0;
        int sign = 1;
        const int n = str.length();
        int i = 0;
        while (str[i] == ' ' && i < n) i++;

        if (str[i] == '+') {
            i++;
        } else if (str[i] == '-') {
            sign = -1;
            i++;
        }

        for (; i < n; i++) {
            if (str[i] < '0' || str[i] > '9')
                break;
            if (num > INT_MAX / 10 ||
                            (num == INT_MAX / 10 &&
                                    (str[i] - '0') > INT_MAX % 10)) {
                return sign == -1 ? INT_MIN : INT_MAX;
            }
            num = num * 10 + str[i] - '0';
        }
        return num * sign;
    }
};
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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