整数反转

题目:

给出一个 32 位的有符号整数,你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。

示例 1:

    输入: 123

   输出: 321

 示例 2:

     输入: -123

     输出: -321

示例 3:

    输入: 120

     输出: 21

注意:

假设我们的环境只能存储得下 32 位的有符号整数,则其数值范围为 [−231,  231 − 1]。请根据这个假设,如果反转后整数溢出那么就返回 0。

 

解题思路:

1. 每次对x进行取模就是反转的值

2. 对x进行递归取余,目的是取余多少次,就是需要循环多少次

3. 在进行值相加前(避免进行 result = result * 10 + i时产生溢出),判断是否超过Integer的范围值(-2 32次方 ~ 2 31次方 -1)

算法实现

public static int reverse(int x) {
    if (x == 0) {
        return 0;
    }
    int result = 0;
    int max = Integer.MAX_VALUE / 10;
    int min = Integer.MIN_VALUE / 10;
    while (x != 0) {
        int i = x % 10;
        x = x / 10;
        // 在 *10前做判断
        if (result > max || (result == max && i > 7)) {
            return 0;
        }
        if (result < min || (result == min && i < -8)) {
            return 0;
        }
        result = result * 10 + i;

    }
    return result;
}

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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