刷题5

这篇博客探讨了字符串相乘的算法实现,通过翻转字符串并逐位相加,然后处理进位,得到乘积。同时,介绍了螺旋矩阵的遍历方法,按照螺旋顺序填充矩阵元素。此外,还讲解了如何实现链表的旋转,通过计算链表长度和旋转次数,高效地调整链表结构。

16、字符串相乘

class Solution:
    def multiply(self, num1, num2):
        num1 = num1[::-1]
        num2 = num2[::-1]
        length1 = len(num1)
        length2 = len(num2)
        temp = [0 for __ in range(length1 + length2)] 
        for i in range(len(num1)):
            for j in range(len(num2)):
                temp[i+j] += int(num1[i]) * int(num2[j])
        print temp
        list_ = []
        for i in range(len(temp)):
            digit = temp[i] % 10 
            carry = temp[i] / 10  
            if i < len(temp)-1:
                temp[i+1] += carry
            list_.insert(0, str(digit)) 
        while list_[0] == '0' and len(list_) > 1:
            list_.pop(0)
        return ''.join(list_)

20、螺旋矩阵

class Solution:
    def spiralOrder(self, matrix):
        res=[]
        m=len(matrix)
        if m==0:
            return res
        else:
            n=len(matrix[0])
            if n==0:
                return res
        count=(m+1)//2
        k=0
        su=m*n
        cc=0
        while k<count and cc<su:
            for i in range(k,n-k):
                res.append(matrix[k][i])
                cc+=1
            for i in range(k+1,m-1-k):
                res.append(matrix[i][n-1-k])
                cc+=1
            if k!=m-1-k:
                for i in range(k,n-k):
                    res.append(matrix[m-1-k][n-1-i])
                    cc+=1
            if k!=n-1-k:
                for i in range(k+1,m-1-k):
                    res.append(matrix[m-1-i][k])
                    cc+=1
            k+=1
        return res

21、旋转链表

class Solution:

    def rotateRight(self, head: ListNode, k: int) -> ListNode:

        if not head:

            return None

        length = 0

        index = head

        while index.next:

            index = index.next

            length += 1

        index.next = head

        length = length + 1

        k = k % length

        for i in range(length - k):

            head = head.next

            index = index.next

        index.next = None

        return head

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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