66.加一

博客围绕由整数组成的非空数组表示非负整数,探讨在该数基础上加一的问题。指出除整数 0 外,整数不以零开头,还提到存在如 [9,9,9] 这种所有位数都需变化的陷阱,建议将数组还原成数加一后再放回数组。

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题目
给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。

最高位数字存放在数组的首位, 数组中每个元素只存储一个数字。

你可以假设除了整数 0 之外,这个整数不会以零开头。

示例 1:

输入: [1,2,3]
输出: [1,2,4]
解释: 输入数组表示数字 123。

示例 2:

输入: [4,3,2,1]
输出: [4,3,2,2]
解释: 输入数组表示数字 4321。

【简单】
【分析】本题有一个陷阱,举个栗子,当digits=[9,9,9],不仅最后一位要变化,所有位数都需要变化,所以本题还是把digits还原成数然后加一,最后再放回数组中。

class Solution:
    def plusOne(self, digits: List[int]) -> List[int]:
        if len(digits)>0:
            nums=0
            for i in digits:
                nums=nums*10+i
            nums+=1
            nums=str(nums)
            return [int(i) for i in nums]
        else:return[]

在这里插入图片描述

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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