Java返回一个数值的相反数的几种方式.

方法一:直接在变量前加-

public class Demo1 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(opposite(2147483647));
    }

    public static int opposite(int number) {
        return -number;
    }
}

方法二:变量值 * -1

public static int opposite(int number) {
	return -1 * number;
}

方法三:0-变量值

public static int opposite(int number) {
	return 0 - number;
}

方法四:使用Math.negateExact方法

public static int opposite(int number) {
	return Math.negateExact(number);
}
Java 中,贪婪算法通常用于解决一种优化问题,比如 n 位数(例如整数)删除 m 个数字以求得最大或最小值的问题。这种问题被称为“最小/最大失效率”问题,也称为“卡特兰数”问题。贪婪策略在这里并不总是最优解,因为删除某些特定位置的数字可能会导致后续删除更困难。 经典的贪心算法思路通常是尝试每次删除能够带来最大收益的位置,即当前数值最大或最小,然后递归处理剩下的部分。然而,对于这个问题,直接应用贪婪算法可能存在局部最优解而非全局最优解。例如,对于一些特定的 n 和 m,直接删除最大的几位数可能会导致剩余的部分无法构成有效的整数。 一个常用的解决方案是回溯法,也称为动态规划。通过枚举所有可能的删除组合,计算每个组合下的结果,并保存最佳解。这是一种非贪婪策略,它确保了找到的是整个问题空间中的最优解。 这里是一个简单的伪代码示例: ```java public int maxLoss(int num, int m) { List<Integer> digits = new ArrayList<>(); while (num > 0) { digits.add(num % 10); num /= 10; } int[][] dp = new int[digits.size() + 1][m + 1]; for (int i = 1; i <= digits.size(); i++) { for (int j = 0; j <= m; j++) { if (j == 0) { dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE; } else { // 删除当前位,考虑下一位是否也要删除 int removeCurrent = digits.get(i - 1); int noRemove = dp[i - 1][j]; dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j], removeCurrent + dp[i - 1][j - 1]); } } } return dp[digits.size()][m]; } // 获取最小失效率,即相反情况 public int minLoss(int num, int m) { // 对于 minLoss,只需对 maxLoss 的计算取反即可 return -maxLoss(num, m); } ```
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