Leecode #29 Divide Two Integers

本文介绍LeetCode第29题的解决方案,题目要求在不使用乘法、除法和余运算符的情况下,对两个32位带符号整数进行除法操作。文章详细解析了算法思路,并提供了C++实现代码。

一、 问题描述

Leecode第二十九题,题目为:

Given two integers dividend and divisor, divide two integers without using multiplication, division and mod operator.

Return the quotient after dividing dividend by divisor.

The integer division should truncate toward zero.

Example 1:

Input: dividend = 10, divisor = 3
Output: 3

Example 2:

Input: dividend = 7, divisor = -3
Output: -2

Note:

Both dividend and divisor will be 32-bit signed integers.
The divisor will never be 0.
Assume we are dealing with an environment which could only store integers within the 32-bit signed integer range: [−231, 231 − 1]. For the purpose of this problem, assume that your function returns 231 − 1 when the division result overflows.

问题理解为

给定两个整数,将其分为被除数和除数,在不使用乘法、除法和余运算符的情况下对两个整数进行除法。
除除数后返回商。
整数除法应该向零截断。
例1:
输入:被除数= 10,除数= 3
输出:3
例2:
输入:被除数= 7,除数= -3
输出:2

说明:

被除数和除数都是32位带符号整数。
除数永远不会是0。
假设我们处理的环境只能存储32位带符号整数范围内的整数:[- 231,231 - 1]。对于这个问题,假设函数在除法结果溢出时返回231 - 1。

二、算法思路
1、
2、

三、实现代码


class Solution {
public:
    int divide(int dividend, int divisor) {
        
        if (divisor == 0 || (dividend == INT_MIN && divisor == -1)) 
            
            return INT_MAX;
        
        long long x = abs((long long)dividend), y = abs((long long)divisor), res = 0;
        int sign = ((dividend < 0) ^ (divisor < 0)) ? -1 : 1;
        if (y == 1) return sign == 1 ? x : -x;
        while (x >= y) {
            long long t = y, p = 1;
            while (x >= (t << 1)) {
                t <<= 1;
                p <<= 1;
            }
            res += p;
            x -= t;
        }
        return sign == 1 ? res : -res;
    }
};
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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