1024. Palindromic Number 解析

和1023 一样  long long照样爆,自己写加法函数吧~~~~


#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <stack>

using namespace std;

string N;
int K;

int char2int(char c) {
	return int(c - '0');
}

char int2char(int n) {
	return char('0' + n);
}

bool isPal(string s) {
	int len = s.size();
	for (int i = 0; i < len / 2; i++) {
		if (s[i] != s[len - i - 1])
			return false;
	}
	return true;
}

string Add(string s) {
	int len = s.size();
//	cout << "len " << len << endl;
	int carry = 0, digit = 0, sum = 0;
	string add;
	stack <char> st;

	for (int i = len -1 ; i >= 0 ; i--) {
		sum = char2int(s[i]) + char2int(s[len - i - 1]) + carry;
//		cout << sum << endl;
		digit = sum % 10;
		carry = sum / 10;
//		cout << "digit " << digit << " carry " << carry << endl;
		st.push(int2char(digit));
	}
	if (carry != 0) {
		st.push(int2char(carry));
	}
	while (!st.empty()) {
		add.push_back(st.top());
		st.pop();
	}
//	cout << add << endl;
	return add;
}


int main() {
	cin >> N >> K;
//	cout << N << " " << K << endl;
	
	int i = 0;
	for (i = 0; i < K; i++) {
		if (isPal(N)) {
			break;
		}
		else {
			N = Add(N);
//			cout << N << endl;
		}
	}

	cout << N << endl;
	cout << i << endl;

	system("pause");

	return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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