[LeetCode]String to Integer (atoi)

本文介绍了一种使用C++实现字符串转整数atoi的方法。通过两个不同版本的atoi函数示例,展示了如何处理空格、正负号及溢出等问题,确保转换过程的正确性和鲁棒性。
class Solution {
//note:
//1. NULL
//2. sign
//3. prefix ' '
//4. out of range, to avoid this we use long long
public:
	int atoi(const char *str) {
		// Start typing your C/C++ solution below
		// DO NOT write int main() function
		if(str == NULL) return 0;//NULL
		while (*str == ' ')//prefix ' ' 
			str++;
		int sign = 1;
		if(*str == '-')//sign '+' or '-'
		{
			sign = -1;
			str++;
		}
		else if(*str == '+')
			str++;
		long long ans = 0;
		while (*str >= '0' && *str <= '9')
		{
			ans = ans*10+*str-'0';
			if(ans > INT_MAX)//out of range
				return sign < 0 ? INT_MIN : INT_MAX;
			str++;
		}
		ans *= sign;
		return (int)ans;
	}
};

second time

class Solution {
public:
    int atoi(const char *str) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        if(str == NULL) return 0;
        
        bool sign = true;
        
        while (*str == ' ')//prefix ' '   
            str++;  
            
        if(*str == '+' || *str == '-')
        {
            if(*str == '+') sign = true;
            else sign = false;
            str++;
        } 
        
        long long ans = 0;
        while(*str >= '0' && *str <= '9')
        {
            ans = ans*10+(*str-'0');
            if(ans > INT_MAX) return sign == true ? INT_MAX : INT_MIN;
            str++;
        }
        
        if(sign == false) return (int)(-ans);
        else return (int)ans;
    }
};


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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