LeetCode-9.Palindrome Number(求回文数字)

本文介绍了一种不使用额外空间判断整数是否为回文数的方法,并提供了两种Java实现方案,一种考虑了整数溢出的情况,另一种进行了优化避免了溢出检查。

LeetCode-9.Palindrome Number(求回文数字)

题目描述:

Determine whether an integer is a palindrome. Do this without extra space.

click to show spoilers.

Some hints:
Could negative integers be palindromes? (ie, -1)
负数一律不是回文数字!

If you are thinking of converting the integer to string, note the restriction of using extra space.
把整数转为字符串要注意额外空间的使用。

You could also try reversing an integer. However, if you have solved the problem "Reverse Integer", you know that the reversed integer might overflow. How would you handle such case?
使用逆序数字,但是要考虑溢出的问题。
There is a more generic way of solving this problem.

初步通过的代码:

public class Solution {
    public boolean isPalindrome(int x) {
        if(x<0){
            return false;
        }
        int ori = x;
        int max = Integer.MAX_VALUE;
        int min = Integer.MIN_VALUE;
        int sum  = 0;
        while(x!=0){
            if(sum>max/10||sum<min/10){
                return false;
            }
            sum =  sum*10+x%10;
            x/=10;
        }

        if(sum == ori){
            return true;
        }else{
            return false;
        }
    }
}

优化的代码:不需要考虑溢出

public class Solution {
    public boolean isPalindrome(int x) {
        if(x==0){
            return true;
        }
         if(x<0||x%10==0){
           return false;
        }
       int rightPart = 0;
       while (x>rightPart){
           rightPart = rightPart*10 +x%10;
           x =  x/10;
       }
       if(rightPart==x || rightPart/10 ==x){
           return true;
       }

        return false;
    }
}
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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