回文数

今天替师兄去小米笔试,第一道题就是判断一个数是否是回文数,要求算法的时间和空间复杂度尽可能的低。

我的做法是先将long转换为String,然后采用二分法判断是否是回文数。

import java.util.Scanner;


/**
 * @author yuan
 *
 * @date 2014年9月25日 下午4:27:32
 */
public class PalindromicNumber {
	
	public static boolean isPalindromicNumber(long num){
		String numStr = Long.toString(num);
		for(int i = 0; i < numStr.length()/2; i++){
			if(numStr.charAt(i) != numStr.charAt(numStr.length()-1-i)){
				return false;
			}
		}
		return true;
	}

	/**
	 * Name: main
	 * Description: 
	 * @param args
	 *
	 * @author yuan
	 * @date 2014年9月25日 下午4:27:32
	 */
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		
		@SuppressWarnings("resource")
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
	    System.out.println("请输入一个长整数:");
	    long num = sc.nextLong();
	    
	    System.out.println(isPalindromicNumber(num));
	    
		

	}

}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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