(LeetCode) String to Integer (atoi) (Java)思路讲解及实现

本文详细介绍了如何使用atoi将字符串数字转换为整数,并提供了代码实现,包括处理正负号、去除前导空格和越界检查。

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题目:Implement atoi to convert a string to an integer. (将字符串数字转换为整数数字)

atoi 即alphanumeric to integer。

解题思路:

1. 首先字符 '0' 对应的整数为48,'9'对应的整数为57.

本题应考虑一下几个步骤:

2. 输入的字符串不为空;

3. 去除空格,用trim()方法;

4. 判断数字的正负('+'或'-');

5. 进行转换;

6. 结果不应超出Integer的边界。

代码实现如下:

static int myAtoi(String str){

        if(str==null || str.equals(""))//判断字符串是否为空
            return 0;
        str = str.trim();//去空格

        int i = 0;
        char flag = '+';
        if(str.charAt(i) == '-')//判断正负
        {
            flag = '-';
            i++;
        }else if(str.charAt(i) == '+')
        {
            flag = '+';
            i++;
        }

        double result =0;
        while(i<str.length()&&str.charAt(i)>='0'&&str.charAt(i)<='9'){//计算对应的整数
            result = result*10 + (str.charAt(i)-'0');
            i++;
        }

        if(flag=='-')
            result = -result;

        if(result > Integer.MAX_VALUE){//越界处理
            return Integer.MAX_VALUE;
        }
        else if(result < Integer.MIN_VALUE) {
            return Integer.MIN_VALUE;
        }

        return (int)result;
    }

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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