7. 整数反转

该博客讨论了一个编程问题,即如何反转一个32位有符号整数,并在过程中检查是否会发生溢出。提供的解决方案中,通过不断取模和除以10来反转数字,同时在每一步都进行溢出条件的检查,以确保结果在32位整数范围内。

给你一个 32 位的有符号整数 x ,返回将 x 中的数字部分反转后的结果。

如果反转后整数超过 32 位的有符号整数的范围 [−231,  231 − 1] ,就返回 0。

假设环境不允许存储 64 位整数(有符号或无符号)。

 

示例 1:

输入:x = 123
输出:321

示例 2:

输入:x = -123
输出:-321

示例 3:

输入:x = 120
输出:21

示例 4:

输入:x = 0
输出:0

解答:

class Solution {
    public int reverse(int x) {
        int ans = 0;
        while (x != 0) {
            int pop = x % 10;
            if (ans > Integer.MAX_VALUE / 10 || (ans == Integer.MAX_VALUE / 10 && pop > 7))
                return 0;
            if (ans < Integer.MIN_VALUE / 10 || (ans == Integer.MIN_VALUE / 10 && pop < -8))
                return 0;
            ans = ans * 10 + pop;
            x /= 10;
        }
        return ans;
    }
}

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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