判断是否为回文数 class Solution: def isPalindrome(self, x: int) -> bool:

时间: 2024-09-08 19:00:58 浏览: 82
这是一个Python编程问题,关于判断一个整数是否为回文数。`Solution` 类中的 `isPalindrome` 函数接受一个整数 `x` 作为输入,返回值类型为布尔型 (`bool`),表示该数字是否是回文数。 回文数是指正序读和反序读都一样的数字,例如 `121`, `12321` 等。函数的工作原理通常会通过将数字转换成字符串,然后比较原串和反转后的串是否相等来实现。以下是简单的实现步骤: 1. 检查 `x` 是否为非负,并且不是0,因为0和正数的回文特性是一样的。 2. 将整数 `x` 转换成字符串 `s`,便于逐字符对比。 3. 反转字符串 `s` 得到 `reverse_s`。 4. 比较 `s` 和 `reverse_s` 是否完全相同。如果相同,则 `x` 是回文数,返回 `True`;反之,返回 `False`。 ```python class Solution: def isPalindrome(self, x: int) -> bool: if x < 0: return False s = str(x) reverse_s = s[::-1] return s == reverse_s ```
相关问题

判断一个整数是否是回文数。例如 121是回文数 -121不是回文数 10不是回文数 题目要求设计如下满足要求的方法: def isPalindrome(self, x: int) -> bool:

好的,你的问题已经记录下来了。以下是回答: 可以将整数转换为字符串,再判断字符串是否是回文串。如果字符串是回文串,则整数是回文数,否则整数不是回文数。 实现代码如下: ```python class Solution: def isPalindrome(self, x: int) -> bool: """判断整数是否是回文数""" s = str(x) # 将整数转换为字符串 return s == s[::-1] # 判断字符串是否是回文串 ``` 其中,`[::-1]` 表示将字符串反转。 注意,负数不是回文数,因此需要先判断整数是否为负数,如果是负数,直接返回 `False`。

class Solution: def maximumTastiness(self, price: List[int], k: int) -> int: price.sort() left, right = 0, price[-1] - price[0] while left < right: mid = (left + right + 1) // 2 if self.check(price, k, mid): left = mid else: right = mid - 1 return left def check(self, price: List[int], k: int, tastiness: int) -> bool: prev = -inf cnt = 0 for p in price: if p - prev >= tastiness: cnt += 1 prev = p return cnt >= k

这段代码是一个 Python 类 Solution,其中包含了两个方法 maximumTastiness 和 check。这个类的作用是求解一个数组 price 中选取 k 个数,使得相邻两个数的差值的最小值最大,并返回该最大值。 具体的实现方法是使用二分查找。首先将 price 数组按照升序排序,然后在一个左右边界不断缩小的区间内,不断地二分查找,找到最大的相邻两个数的差值的最小值。在查找时,使用 check 函数来判断当前的差值是否符合要求,即能够选出 k 个数。 check 函数的实现是遍历整个 price 数组,如果当前数与前一个数之间的差值大于等于 tastiness,那么就将计数器 cnt 加一,表示当前这个数可以被选中。最后判断 cnt 是否大于等于 k,如果大于等于 k,说明 tastiness 的值合法,可以继续增大,否则需要减小。 代码中使用了 List[int] 和 bool 这两种类型的类型提示(type hint),用于提示函数的参数类型和返回值类型。例如,`price: List[int]` 表示 price 是一个 int 类型的列表,`k: int` 表示 k 是一个 int 类型的变量,`-> int` 表示返回值是一个 int 类型的值。
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class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

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