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js原生判断是否是数字类型

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...js判断数字类型汇总 最近在写代码的时候,有些逻辑需要判断数字类型,等用到的时候才发现自己了解的方法不太严密,然后就决心查资料汇总了解下有哪些方法比较严密 第一种:typeof + isNaN 使用typeof...可以判断是否是一个数字类型,但是NaN也是数字类型,为了筛除这个可能,进一步通过isNaN来筛除。...isNaN(num) } 第二种:typeof + isFinite 使用typeof可以判断是否是一个数字类型,但是NaN和Infinity也是数字类型,为了筛除这个可能,进一步通过isFinite来筛除...function isNumber(num) { return num === +num } 第六种:正则表达式(最推荐的一种) function isNumber(num) { return /

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    移掉 K 位数字

    给定一个以字符串表示的非负整数 num,移除这个数中的 k 位数字,使得剩下的数字最小,其中 解题思路 首先我们要了解一个关于数学的前置知识,对于两个相同长度的数字序列,最左边不同的数字决定了这两个数字的大小...,那思路就是: 从左到右遍历 对于每一个遍历到的元素,前一个元素比当前元素大,则丢弃前一个元素,否则保留前一个元素 需要注意的是,如果给定的数字是一个单调递增的数字,那么我们的算法会永远选择不丢弃。...,栈中的元素代表截止到当前位置,删除不超过 k 次个数字时,所能得到的最小整数。...因此,对于每个数字,如果该数字小于栈顶元素,我们就不断地弹出栈顶元素,直到 栈为空 新的栈顶元素不大于当前数字 已经删除了 k 位数字 上述步骤结束后我们还需要针对一些情况做额外的处理: 如果我们删除了...m 个数字且 m的 k-m 个数字 如果最终的数字序列存在前导零,我们要删去前导零 如果最终数字序列为空,我们应该返回 0 class Solution {

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    移掉 K 位数字(LeetCode 402)

    1.问题描述 给你一个以字符串表示的非负整数 num 和一个整数 k,移除这个数中的 k 位数字,使得剩下的整数最小。请你以字符串形式返回这个最小的整数。...循环上面的操作,直到移除 K 位数字。 我们以 4258 为例,如果要求我们删除两个数字。 第一次遍历,找到第一个大于右边的数字,为 4,所以删除 4 剩下 258。...所以最小的数的数字应该是单调不降的,删除的 k 位数字都尽可能的在高位(左边)寻找。 考虑从左往右增量的构造最后的答案,我们可以用一个栈维护当前的答案序列。...因此,对于每个数字,如果该数字小于栈顶元素,我们就不断地弹出栈顶元素,直到 栈为空 或者新的栈顶元素不大于当前数字 或者我们已经删除了 k 位数字 然后入栈。...如果已经删除了 k 位数字,那么将栈中数字与剩余数字拼接,去掉前导零后返回。 如果还没有删除 k 位数字,则继续遍历后面的数字直到遍历完。

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    Leetcode 357: 统计各位数字都不同的数字个数

    Leetcode 357: 统计各位数字都不同的数字个数 解法包括暴力解法和扩张方法。 暴力解法 直接对所有的数字求解,约为O(nlogn),目测必定超时,就不浪费时间了。...因此特殊的,定义dp[n-1][0]为第n位数为任意非0数时,n-1位为0时的重复数字个数 显而易见的是,dp[1][…]=0,长度为一位的时候不会有重复的数据。...最新的一位数据的内容主要包括两个方面: 之前已经重复的0:dp[n-1][0] = 10^{n-3} + \sum_{i\in Q_0}dp[n-2][i],包括最新的一个重复,加上之前的重复项目 更新完...其中Q_m表示个位数中除了m以外的集合,比如Q_1={0,2,3,…,9}。...数学方法 官方给的解法:含有d位数(2\geq d\leq 10)的各位数字都不同的数字x的个数可以由9\times A_{9}^{d-1}。

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    移动设备上的多位数字识别

    对于多位数字识别,也有人进行门牌号码、车辆VIN(Vehicle Identification Number,车辆识别码)识别之类的研究。...但是,据我们所知,在移动设备上使用CNN进行多位数字识别尚未得到很好的研究。 移动解决方案具有许多优点:便携、便宜且拥有便捷的交互界面。但是,移动平台有其自身的约束,例如实时响应速度、有限的内存资源。...测试结果表明,虽然使用了相对较浅的CNN,在MNIST数据集上的单个数字识别仍可以达到99.07%的Top 1精度。通过使用上述优化方法,我们可以在大约60ms内处理一个图像帧,提取32位数字。...多位数字的识别过程包括: 预处理 将图像预处理为灰度图像,并使用Canny边缘检测来定位数字、放大数字并将背景设置为全黑以减少噪点。...然而,在真实世界的灯光下,阴影和镜面高光使得数字分割困难,难以直接识别数字。例如,在图1(a)中,数字的颜色值接近阴影,因此对图像应用全局阈值不能有效的从背景中分割出数字。

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