SquareDigits

本文介绍了一个数学问题:寻找最小整数x,使得通过反复平方其每位数字产生的集合T(x)包含特定值n。提供了完整的Java实现代码,展示了如何通过迭代生成并检查数字序列。
Problem Statement
    
***Note: Please keep programs under 7000 characters in length. Thank you

Class Name: SquareDigits
Method Name: smallestResult
Parameters: int
Returns: int

Define the function S(x) as the sum of the squares of the digits of x.
For example: S(3)=3*3=9 and S(230)=2*2+3*3+0*0=13.

Define the set T(x) to be the set of unique numbers that are produced by
repeatedly applying S to x. That is: S(x), S(S(x)), S(S(S(x))), etc...
For example, repeatedly applying S to 37:
S(37)=3*3+7*7=58.
S(58)=5*5+8*8=89.
S(89)=145.
S(145)=42.
S(42)=20.
S(20)=4.
S(4)=16.
S(16)=37.
Note this sequence will repeat so we can stop calculating now and:
T(37)={58,89,145,42,20,4,16,37}.
However, note T(x) may not necessarily contain x.

Implement a class SquareDigits, which contains a method smallestResult. The
method takes an int, n, as a parameter and returns the smallest int, x, such
that T(x) contains n.

The method signature is (be sure your method is public):
int smallestResult(int n);

TopCoder will ensure n is non-negative and is between 0 and 199 inclusive.

Examples:
If n=0: S(0) = 0, so T(0)={0}, so the method should return 0.

If n=2: T(0) through T(10) do not contain the value 2. If x=11, however:
S(11)=1*1+1*1=2, so T(11) contains 2, and the method should return 11.

If n=10: T(0) through T(6) do not contain 10. If x=7:
S(7)=49.
S(49)=97.
S(97)=130.
S(130)=10.
S(10)=1.
and it starts to repeat...
so T(7) is {49,97,130,10,1}, which contains 10, and the method should return 7.

n=1 -> x=1
n=19 -> x=133
n=85 -> x=5
n=112 -> x=2666
Definition
    
Class:
SquareDigits
Method:
smallestResult
Parameters:
int
Returns:
int
Method signature:
int smallestResult(int param0)
(be sure your method is public)


package com.ibm.billyao.topcoder;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class SquareDigits {

public int smallestResult(int n) {
if(n == 0 || n == 1) return n;

List<Integer> vList = new ArrayList<Integer>();

for(int i = 2; true; i++) {
if(!vList.contains(i)) {
int gen = i;
while (true) {
gen = generate(gen);
if (gen == n) return i;

if(!vList.contains(gen)) {
vList.add(gen);
} else {
break;
}

}
}
}
}

private int generate(int input) {
int result = 0;

while(true) {
int val = input % 10;
input = input / 10;
result += val * val;
if(input == 0) break;
}

return result;
}

public static void main(String[] args) {
SquareDigits sd = new SquareDigits();

System.out.println("0 : " + sd.generate(0));
System.out.println("1 : " + sd.smallestResult(1));
System.out.println("5 : " + sd.smallestResult(5));
System.out.println("19 : " + sd.smallestResult(19));
System.out.println("13 : " + sd.smallestResult(13));
System.out.println("112 : " + sd.smallestResult(112));
System.out.println("85 : " + sd.smallestResult(85));
}
}

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
此项目旨在实现一个简易而实用的RFID智能门禁控制系统。采用经典的51系列单片机——STC89C52作为核心控制器,集成MFRC522射频识别模块来读取RFID卡片信息。用户界面通过128x64像素的LCD显示屏展示相关信息,同时配备了键盘用于密码的输入、验证及修改。此设计结合了RFID技术的高效率识别与单片机的强大控制能力,适用于学习、教学或小型安防项目。 资源包含 源代码:完整C语言编写的源程序,涵盖了RFID识别、密码验证逻辑、显示控制以及用户交互等功能模块。 原理图:详细展示了整个系统的电路连接,包括单片机、MFRC522模块、LCD12864屏幕、按键等组件的电气连接方式,便于理解和自制。 技术特点 RFID技术应用:通过MFRC522模块实现非接触式身份认证,提升门禁安全性与便捷性。 人机交互界面:利用LCD12864显示屏直观展示状态信息,并通过物理按键进行操作,增加了系统的易用性。 密码安全机制:支持用户密码的设定和更改,增强系统安全性。 51单片机编程:适合初学者和专业人士学习51单片机应用开发,尤其是嵌入式系统与物联网领域的实践。 使用指南 环境搭建:确保你有合适的IDE(如Keil uVision)安装以编译51单片机的C代码。 原理图分析:详细阅读原理图,了解各部件间的连接,这对于正确搭建硬件平台至关重要。 编译与上传:将提供的源代码编译无误后,通过编程器或ISP接口烧录到STC89C52单片机中。 硬件组装:根据原理图搭建电路,确保所有组件正确连接。 测试与调试:完成后进行功能测试,可能需要对代码或硬件做适当调整以达到最佳工作状态。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用,旨在解决微电网运行中经济性、环保性与稳定性等多重目标的协同优化问题。文中详细介绍了NSDBO算法的设计与实现过程,结合Matlab代码对微电网调度模型进行仿真验证,展示了该算法在处理复杂多目标优化问题上的有效性与优越性。同时,文档还提供了丰富的科研资源支持,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个领域,配套网盘资料便于读者复现与拓展研究。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事科研工作的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合关注微电网调度、智能优化算法应用的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSDBO等智能优化算法在多目标问题中的设计与实现方法;②学习微电网多目标调度建模与Matlab仿真技术;③复现论文结果并开展算法改进与对比研究; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码和网盘资源,逐步调试与运行算法程序,重点关注算法流程、目标函数构建与仿真结果分析,同时可参考文中提及的其他优化方法进行横向对比,深化对智能优化在电力系统中应用的理解。
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