LQB-6

本文介绍了一种数学算法——位平方和,该算法通过对整数的每一位进行平方并求和来生成新的整数。文章详细解释了如何实现该算法,并提供了一个具体的程序示例,用于计算任意整数经过特定步骤后的位平方和。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

把一个整数的每个数位都平方后求和,又得到一个整数,我们称这个整数为:位平方和。

对新得到的整数仍然可以继续这一运算过程。

比如,给定整数为4,则一系列的运算结果为:

16,37,58,89,….

本题的要求是,已知一个整数x,求第n步的运算结果。

数据格式要求:

输入,两个整数x n,中间以空格分开。表示求x的第n步位平方和。其中,x,n都大于0,且小于100000。
输出,一个整数,表示所求结果。

例如,
输入:
4 3
则程序应该输出:
58

再例如,
输入:
1314 10
则程序应该输出:
20

资源约定:
峰值内存消耗(含虚拟机) < 256M
CPU消耗 < 1000ms

请严格按要求输出,不要画蛇添足地打印类似:“请您输入…” 的多余内容。

所有代码放在同一个源文件中,调试通过后,拷贝提交该源码。
注意:不要使用package语句。不要使用jdk1.7及以上版本的特性。
注意:主类的名字必须是:Main,否则按无效代码处理。



import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[]args){
    Scanner j=new Scanner(System.in);
    int x=j.nextInt();
    int n=j.nextInt();
    int count,count1 = 0;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        while(x!=0){
          count=x%10;
          x=(x-count)/10;
          count1=(count*count)+count1;
        }
        x=count1;
        if(i<n)count1=0;
    }
    System.out.println(count1);
} 
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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