[Leetcode] 202. Happy Number 解题报告

本文介绍了一种简单有效的算法来判断一个正整数是否为快乐数。快乐数是指通过将该数替换为其各位数字平方和的过程最终能到达1的数字。文章提供了一个C++实现示例,并使用哈希表来避免无限循环。

题目

Write an algorithm to determine if a number is "happy".

A happy number is a number defined by the following process: Starting with any positive integer, replace the number by the sum of the squares of its digits, and repeat the process until the number equals 1 (where it will stay), or it loops endlessly in a cycle which does not include 1. Those numbers for which this process ends in 1 are happy numbers.

Example: 19 is a happy number

  • 12 + 92 = 82
  • 82 + 22 = 68
  • 62 + 82 = 100
  • 12 + 02 + 02 = 1

思路

感觉这道题目似乎没有涉及到算法思想,只要按照题目描述的思路进行验证即可。我们维护一个哈希表,存储已经验证过的数字,用以判断是否进入了循环。在循环内部按照给定的模式进行变换。最后只要检查哈希表中是否出现了1即可。

代码

class Solution {
public:
    bool isHappy(int n) {
        unordered_set<int> hash;
    	do {
    		hash.insert(n);
    		int m = 0;
    		while (n > 0) {
    			m += pow(n % 10, 2);
    			n /= 10;
    		}
    		n = m;
    	} while (hash.find(n) == hash.end());
    	return hash.find(1) != hash.end();
    }
};
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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