【一次过】Lintcode 488. 快乐数

本文介绍了一种用于判断正整数是否为快乐数的算法。快乐数是指通过不断将其各位数字的平方和相加直至得到1的过程,如果最终能到达1,则该数即为快乐数。文章提供了具体的实现代码及解题思路。

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写一个算法来判断一个数是不是"快乐数"。

一个数是不是快乐是这么定义的:对于一个正整数,每一次将该数替换为他每个位置上的数字的平方和,然后重复这个过程直到这个数变为1,或是无限循环但始终变不到1。如果可以变为1,那么这个数就是快乐数。

样例

19 就是一个快乐数。

1^2 + 9^2 = 82
8^2 + 2^2 = 68
6^2 + 8^2 = 100
1^2 + 0^2 + 0^2 = 1

解题思路:

    使用HashSet保存已经出现过每个数位的平方和,用来判断是否重复,若重复代表无限循环,返回false。

public class Solution {
    /**
     * @param n: An integer
     * @return: true if this is a happy number or false
     */
    public boolean isHappy(int n) {
        // write your code here
        Set<Integer> set = new HashSet<>();
        
        while(n != 1){
            if(set.contains(n))
                return false;
                
            set.add(n);
            
            n = helper(n);
        }
        
        return true;
    }
    
    private int helper(int n){
        int res = 0;
        while(n != 0){
            int temp = n%10;
            res += temp*temp;
            n = n/10;
        }
        
        return res;
    }
}

 

 

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端据交互的方式、接口设计及据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意据预处理的重要性,合理设置模型参与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应据分布的变化。
### LintCode 211 字符串置换解题思路 LintCode 211 的核心问题是判断两个字符串是否可以通过字符位置的调整而互相转换,即 **字符串置换**。此问题通常涉及以下几个方面: #### 1. 判断条件 要验证两个字符串 `s` 和 `t` 是否可以互换,需满足以下条件之一: - 如果两字符串长度不同,则直接返回 `false`[^1]。 - 若两字符串完全相同,则需要进一步确认是否存在至少一个重复字符,因为只有存在重复字符的情况下才能完成交换而不改变原字符串。 ```python from collections import Counter def canConvert(s, t): if len(s) != len(t): return False # 完全相同的字符串情况处理 if s == t: counter = Counter(s) for char_count in counter.values(): if char_count >= 2: # 存在重复字符即可 return True return False mapping_s_to_t = {} mapping_t_to_s = {} for c1, c2 in zip(s, t): if c1 not in mapping_s_to_t: mapping_s_to_t[c1] = c2 elif mapping_s_to_t[c1] != c2: return False if c2 not in mapping_t_to_s: mapping_t_to_s[c2] = c1 elif mapping_t_to_s[c2] != c1: return False return True ``` 上述代码逻辑如下: - 首先检查两者长度是否一致。 - 对于相等情况下的特殊判定:如果字符串本身无重复字符则无法通过任何置换达成目标状态。 - 构建双向映射关系来确保每次替换的一致性和唯一性。 #### 2. 时间复杂度分析 该方法的时间复杂度主要由字典查找决定,因此整体时间复杂度为 O(n),其中 n 是输入字符串的长度。 --- ### 示例测试用例 以下是几个典型的测试场景及其预期结果: ```python print(canConvert("aab", "baa")) # 输出应为True print(canConvert("abc", "bac")) # 输出应为False print(canConvert("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "bcadefghijklmnopqrstuvwxyza")) # 输出应为True print(canConvert("abcdefg", "gfedcba")) # 输出应为True ``` 这些例子涵盖了不同的边界状况以及常规情形下程序的表现评估。 ---
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