LeetCode之Happy Number

本文深入探讨了一种使用哈希表优化快乐数判断算法的方法,通过逐级计算并检查数字序列是否陷入循环,提高了算法的效率。
/*用一个Hash表记录出现过得数字。采用如下步骤获得结果:
从当前正数n开始,1)如果n == 1,则它为happy number,返回true,结束。
2)如果n != 1, 且hash表中有等于n的数字,会陷入循环,返回false,结束。
3)如果n != 1,且hash表中没有等于n的数字,则将n加入hash表,继续计算下一个n。重复。*/
class Solution {
public:
    bool isHappy(int n) {
        unordered_set<int> appeared;
        while(n != 1){
            n = replace(n);
            if(appeared.find(n) != appeared.end()) return false;
            else appeared.insert(n);
        }
        return true;
    }
    
    int replace(int n){
        int res = 0; 
        while(n > 0){
            int tmp = n%10;
            res = res + tmp * tmp;
            n /= 10;
        }
        return res;
    }
};

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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