project euler 119

本文探讨了一种特殊的数列,其中每个数等于其各位数字的幂次和。通过编程方式寻找该数列的第30项。利用Java实现算法,通过遍历可能的基数与指数组合来找到符合条件的数字。

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

Digit power sum

The number 512 is interesting because it is equal to the sum of its digits raised to some power: 5 + 1 + 2 = 8, and 83 = 512. Another example of a number with this property is 614656 = 284.

We shall define an to be the nth term of this sequence and insist that a number must contain at least two digits to have a sum.

You are given that a2 = 512 and a10 = 614656.

Find a30.

package projecteuler;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

import junit.framework.TestCase;

public class Prj119 extends TestCase {

	public void testDigitPowerSum() {
		
		calAofPowerB();
	}

	long sumDigit(long val) {

		long v = 0;
		String str = Long.toString(val);
		for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
			v += Long.parseLong(String.valueOf(str.charAt(i)));
		}
		return v;
	}
	
	void calAofPowerB(){
		List<Long> dataList = new ArrayList<Long>();
		for( int a = 2 ; a <= 100; a ++){
			for( int b = 2; b <= 64; b ++){
				Long v = (long) Math.pow(a, b);
				if( sumDigit(v) == a){
					dataList.add(v);
				}
			}
		}
		
		Collections.sort(dataList);
		System.out.println(Arrays.toString(dataList.toArray()));
		System.out.println(dataList.size());
		System.out.println(dataList.get(29));
	}

}


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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