Simulation Happy Number

本文通过模拟法实现快乐数的判断,涉及拆分数字、平方和计算以及避免循环的关键步骤。

思路:
模拟法。

拆分成位数,判断平方和是否为1 以及 该数是否曾经出现过,为1返回true,曾经出现过返回false;

class Solution {
public:
    bool isHappy(int n) {
        vector<int> digits;
        int sum = 0;
        unordered_set<int> exist;
        exist.insert(n);
        while(1) {
            while(n != 0) {
                int num = n % 10;
                digits.push_back(num);
                n = n / 10;
            }
            for(int i = 0; i < digits.size(); ++i) {
                sum += digits[i] * digits[i];
            }
            if(sum == 1) {
                return true;
            }
            if(exist.find(sum) != exist.end()) {
                return false;
            }
            n = sum;
            exist.insert(n);
            sum = 0;
            digits.clear();
        }
        return false;
    }
};
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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