令解水仙花数(个人扩展想象,写活一些)

本文介绍了一种通过编程找出所有水仙花数的方法。水仙花数是指一个数的各位数字的幂次方之和等于该数本身的特殊整数。文章提供了一段Java代码示例,展示了如何遍历范围内的整数并检查它们是否符合水仙花数的标准。
题目:打印出所有的 "水仙花数 ",所谓 "水仙花数 "是指一个三位数,其各位数字立方和
等于该数本身。例如:153 是一个 "水仙花数 ",因为 153=1 的三次方+5 的三次方+3 的
三次方。
(扩展:水仙花是三位数或者更多位数,例如54748就是各位数的5次方相加的和)



@Test
public void testshuixianhua2() {

int num1, num2, num3;

for (int i = 101; i < 100000; i++) {
String temp = String.valueOf(i);
int lenth = temp.length();
char[] temp01 = temp.toCharArray();
int sum = 0;
for (int j = 0; j < lenth; j++) {
num1 = Integer.parseInt(String.valueOf(temp01[j]));
sum += Math.pow(num1, lenth);
}
if (sum == i) {
System.err.println("水仙花数" + "=" + sum);

}

}

}



打印:
水仙花数=153
水仙花数=370
水仙花数=371
水仙花数=407
水仙花数=1634
水仙花数=8208
水仙花数=9474
水仙花数=54748
水仙花数=92727
水仙花数=93084

原始的解法是:

int num1, num2, num3;
for (int i = 101; i < 1000; i++) {
num1 = i / 100;
num2 = (i / 10) % 10;
num3 = i % 10;
//System.err.println(num1 + "--" + num2 + "--" + num3);

if ((double) i == Math.pow(num1, 3) + Math.pow(num2, 3) + Math.pow(num3, 3)) {
System.err.println(i);
}
}
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理模型构建与求过程,重点关注目标函设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
【顶级EI复现】【最新EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】【最新EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕在低温环境下,结合电池寿命衰减因素对微电网系统进行优化调度的研究。该研究通过建立学模型,综合考虑风光储、柴油、燃气等多种能源形式以及电网交互关系,利用Matlab编程实现优化算法(如内点法、多目标粒子群算法等),完成对微电网运行成本、能源效率与电池使用寿命之间的多目标协同优化。文中强调了实际寒潮场景下的V2G调度据应用,并提供了完整的仿真代码与据集支持,具有较强的工程复现价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、储能系统优化等相关领域的工程技术人员;尤其适合希望复现高水平EI论文成果的用户; 使用场景及目标:①用于低温环境下微电网能量管理系统的建模与仿真;②支撑考虑电池老化机制的储能优化调度研究;③服务于学术论文复现、课题项目开发及智能电网优化算法验证; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源(包括YALMIP工具包、完整代码与据集)进行实践操作,重点关注目标函构建、约束条件设置及多目标优化求过程,建议在Matlab环境中调试代码以深入理算法实现细节与系统响应特性。
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