Glückliche Zahl
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das „Happy Number“-Problem.
1. Lernen
Das „Glückszahl“-Problem ist eine zentrale Herausforderung im Abschnitt Mathematik und Geometrie.
Diese Implementierung konzentriert sich auf einfache Logik in Python.
Wir legen bei unseren bereitgestellten Lösungen Wert auf technische Genauigkeit und Lesbarkeit des Codes.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisierung des Logikflusses für Happy Number.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für Happy Number sorgfältig durch.
2. Formulate brute force
Entwerfen Sie eine einfache iterative Lösung.
3. Identify inefficiency
Suchen Sie nach redundanten Berechnungen.
4. Optimize search path
Verwenden Sie Hashing oder Sortieren, um den Prozess zu beschleunigen.
5. Final Implementation
Bereinigen Sie den Code für Produktionsstandards.
Problemstellung
Schreiben Sie einen Algorithmus, um zu bestimmen, ob eine Zahl n glücklich ist.
Eine Glückszahl ist eine Zahl, die durch den folgenden Prozess definiert wird:
- Beginnen Sie mit einer beliebigen positiven Ganzzahl und ersetzen Sie die Zahl durch die Summe der Quadrate ihrer Ziffern.
- Wiederholen Sie den Vorgang, bis die Zahl gleich 1 ist (wo sie bleibt), oder es wird in einer Endlosschleife in einem Zyklus wiederholt, der nicht 1 enthält.
- Die Zahlen, bei denen dieser Prozess mit 1 endet, sind glücklich.
Gibt „true“ zurück, wenn n eine glückliche Zahl ist, und „false“, wenn nicht.
Implementieren Sie eine Funktion isHappy(n: int) -> bool.
- •1 <= n <= 2^31 - 1
Beispiele
19
True
1^2 + 9^2 = 82. 8^2 + 2^2 = 68. 6^2 + 8^2 = 100. 1^2 + 0^2 + 0^2 = 1. Since we reached 1, 19 is a happy number.
2
False
2 -> 4 -> 16 -> 37 -> 58 -> 89 -> 145 -> 42 -> 20 -> 4 -> ... This loops forever without reaching 1.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
Bereit zur Lösung?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Einblicke und Variationen in Interviews
Aufschlüsselung der Komplexitätsanalyse
Warum Zeit: Directly evaluates all possibilities.
Warum Weltraum: Uses standard local memory.
Warum Zeit: Optimized paths reduce total operations.
Warum Weltraum: May trade memory for speed.
Optimierter Lösungs-Python-Code
Optimierter Lösungs-Python-Code
def is_happy_opt(n: int) -> bool:
def get_next(num):
total = 0
while num > 0:
num, digit = divmod(num, 10)
total += digit ** 2
return total
slow = n
fast = get_next(n)
while fast != 1 and slow != fast:
slow = get_next(slow)
fast = get_next(get_next(fast))
return fast == 1Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def is_happy_brute(n: int) -> bool:
def get_next(num):
return sum(int(i)**2 for i in str(num))
seen = set()
while n != 1 and n not in seen:
seen.add(n)
n = get_next(n)
return n == 1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Math & Geometry data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die Standardeigenschaften von Mathematik- und Geometrieproblemen.
Verwandte Fragen
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Empfohlene Python-Ressourcen
Erweitern Sie Ihr Wissen mit zugehörigen interaktiven Tutorials, Spickzetteln und Codevergleichen.
Python-Schleifen
Erfahren Sie, wie Sie Python-Schleifen zum Durchlaufen von Daten verwenden. Beherrschen Sie Best Practices für For-Schleifen, While-Schleifen, Break, Continue und Loop anhand interaktiver Beispiele.
So generieren Sie Zufallszahlen in Python
Erfahren Sie, wie Sie in Python Zufallszahlen generieren. Vergleichen Sie Randrange-, Randint- und Uniform-Float-Generierung mit der Seeding-Steuerung.
Spickzettel für Python-String-Methoden
Ein vollständiges Referenzhandbuch für die Python-String-Manipulation. Meistern Sie das Formatieren, Suchen, Teilen, Ersetzen und Überprüfen von Zeichenfolgeneigenschaften.
Python vs. JavaScript: Welche Programmiersprache ist die beste?
Ein umfassender Vergleich zwischen Python und JavaScript. Entdecken Sie Syntaxunterschiede, Leistung, Anwendungsfälle (Backend vs. Frontend) und Codierungsbeispiele.