基本上，我想编写一个算法来找出哪个数字需要 500 次迭代才能达到 1。我尝试了一些变体，但无法做到正确。

到目前为止，这是我的代码：

编辑：代码的更新版本

我正在研究一个欧拉问题，你必须得到最长的 collat​​z 链。问题是，你必须从 1 到 1 000 000 的序列中找到它。我的代码在 100 000 之前工作得很好，然后它会抛出StackOverFlowError. 我可以避免它，还是我的代码是废话？

我正在编写一个程序，允许用户输入一个数字范围，然后程序将对该范围内的每个数字执行一个冰雹序列，然后打印具有最大循环长度的数字。我不明白为什么我的代码不起作用。我们需要使用while循环

我正在尝试解决Project Euler 中的问题 14（找到 1 到 1000000 之间最长的 Collat​​z 序列）。

我的代码由一个递归的记忆函数组成，用于计算 Collat​​z 序列的长度，然后是一个循环来找到最大值。请看下面的代码：

这在 Clozure 中运行良好，但在 Lispworks 中导致了堆溢出。由于它不优雅地退出，我无法找出发生了什么。实际上，我不明白为什么这会消耗这么多堆空间——最大的递归序列是 300 次左右的调用。我是否错过了代码中的一些低效率？

任何输入表示赞赏。对代码的进一步评论也受到赞赏。

PS：我使用的是 Lispworks 个人版，它对堆大小施加了限制。

更新 我确实尝试按照 Rainer Joswig 的建议进行编译，但没有帮助。

关于 coredump 和 sds 的评论，or确实比if这种情况下要好，但我不能用哈希表代替向量，因为 collat​​z 序列大约有 50% 的时间上升。运行代码后，哈希表有大约 250 万个条目。

最后，奇怪的是，我在测试一个较长的循环（一百万次迭代）的语法时设法重现了这个错误，该循环只是处理一些变量并且根本没有收集任何东西。不幸的是，我丢失了代码——LispWorks 只是失败了，唉。我最好的猜测是 LispWorks 的内脏中存在一些泄漏或其他内存管理故障。

我正在尝试解决 java 中的 3n+1 问题。UVA 显示我的代码的运行时错误。我第一次尝试解决问题，但我无法找出问题所在。我用网站上给出的输入对其进行了测试，它可以工作。它被拒绝是因为我的代码运行缓慢吗？如果是这样，如何优化？

PFB 我的代码

我坚持做一些 Prolog 练习。我要编写一个谓词 collat​​z2(X,N)，假设我们知道 X 是什么，它返回 N，它是 1 的结果的索引（从 1 开始）。'collat​​z2' 是 Collat​​z 函数。所以假设我会写collatz2(5,N)，它应该返回N=6，因为collatz1(N)（检查下面对这个谓词的解释）导致：

我写了一个谓词给出连续的数字：

但是，我无法弄清楚第二个谓词。它应该很简单，因为这只是我使用 Prolog 的开始。有人可以帮忙吗？

编辑：

它不是重复的。我还不知道列表，我需要使用我已经知道的（这只是真实的基础）。这是我到目前为止所拥有的：

但我需要以某种方式停止循环:) 谢谢:)

我弄完了：

调用此函数的正确输出，当 n = 10 时：

但唯一打印的数字是 n 本身。

在过去的几天里，我对研究给定数字的冰雹序列的长度（科拉茨猜想）特别感兴趣（更多的是从算法而不是数学角度）。实现递归算法可能是计算长度的最简单方法，但在我看来，这似乎是对计算时间的不必要浪费。许多序列重叠；以 3 的冰雹序列为例：

3 -> 10 -> 5 -> 16 -> 8 -> 4 -> 2 -> 1

长度为 7；更具体地说，需要 7 次操作才能达到 1。如果我们再采用 6 次：

6 -> 3 -> ...

我们立即注意到我们已经计算过了，所以我们只需添加 3 的序列长度，而不是再次遍历所有这些数字，从而大大减少了计算每个数字的序列长度所需的操作数。

我尝试使用 HashMap 在 Java 中实现这一点（考虑到 O(1) 概率获取/放置复杂性，这似乎是合适的）：

本质上要做seqLen的是从给定的数字开始，并通过该数字的 Hailstone 序列，直到遇到已经在 中的数字cache，在这种情况下，它将添加到 的当前值count，然后记录该值和关联的序列HashMap 中的长度为一(key,val)对。

我还有以下相当标准的递归算法进行比较：

无论如何，日志记录算法应该比简单的递归方法运行得快很多。但是在大多数情况下，它根本不会运行得那么快，而且对于更大的输入，它实际上运行得更慢。运行以下代码会产生随n更改大小而有很大差异的时间：

• n = 1,000: 两种算法~2ms
• n = 100,000：~65ms 用于迭代记录，~75ms 用于递归非记录
• n = 1,000,000: ~500ms 和 ~900ms
• n = 10,000,000: ~14,000ms 和 ~10,000ms

在较高的值下，我会出现内存错误，所以我无法检查模式是否继续。

所以我的问题是：为什么对于较大的 n 值，日志记录算法突然开始比天真的递归算法花费更长的时间？

编辑：

完全废弃 HashMaps 并选择一个简单的数组结构（以及删除检查值是否在数组中的部分开销）会产生所需的效率：

迭代整个缓存大小（8000 万）现在只需 3 秒，而使用递归算法则需要 93 秒。HashMap 算法会引发内存错误，因此甚至无法进行比较，但考虑到它在较低值下的行为，我觉得它不能很好地比较。

我正在创建一个程序，它将两个变量作为用户提示。第一个是起始数字，下一个是确定范围的数字。然后，该程序使用 collat​​z 函数吐出输入的原始数字达到零需要多少步，然后将此信息显示到屏幕上。然后它应该将起始编号增加 1 并重复该过程，直到起始编号达到第二个输入的数字

目前我只为一个号码工作，这是原始的起始号码。我不确定如何编写 collat​​z 函数以遍历起始编号（第一个输入）和范围编号（第二个输入）之间的所有数字我的猜测是我需要某种 for 循环并推送一个值数组（数字达到 0 所需的步骤）作为另一个数组中的自己的数组（其中包含程序运行的所有数字的所有步骤）

如果有人可以提供帮助，我将不胜感激，谢谢

刚从 Python 开始并做了一些挑战，这个是关于 Collat​​z 数字的。但是，我一开始就被困住了，我传递给该collatz方法的范围没有在给定范围内迭代。

我在这里想念什么？