数据结构舞伴问题运行结果

时间: 2024-03-13 17:39:47 浏览: 17
根据引用[1]中描述的舞伴问题,可以设计一个系统来模拟动态地显示配对过程。以下是一个可能的运行结果示例: ``` 男生队伍:m1 m2 m3 m4 m5 女生队伍:w1 w2 w3 w4 w5 第1曲开始: 男生m1和女生w1配对跳舞 男生队伍:m2 m3 m4 m5 女生队伍:w2 w3 w4 w5 配对成功:m1和w1 第2曲开始: 男生m2和女生w2配对跳舞 男生队伍:m3 m4 m5 女生队伍:w3 w4 w5 配对成功:m2和w2 第3曲开始: 男生m3和女生w3配对跳舞 男生队伍:m4 m5 女生队伍:w4 w5 配对成功:m3和w3 第4曲开始: 男生m4和女生w4配对跳舞 男生队伍:m5 女生队伍:w5 配对成功:m4和w4 第5曲开始: 男生m5和女生w5配对跳舞 男生队伍: 女生队伍: 配对成功:m5和w5 所有曲目结束,配对过程如下: m1-w1 m2-w2 m3-w3 m4-w4 m5-w5 ```
相关问题

数据结构舞伴问题代码

数据结构中的舞伴问题是一个经典的问题,它可以通过使用队列来解决。舞伴问题的场景是,有一群男生和一群女生排成两个队列,我们需要将他们按照一定规则配对。 以下是一个简单的舞伴问题的代码示例: ```python class Person: def __init__(self, name, gender): self.name = name self.gender = gender def find_dance_partners(males, females): male_queue = [] female_queue = [] pairs = [] # 将男生和女生分别加入对应的队列 for male in males: male_queue.append(male) for female in females: female_queue.append(female) # 配对过程 while male_queue and female_queue: male = male_queue.pop(0) female = female_queue.pop(0) pairs.append((male.name, female.name)) return pairs # 测试数据 males = [Person("Tom", "male"), Person("John", "male"), Person("Mike", "male")] females = [Person("Alice", "female"), Person("Emily", "female"), Person("Lily", "")] pairs = find_dance_partners(males, females) for pair in pairs: print(pair) ``` 这段代码中,我们定义了一个`Person`类来表示每个人,包括姓名和性别。然后我们定义了`find_dance_partners`函数来实现舞伴配对的逻辑。在函数中,我们使用两个队列`male_queue`和`female_queue`来分别存储男生和女生。然后我们通过循环从队列中取出一个男生和一个女生,将他们配对,并将配对结果存入`pairs`列表中。最后返回配对结果。

数据结构舞伴问题tostring

舞伴问题是一个经典的计算机科学问题,它可以通过使用数据结构来解决。在这个问题中,有一组男女参加舞会,他们需要找到自己的舞伴。为了使得每个人都能找到自己的舞伴,我们需要将他们分成男女两个集合,并且每个人都需要有一个偏好列表,列出他们最想跳舞的人。然后,我们可以使用一个算法来匹配男女,使得每个人都能找到自己的舞伴。 在Java中,我们可以使用一个类来表示一个人,这个类包含一个名字和一个偏好列表。然后,我们可以使用两个栈来分别表示男女集合,将所有的男性和女性分别压入这两个栈中。接下来,我们可以使用一个循环来遍历男女栈,从男栈中弹出一个人,然后从女栈中查找他最想跳舞的女伴,如果女伴还没有匹配过,就将他们匹配起来,否则就将男性重新压入男栈中。重复这个过程,直到所有的男女都匹配完成。 在Java中,我们可以使用toString()方法来打印出舞伴匹配的结果,将每个男女匹配结果以字符串的形式输出即可。

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以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
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