每拿两个剩一个,每拿三个只剩两个,每拿五个只剩四个,若一个鸡蛋0.4元,请你问问,计算一下赔偿多少钱?
时间: 2024-04-02 16:37:23 浏览: 10
这是一个经典的数学问题,可以使用中国剩余定理求解。
设最少需要 x 个鸡蛋,满足:
- x ≡ 1 (mod 2)
- x ≡ 2 (mod 3)
- x ≡ 4 (mod 5)
根据中国剩余定理,x 的解为:
x = (a1M1y1 + a2M2y2 + a3M3y3) mod M
其中,ai 和 Mi 分别是模数和余数,M = M1M2M3,yi 是 Mi 在模 M1、M2、M3 下的乘法逆元。
根据题意,a1 = 1, M1 = 2,a2 = 2, M2 = 3,a3 = 4, M3 = 5。因为 M1、M2、M3 互质,所以 M = 2 * 3 * 5 = 30。
接下来,我们需要求出 Mi 在模 M1、M2、M3 下的乘法逆元 yi。根据扩展欧几里得算法,我们有:
M1 * y1 ≡ 1 (mod 2),y1 = 1
M2 * y2 ≡ 1 (mod 3),y2 = 2
M3 * y3 ≡ 1 (mod 5),y3 = 3
因此,x 的解为:
x = (1 * 2 * 1 + 2 * 3 * 2 + 4 * 5 * 3) mod 30 = 23
所以,你需要赔给我 23 * 0.4 = 9.2 元。
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你他妈又往后推你每次拿两个只剩一个,每每拿三个只剩两个,每拿五个只剩四个,如果一个鸡蛋为0.4元,应该赔多少钱?
这是一个经典的数学问题,可以使用中国剩余定理求解。
设最少需要 x 个鸡蛋,满足:
- x ≡ 1 (mod 2)
- x ≡ 2 (mod 3)
- x ≡ 4 (mod 5)
根据中国剩余定理,x 的解为:
x = (a1M1y1 + a2M2y2 + a3M3y3) mod M
其中,ai 和 Mi 分别是模数和余数,M = M1M2M3,yi 是 Mi 在模 M1、M2、M3 下的乘法逆元。
根据题意,a1 = 1, M1 = 2,a2 = 2, M2 = 3,a3 = 4, M3 = 5。因为 M1、M2、M3 互质,所以 M = 2 * 3 * 5 = 30。
接下来,我们需要求出 Mi 在模 M1、M2、M3 下的乘法逆元 yi。根据扩展欧几里得算法,我们有:
M1 * y1 ≡ 1 (mod 2),y1 = 1
M2 * y2 ≡ 1 (mod 3),y2 = 2
M3 * y3 ≡ 1 (mod 5),y3 = 3
因此,x 的解为:
x = (1 * 2 * 1 + 2 * 3 * 2 + 4 * 5 * 3) mod 30 = 23
所以,你需要赔给我 23 * 0.4 = 9.2 元。
用python写一个层次聚类实例,每行标注代码意思
好的,以下是一个简单的层次聚类实例,注释在代码中:
```python
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一个距离矩阵
X = np.array([[0, 1], [0.4, 1], [0.7, 3], [1, 1], [1.5, 2]])
# 使用Ward方法进行层次聚类
Z = linkage(X, 'ward')
# 绘制树状图
fig = plt.figure(figsize=(5, 3))
dn = dendrogram(Z)
plt.show()
```
首先,我们需要导入必要的库,包括 `numpy` 用于生成数据, `scipy.cluster.hierarchy` 用于进行层次聚类, `matplotlib.pyplot` 用于绘制树状图。
然后,我们生成一个距离矩阵 `X`,这里我们手动定义了一个 5x2 的矩阵,每一行表示一个数据点,每个数据点有两个特征。
接着,我们使用 `linkage` 函数进行层次聚类,其中第一个参数是数据矩阵,第二个参数是选择的聚类方法,这里我们选择了 `ward` 方法。
最后,我们使用 `dendrogram` 函数绘制树状图,其中参数 `Z` 是聚类结果, `figsize` 是图像大小。最后调用 `plt.show()` 显示图像。