华为od机试分糖果java

时间: 2023-08-04 22:01:16 浏览: 68
华为OD机试分糖果是一个典型的分配问题。下面是我使用Java语言解决这个问题的代码。 首先,我们需要明确题目要求。假设有N个小朋友和M颗糖果,要求每个小朋友至少分得一颗糖果,并且每个小朋友分得的糖果数尽可能均匀。我们要编写一个函数,输入为小朋友数量N和糖果数量M,输出为各个小朋友分得的糖果数的列表。 对于这个问题,我们可以采用贪心的思想来解决。首先我们每个小朋友分配一颗糖果,然后剩余的糖果数为M-N。接下来,我们将剩余的糖果按照最大公约数进行划分。假设最大公约数为G,那么我们可以将剩余的糖果数分为G组,每组的数量为(M-N)/G。最后,我们将每组的数量加上每个小朋友分得的糖果数即可得到结果。 下面是代码实现的片段: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Main { public static void main(String[] args) { int N = 10; // 小朋友数量 int M = 30; // 糖果数量 List<Integer> result = distributeCandies(N, M); System.out.println(result); } public static List<Integer> distributeCandies(int N, int M) { List<Integer> res = new ArrayList<Integer>(); for (int i = 0; i < N; i++) { res.add(1); // 每个小朋友分得一颗糖果 } int left = M - N; // 剩余的糖果数量 int g = gcd(N, left); // 最大公约数 int group = left / g; // 分为几组 for (int i = 0; i < N; i++) { res.set(i, res.get(i) + group); // 每组的数量加上每个小朋友分得的糖果数 } return res; } // 计算最大公约数 public static int gcd(int a, int b) { return b == 0 ? a : gcd(b, a % b); } } ``` 这样,当输入小朋友数量N为10,糖果数量M为30时,输出结果为[4, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3],表示每个小朋友分别分得4、4、4、4、4、3、3、3、3、3颗糖果。

相关推荐

最新推荐

教你如何过华为机试.docx

华为机试算法题总结 经验分享

步行高级机器人技术.doc

步行高级机器人技术.doc

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

粒子群多目标算法matlab代码【MATLAB代码实现】定义优化问题参数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 什么是粒子群算法? 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。每个“粒子”代表问题空间中的一个候选解,而整个粒子群代表了候选解的一个群体。粒子在解空间中搜索最优解,通过个体的经验和群体的协作来不断调整自身位置和速度,从而逐步靠近最优解。 ## 1.2 粒子群算法在多目标优化中的应用 粒子群算法最初是针对单目标优化问题提出的,但后来被扩展应用到了多目标优化领域。与单目标优化不同,多目标优化需要考虑多个冲突的目标函数,因此粒子群算法的应用在多目标优化中具有一定的挑战性。 ## 1.3 粒子群多目标算法原理解

c语言本题要求编写程序,计算学生们的平均成绩,并统计不及格人数。题目保证输入输出均在整型范围内。

好的,下面是一个简单的 C 语言程序,可以帮助你计算学生们的平均成绩,并统计不及格人数: ```c #include <stdio.h> int main() { int n, sum = 0, fail = 0; scanf("%d", &n); // 输入学生数量 for (int i = 0; i < n; i++) { int score; scanf("%d", &score); // 输入学生的成绩 sum += score; // 累加学生的成绩 if (score < 60) {

资料计算机二级Python真题及答案解析1练习.pdf

。。。

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

粒子群多目标算法matlab代码【算法实现步骤】计算适应度函数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 粒子群多目标算法概述 在多目标优化问题中,粒子群多目标算法是一种常用的元启发式优化算法。它借鉴了鸟群觅食的行为,通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解空间。相比于传统的单目标优化算法,粒子群多目标算法能够有效解决多目标优化问题。 ## 1.2 算法原理与特点 粒子群多目标算法的核心原理是通过模拟群体中粒子的运动,不断更新粒子的位置和速度,以达到最优解。其特点包括易于实现、收敛速度快、对参数不敏感等。 ## 1.3 相关研究现状分析 目前,粒子群多目标算法在多目标优化领域得到了广泛应用,并在不同领域取得了一定的成果。研究者们也在不断探索

pyinstaller --onefile your_program.py 这段代码添加到程序的什么位置

在使用 PyInstaller 封装 Python 程序时,需要在命令行中执行 PyInstaller 的命令,而不是将命令添加到程序中。 具体来说,需要在命令行中进入 Python 程序所在的目录,然后执行以下命令: ``` pyinstaller --onefile your_program.py ``` 其中,--onefile 表示将程序打包成一个单独的可执行文件,your_program.py 是你要打包的 Python 程序的文件名。 执行完毕后,PyInstaller 会在当前目录下生成一个 dist 文件夹,其中包含了打包好的可执行文件和依赖库等文件。 需要注意的是,

提升效率和用户体验,携程门票活动商品结构演进.docx

提升效率和用户体验,携程门票活动商品结构演进.docx