利用python写，不用递归，工地搬砖，男人一人3块砖头，女人一人2块砖头，小孩两人一块砖头，n个人搬n快砖头，有几种搬法

这个问题可以通过组合数学中的“部分全排列”（也称为星形数）来解决。给定n块砖头，需要分给m个人（其中m等于男人、女人和小孩的数量之和，每人对应的男人、女人或小孩搬砖数量已知）。我们可以分别计算每种角色分配砖头的数量，然后计算所有可能的组合。

对于男人、女人和小孩，他们的搬砖量分别为3块、2块和0.5块，所以总人数应该是n / 3（男人）、(n - n / 3) / 2（女人）以及n % 6 / 2（小孩，因为是两个人共搬一块）。然后我们对每个人的所有可能性进行乘积，得到总的搬砖方案数。

这里假设n是3的倍数，因为如果n不是，那么不可能只用整数倍的男人、女人和小孩搬完所有砖。现在我们用Python表达这个算法：

from math import comb

# 假设n是3的倍数，否则无解
n = 18  # 示例值，替换为你想要计算的实际n值

men = n // 3
women = (n - men * 3) // 2
children = n % 6 // 2

# 计算搬砖方案总数
total_ways = comb(men + women + children, men) * comb(women, women) * comb(children, children)

total_ways

运行上述代码将返回所有可能的搬砖方案数目。请注意，`comb(n, k)`表示从n个不同元素中取出k个元素的组合数。

相关问题

利用python写，工地搬砖，男人一人3块砖头，女人一人2块砖头，小孩两人一块砖头，n个人搬n快砖头，有几种搬法

这个问题可以转化为组合数学中的分配问题。在Python中，我们可以用递归的方式来计算所有可能的分配方案。设男工人数为m，女工人数为w，小孩数对为p（因为一对小孩共分一块砖），总共有n块砖头。

首先，总的工人人数应该是n块砖头的两倍，即m + w + p * 2 = n。

递归的情况是这样的：对于每一块砖，如果是由男性搬，则减少一块砖和一名男性；如果是女性搬，则减少一块砖和一名女性；如果是小孩搬，则减少两块砖和一对小孩。这样，我们可以在每次递归中检查是否所有的人都有工作（也就是男性、女性和小孩的人数都为0）。

下面是简单的Python函数来实现这个递归：

def count_ways(n, m=0, w=0, p=0):
    # 边界条件：当n为0时，表示已经完成了所有砖头的分配，返回1
    if n == 0:
        return 1

    # 计算剩余砖头和剩余人数
    remaining_brick = n - (m + w + p * 2)
    
    # 分别考虑男性、女性和小孩搬砖的情况，并累加结果
    ways_m = count_ways(remaining_brick, m+1, w, p)   # 男性搬
    ways_w = count_ways(remaining_brick, m, w+1, p)   # 女性搬
    ways_p = count_ways(remaining_brick, m, w, p+1)   # 小孩搬（每对）

    # 返回所有可能性的总和
    return ways_m + ways_w + ways_p

# 调用函数并传入砖头总数n
n_people = n # 输入实际的工人总数
total_ways = count_ways(n_people)

利用python写一个递归计算调和函数。

好的，下面是利用 Python 实现递归计算调和函数的代码：

def harmonic(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return 1/n + harmonic(n-1)

这个函数接收一个正整数 `n` 作为参数，返回调和数的前 `n` 项和。在函数内部，如果 `n` 等于 1，直接返回 1；否则递归调用 `harmonic(n-1)`，并将结果加上 `1/n`，最终返回调和数的前 `n` 项和。