鬼谷算题jupyter

很抱歉，鬼谷算题是一道数论题目，需要使用Python编写程序来解决，而Jupyter只是一个交互式的编程环境，无法直接解决这个问题。但是，我们可以使用Jupyter来编写Python程序来解决这个问题。

以下是使用Python编写的鬼谷算题程序：

a, b, c = map(int, input("请输入三个数：").split())
a1 = ((a * 70) + (b * 21) + (c * 15)) % 105
print(a1)

在Jupyter中，你可以将上述代码复制到一个代码单元格中，并运行它来解决鬼谷算题问题。你需要输入三个整数，程序将计算出符合条件的物品数量。

相关问题

定义一个queryNum函数，该函数使用两个参数，分别表示多少数以内和满足鬼谷算题的条件的个数，函数打印满足条件的数字，如果没有合适方案，则需要给出相应的提示。例如queryNum（100,3），表示要打印出100以内满足鬼谷算题条件的3个数的值，如果条件有不满足的情况，需要输出结果提示，

好的，根据您的要求，我可以为您提供以下 Python 代码实现：

def queryNum(max_num, count):
    results = []
    for i in range(1, max_num+1):
        num_str = str(i)
        num_len = len(num_str)
        if num_len <= 2:
            continue
        if num_str == num_str[::-1]:
            continue
        for j in range(1, num_len-1):
            if int(num_str[:j]) + int(num_str[j:]) == i:
                results.append(i)
                break
        if len(results) == count:
            break
    if len(results) == 0:
        print("没有找到满足条件的数字！")
    elif len(results) < count:
        print("只找到了 %d 个满足条件的数字：%s" % (len(results), str(results)))
    else:
        print("找到了 %d 个满足条件的数字：%s" % (count, str(results)))

# 示例调用
queryNum(100, 3)

这段代码定义了一个名为 `queryNum` 的函数，接受两个参数 `max_num` 和 `count`，分别表示要求的数字范围和满足鬼谷算题条件的个数。函数内部使用一个列表 `results` 来存储满足条件的数字，遍历数字范围内的每个数字，判断是否满足鬼谷算题条件，如果满足则将其添加到 `results` 列表中。如果找到的满足条件的数字个数小于 `count`，则输出相应的提示信息，否则输出找到的满足条件的数字。如果找不到任何一个满足条件的数字，则输出另外一种提示信息。

上述代码仅供参考，您可以根据实际需求进行修改和优化。

2023数学建模国赛算题建议及BC题思路

对于2023数学建模国赛的算题建议，我可以提供一些一般性的思路和建议，尽量不涉及具体题目内容。

1. 熟悉比赛要求：仔细阅读比赛规则和要求，了解题目类型、评分标准等，以便有针对性地准备和策划解题过程。

2. 掌握数学建模方法：熟悉各种常见数学建模方法，如优化模型、统计分析、微分方程模型等，了解它们的适用范围和解题思路。

3. 建立模型：在解题过程中，首先要明确问题的目标和约束条件，然后根据问题特点选择合适的数学模型，并进行假设和简化。

4. 数据处理与分析：根据问题所给数据，进行数据预处理、可视化和统计分析，以便更好地理解问题背景和找出规律。

5. 算法与编程：根据问题需要，选择合适的算法进行求解，并使用编程语言实现算法，提高计算效率和准确性。

至于BC题（较复杂的难度），一般会涉及到更深入的数学理论和技巧，可以考虑以下思路：

1. 多变量优化：对于多目标优化问题，可以使用多变量优化的方法求解最优解。

2. 非线性问题：考虑非线性关系和非线性约束条件，可能需要使用数值方法或迭代算法求解。

3. 系统动力学模型：对于涉及到系统演化过程的问题，可以考虑建立动力学模型来描述系统的变化规律。

4. 数据挖掘与机器学习：利用机器学习算法对大量数据进行训练和预测，以寻找问题的规律和模式。

5. 灵活的模型转化：灵活运用数学模型转化的技巧，将实际问题转化为数学符号的表达形式，从而更好地进行分析和求解。

这些是一些常见的方法和思路，具体解题还需要根据具体题目的要求和特点进行调整和灵活应用。希望对你有所帮助！