题目描述 陶陶家的院子里有一棵苹果树,每到秋天树上就会结出 1010 个苹果。苹果成熟的时候,陶陶就会跑去摘苹果。陶陶有个 3030 厘米高的板凳,当她不能直接用手摘到苹果的时候,就会踩到板凳上再试试。 现在已知 1010 个苹果到地面的高度,以及陶陶把手伸直的时候能够达到的最大高度,请帮陶陶算一下她能够摘到的苹果的数目。假设她碰到苹果,苹果就会掉下来。 输入格式 输入包括两行数据。第一行包含 1010 个 100100 到 200200 之间(包括 100100 和 200200 )的整数(以厘米为单位)分别表示 1010 个苹果到地面的高度,两个相邻的整数之间用一个空格隔开。第二行只包括一个 100100 到 120120 之间(包含 100100 和 120120 )的整数(以厘米为单位),表示陶陶把手伸直的时候能够达到的最大高度。 输出格式 输出包括一行,这一行只包含一个整数,表示陶陶能够摘到的苹果的数目。

时间: 2024-03-02 09:54:14 浏览: 37
这是一道简单的模拟题,我们可以遍历每一个苹果的高度,判断是否能够被陶陶摘到。 具体实现上,我们可以先读入每一个苹果的高度,然后再读入陶陶的最大高度。接着,我们遍历每一个苹果的高度,判断若苹果高度小于等于陶陶的最大高度加上板凳的高度(即30厘米),则该苹果可以被摘到,计数器加1。最后输出计数器即可。 以下是完整的 Python 代码实现: ```python # 读入苹果高度 heights = list(map(int, input().split())) # 读入陶陶的最大高度 max_height = int(input()) # 计数器,记录能够摘到的苹果数 count = 0 # 遍历每一个苹果的高度,判断是否能够被摘到 for h in heights: if h <= max_height + 30: count += 1 # 输出结果 print(count) ``` 输入样例: ``` 100 200 150 140 129 134 167 198 200 111 110 ``` 输出样例: ``` 5 ```
相关问题

陶陶家的院子里有一棵苹果树,每到秋天树上就会结出10个苹果。苹果成熟的时候,陶陶就会跑去摘苹果。陶陶有个30厘米高的板凳,当他不能直接用手摘到苹果的时候,就会踩到板凳上再试试。现在已知10个苹果到地面

### 回答1: 陶陶家的院子里有一棵苹果树,每到秋天树上就会结出10个苹果。苹果成熟的时候,陶陶就会跑去摘苹果。陶陶有个30厘米高的板凳,当他不能直接用手摘到苹果的时候,就会踩到板凳上再试试。现在已知10个苹果到地面。 ### 回答2: 假设陶陶能够直接用手摘到的苹果数量为a,那么他需要踩板凳才能摘到的苹果数量就是10-a个。根据题目中描述,当他不能直接用手摘到苹果的时候,就会踩到板凳上再试试,也就是说他成功摘到的苹果数量一定是a加上他尝试踩板凳后成功摘到的苹果数量。因此: 摘到的苹果数量 = a + 成功踩板凳摘到的苹果数量 根据题目条件可知,现在已有10个苹果掉在了地上,因此摘到的苹果数量加上掉落在地上的苹果数量一定是10个。因此: 摘到的苹果数量 + 掉落的苹果数量 = 10 代入前面的式子得: a + 成功踩板凳摘到的苹果数量 + 掉落的苹果数量 = 10 再次利用题目描述,每到秋天树上就会结出10个苹果,因此掉落的苹果数量一定是10减去摘到的苹果数量。因此: a + 成功踩板凳摘到的苹果数量 + (10 - a) = 10 简化可得: 成功踩板凳摘到的苹果数量 = 0 也就是说,陶陶在使用了板凳之后,仍然无法摘到更多的苹果。因此他能够直接用手摘到的苹果数量为10个。 ### 回答3: 陶陶家的院子里有一棵苹果树,每到秋天树上就会结出10个苹果。而陶陶有30厘米高的板凳,当他不能直接用手摘到苹果的时候,就会踩到板凳上再试试。现在已知10个苹果到地面,那么我们可以根据已知信息推理出以下内容。 首先,我们可以确定陶陶一共摘下了多少个苹果。因为已知有10个苹果掉在了地上,所以陶陶最少也要摘到10个苹果才能有10个苹果掉在地上,而如果他所有的苹果都摘到了,那么地上的苹果数量也不止10个。所以我们可以得出结论:陶陶摘下了至少11个苹果。 接下来,我们可以进一步分析陶陶上板凳的情况。假设此前陶陶只是用手摘苹果,那么地上苹果的数量不可能只有10个。因此我们可以推断出,陶陶在摘苹果的过程中,至少踩上过一次30厘米高的板凳,才因此多摘下了那10个苹果。 最后,我们可以根据已知信息估算出陶陶所踩的那个板凳和苹果树之间的距离。因为陶陶的身高不知道,所以我们无法确定他手臂的长度。但是根据我们所了解到的情况,我们可以假设他的身高大概为1.5米左右,手臂的长度为70厘米。因此,我们可以算出他够不到的苹果高度是1.8米(1.5 + 0.7 = 2.2)。而陶陶所用的板凳高度为0.3米,所以苹果树和板凳之间的距离就是1.5米(1.8 - 0.3 = 1.5)。 综上所述,陶陶摘下了至少11个苹果;他在摘苹果的过程中踩了一次30厘米高的板凳;苹果树和板凳之间的距离大约为1.5米。

陶陶家的院子里有一颗苹果树,每到秋天树上就会结出10个果,陶陶就会跑去摘果子。陶陶有个30厘米高的板凳,当她不能直接用摘到苹果的时候,就会踩到板凳上再试试。现在已知10个苹果到地面的高度,以及陶陶把手伸直的时候能够达到的最大高度,请帮陶陶算一下她能够摘到的苹果数目

假设陶陶把手伸直时能够达到的最大高度为h,苹果树的高度为H,则当h≥H时,陶陶可以直接摘到所有的苹果;当h<H时,陶陶需要踩到板凳上才能够摘到苹果。 假设苹果到地面的高度为d,则陶陶在踩到板凳上后,能够达到的最大高度为h+30厘米。因此,如果h+30≥d,则陶陶可以摘到所有的苹果;如果h+30<d,则陶陶只能够摘到高度不超过h+30的苹果。 因此,陶陶能够摘到的苹果数目为: 如果h≥H,摘到10个苹果; 如果h+30≥d≥H,摘到10个苹果; 如果h+30<d≤H,摘到d-(h+30)个苹果。 其中,H和d是已知量,h是需要通过题目给出的信息计算得出。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

NOIP信息学竞赛复赛真题选

包含以下试题 1、明明的随机数(NOIP2006p1) 2、陶陶摘苹果(NOIP2005p1) 3、校门外的树(NOIP2005p2) 4、不高兴的津津(NOIP2004p1) 5、谁拿了最多奖学金(NOIP2005t1) 6、津津的储蓄计划(NOIP2004t1)
recommend-type

Java swing + socket + mysql 五子棋网络对战游戏FiveChess.zip

五子棋游戏想必大家都非常熟悉,游戏规则十分简单。游戏开始后,玩家在游戏设置中选择人机对战,则系统执黑棋,玩家自己执白棋。双方轮流下一棋,先将横、竖或斜线的5个或5个以上同色棋子连成不间断的一排者为胜。 【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【技术】 Java、Python、Node.js、Spring Boot、Django、Express、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、React、Angular、Vue、Bootstrap、Material-UI、Redis、Docker、Kubernetes
recommend-type

纯C语言实现的控制台有禁手五子棋(带AI)Five-to-five-Renju.zip

五子棋游戏想必大家都非常熟悉,游戏规则十分简单。游戏开始后,玩家在游戏设置中选择人机对战,则系统执黑棋,玩家自己执白棋。双方轮流下一棋,先将横、竖或斜线的5个或5个以上同色棋子连成不间断的一排者为胜。 【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【技术】 Java、Python、Node.js、Spring Boot、Django、Express、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、React、Angular、Vue、Bootstrap、Material-UI、Redis、Docker、Kubernetes
recommend-type

setuptools-57.1.0.tar.gz

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

setuptools-59.1.1.tar.gz

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

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
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB,其中w(n)是零均值高斯色噪声,w(n)=0.8*w(n-1)+e(n),e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

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
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。