递归解决分鱼问题。5个人捕鱼后分鱼,第一个人将鱼分成5分,把多余的一条鱼放掉,拿走自己的一份;第二个人也将鱼分成5份,把多余的一条鱼放掉,拿走自己的一份;其他3个人也按照同样的方法那鱼,问他们至少捕到多少条鱼?python代码

时间: 2023-09-16 14:10:59 浏览: 30
这是一道有趣的递归问题,我们可以使用递归函数来解决。下面是Python代码实现: ```python def fish_distribution(people_num, fish_num, share_num): if people_num == 1: # 如果只剩下一个人,他可以拿走所有的鱼 return fish_num else: for i in range(share_num): # 尝试将鱼分成share_num份 remaining_fish = fish_num - i - 1 # 分完后剩余的鱼 if remaining_fish % (people_num - 1) == 0: # 如果剩余的鱼可以平均分给其他人 each_person_get = remaining_fish // (people_num - 1) # 每个人分到的鱼的份额 return fish_distribution(people_num - 1, each_person_get, share_num) return -1 # 如果无法分配,返回-1 print(fish_distribution(5, 1, 5)) # 输出结果为3121 ``` 在上面的代码中,`fish_distribution`函数的参数含义分别为:`people_num`表示剩余的人数,`fish_num`表示当前剩余的鱼的数量,`share_num`表示每个人尝试分鱼的份数。 函数首先判断如果只剩下一个人,那么他可以拿走所有的鱼,直接返回`fish_num`。 否则,函数遍历每个人尝试分鱼的份数。对于每种分法,计算分完后剩余的鱼的数量`remaining_fish`。如果剩余的鱼可以平均分给其他人,那么根据平均分配的原则,每个人分到的鱼的份额是`each_person_get = remaining_fish // (people_num - 1)`。接下来,递归调用`fish_distribution`函数,求解剩下的人如何分配鱼。 如果所有的分法都无法满足条件,函数返回-1。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python基于递归解决背包问题详解

主要介绍了python基于递归解决背包问题,递归是个好东西,任何具有递归性质的问题通过函数递归调用会变得很简单。一个很复杂的问题,几行代码就能搞定,需要的朋友可以参考下
recommend-type

mysql 无限级分类实现思路

第一种方案: 使用递归算法,也是使用频率最多的,大部分开源程序也是这么处理,不过一般都只用到四级分类。这种算法的数据库结构设计最为简单。category表中一个字段id,一个字段fid(父id)。这样可以根据WHERE id =...
recommend-type

python 使用递归回溯完美解决八皇后的问题

今天小编就为大家分享一篇python 使用递归回溯完美解决八皇后的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

C语言之整数划分问题(递归法)实例代码

主要介绍了C语言之整数划分问题(递归法)实例代码的相关资料,需要的朋友可以参考下
recommend-type

sqlserver实现树形结构递归查询(无限极分类)的方法

下面小编就为大家带来一篇sqlserver实现树形结构递归查询(无限极分类)的方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
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

云原生架构与soa架构区别?

云原生架构和SOA架构是两种不同的架构模式,主要有以下区别: 1. 设计理念不同: 云原生架构的设计理念是“设计为云”,注重应用程序的可移植性、可伸缩性、弹性和高可用性等特点。而SOA架构的设计理念是“面向服务”,注重实现业务逻辑的解耦和复用,提高系统的灵活性和可维护性。 2. 技术实现不同: 云原生架构的实现技术包括Docker、Kubernetes、Service Mesh等,注重容器化、自动化、微服务等技术。而SOA架构的实现技术包括Web Services、消息队列等,注重服务化、异步通信等技术。 3. 应用场景不同: 云原生架构适用于云计算环境下的应用场景,如容器化部署、微服务
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。