近几年的运动冠军有哪些
时间: 2023-10-08 15:07:52 浏览: 48
题目描述:有n个乒乓球运动员打淘汰赛,编写函数计算能够够决出冠军需要的比赛场次。
提示:淘汰赛是指比赛中,每场比赛的失败者会被淘汰出局,直到最后只剩下一位选手为止。每一轮比赛的选手数都是2的次方,即2,4,8,16...直到最后只剩下一名选手。
每一轮淘汰赛抽出一半的选手,进行比赛,所以每一轮比赛的场次是选手数的一半,直到只剩下一名选手为止。所以比赛的场次可以用这个公式来计算:
比赛场次 = log2 n
其中n表示选手的数量,log2表示以2为底的对数。
每一轮淘汰赛的选手两两配对,只有一名选手晋级到下一轮比赛,所以每一轮比赛中所需进行的比赛场次就是选手数量的一半。最后只剩下一名选手时,淘汰赛结束,决出冠军。
编写一个函数来计算比赛场次,函数的参数是选手数量n,返回值是比赛场次。
相关问题
利物浦在2020年获得英超冠军,你觉得因素有哪些?
2020年利物浦获得英超冠军,成功因素有以下几个方面:
1. 出色的整体表现:利物浦在整个赛季表现出色,全队配合默契,比赛表现十分稳定。
2. 球队领导力强:主教练Jürgen Klopp带领球队明确了战略目标,并且有效地激励了球员。
3. 强大的阵容:利物浦拥有一支实力强大的阵容,球员们相互配合默契,在比赛中表现出色。
4. 好的心态:球员们保持着良好的心态,在比赛中保持高度的积极性和激情。
这些因素加起来,帮助利物浦在2020年获得了英超冠军。
深度学习近两年的文献
近两年深度学习领域的文献非常丰富,以下是一些重要的研究成果和进展:
1. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" (2018) - 这篇论文提出了一种基于Transformer模型的预训练方法,通过大规模无监督学习来提高自然语言处理任务的性能。
2. "Generative Adversarial Networks" (2014) - 这篇论文引入了生成对抗网络(GAN)的概念,通过博弈的方式训练生成器和判别器模型,实现了逼真的图像生成。
3. "Deep Residual Learning for Image Recognition" (2015) - 这篇论文提出了残差网络(ResNet),通过引入跳跃连接解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题,极大地提升了图像识别任务的性能。
4. "Attention Is All You Need" (2017) - 这篇论文提出了Transformer模型,通过自注意力机制实现了序列到序列的建模,取代了传统的循环神经网络在机器翻译等任务中的应用。
5. "DeepMind's AlphaGo" (2016) - 这篇论文介绍了DeepMind开发的AlphaGo程序,通过深度强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术,击败了世界围棋冠军,引起了广泛的关注。
6. "DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification" (2014) - 这篇论文介绍了Facebook开发的DeepFace系统,通过深度卷积神经网络实现了接近人类水平的人脸验证性能。
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