以上分析中,47-48-24-12-6-3-4-2-1,不应该是8次吗?怎么算的是7次

时间: 2023-09-06 11:14:43 浏览: 75
非常抱歉,我之前的回答有误。你是正确的,47 经过操作后的步骤应该是 8 次,而不是 7 次。 让我们再次检查代码和操作过程: ``` candies = int(input()) minCount = [sys.maxsize] divide(candies, 0, minCount) print(minCount[0]) ``` 对于输入的 47,程序进入 `divide(47, 0, minCount)`。 1. 47 是奇数,所以执行 `else` 分支: - 执行 `divide(48, 1, minCount)`:将糖果数量加一,并将操作次数加一。 2. 48 是偶数,所以执行 `if` 分支: - 执行 `divide(24, 2, minCount)`:将糖果数量除以2,并将操作次数加一。 3. 24 是偶数,所以执行 `if` 分支: - 执行 `divide(12, 3, minCount)`:将糖果数量除以2,并将操作次数加一。 4. 12 是偶数,所以执行 `if` 分支: - 执行 `divide(6, 4, minCount)`:将糖果数量除以2,并将操作次数加一。 5. 6 是偶数,所以执行 `if` 分支: - 执行 `divide(3, 5, minCount)`:将糖果数量除以2,并将操作次数加一。 6. 3 是奇数,所以执行 `else` 分支: - 执行 `divide(4, 6, minCount)`:将糖果数量加一,并将操作次数加一。 7. 4 是偶数,所以执行 `if` 分支: - 执行 `divide(2, 7, minCount)`:将糖果数量除以2,并将操作次数加一。 8. 2 是偶数,所以执行 `if` 分支: - 执行 `divide(1, 8, minCount)`:将糖果数量除以2,并将操作次数加一。 9. 1 是终止条件,进入 `if candies == 1` 分支: - 更新 `minCount[0]` 为当前操作次数 `count` 的较小值,即 8。 因此,最小操作次数是 8,而不是 7。非常抱歉给你带来了困惑。如果还有其他问题,请随时提问。

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编号 性别 年龄 独生子女 类别 学历层次 家庭结构 家庭教养方式 对学校环境适应程度 学校管理 教师态度 人际交往 健康自评 问题1 问题2 问题3 问题4 问题5 问题6 问题7 问题8 问题9 问题10 问题11 问题12 问题13 问题14 问题15 问题16 问题17 问题18 问题19 问题20 问题21 问题22 问题23 问题24 问题25 问题26 问题27 问题28 问题29 问题30 问题31 问题32 问题33 问题34 问题35 问题36 问题37 问题38 问题39 问题40 问题41 问题42 问题43 问题44 问题45 问题46 问题47 问题48 问题49 问题50 问题51 问题52 问题53 问题54 问题55 问题56 问题57 问题58 问题59 问题60 问题61 问题62 问题63 问题64 问题65 问题66 问题67 问题68 问题69 问题70 问题71 问题72 问题73 问题74 问题75 问题76 问题77 问题78 问题79 问题80 问题81 问题82 问题83 问题84 问题85 问题86 问题87 问题88 问题89 问题90 总分 总症状指数 第一因子数 第二因子 第三因子 第四因子 第五因子 第六因子 第七因子 第八因子 第九因子 阳性症状均分 阳性症状痛苦水平 1 1 18 0 3 1 1 4 2 2 1 2 1 3 1 1 3 2 4 1 1 3 3 2 1 3 4 1 1 1 2 2 1 2 4 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 1 4 2 1 2 3 2 1 1 2 1 3 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 2 3 4 2 4 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 1 157 1.744444444 1.583333333 2.1 2 1.846153846 1.3 1.666666667 1.833333333 2 1.3 1.7528 1.764 上述是数据实例,试建立学生心理健康状况的评价模型数学建模()

对以下matlab代码进行算法分析和算法步骤描述 clc clear all zb=[413 359 403 343 383.5 351 381 377.5 339 376 335 383 317 362 334.5 353.5 333 342 282 325 247 301 219 316 225 270 280 292 290 335 337 328 415 335 432 371 418 374 444 394 251 277 234 271 225 265 212 290 227 300 256 301 250.5 306 243 328 246 337 314 367 315 351 326 355 327 350 328 342.5 336 339 336 334 331 335 371 330 371 333 388.5 330.5 411 327.5 419 344 411 343 394 346 342 342 342 348 325 372 315 374 342 372 345 382 348.5 380.5 351 377 348 369 370 363 371 353 354 374 363 382.5 357 387 351 382 369 388 335 395 381 381 391 375 392 366 395 361 398 362 401 359 405 360 410 355 408 350 415 351 418 347 422 354 418.5 356 405.5 364.5 405 368 409 370 417 364 420 370 424 372 438 368 438.5 373 434 376 438 385 440 392 447 392 448 381 444.5 383 441 385 440.5 381.5 445 380 444 360 ]; xla=[1 75 1 78 2 44 3 45 3 65 4 39 4 63 5 49 5 50 6 59 7 32 7 47 8 9 8 47 9 35 10 34 11 22 11 26 12 25 12 471 14 21 15 7 15 31 16 14 16 38 17 40 17 42 17 81 18 81 18 83 19 79 20 86 21 22 22 372 22 13 23 13 23 383 24 13 24 25 25 11 26 27 26 10 27 12 28 29 28 15 29 30 30 7 30 48 31 32 31 34 32 33 33 34 33 8 34 9 35 45 36 35 36 37 36 16 36 39 37 7 38 39 38 41 39 40 40 2 41 17 41 92 42 43 43 2 43 72 44 3 45 46 46 8 46 55 47 48 47 6 47 5 48 61 49 50 49 53 50 51 51 52 51 59 52 56 53 52 53 54 54 55 54 63 55 3 56 57 57 58 57 60 57 4 58 59 60 62 61 60 62 4 62 85 63 64 64 65 64 76 65 66 66 67 66 76 67 44 67 68 68 69 68 75 69 70 69 71 69 1 70 2 70 43 71 72 71 74 72 73 73 74 73 18 74 1 74 80 75 76 76 77 77 78 77 19 78 79 79 80 80 18 81 82 82 83 82 90 83 84 84 85 85 20 86 87 86 88 87 88 87 92 88 89 88 91 89 20 89 84 89 90 90 91 91 92 ]; for i=143:-1:1 if xla(i,2)>92 xla(i,:)=[]; end end a=ones(92,92)*inf; for i=1:92 a(i,i)=0; end for k=1:140 i=xla(k,1);j=xla(k,2); sss=sqrt((zb(i,1)-zb(j,1))^2+(zb(i,2)-zb(j,2))^2); a(i,j)=sss; a(j,i)=sss; end

62:11,19,23,24,26,33,15; 61:1,4,6,11,12,22,15; 60:9,11,17,19,30,31,11; 59:2,6,13,22,27,32,6; 58:10,17,22,26,30,33,11; 57:2,5,10,17,24,32,3; 56:8,14,15,18,23,33,8; 55:3,4,20,23,27,32,13; 54:5,6,9,10,15,26,12; 53:1,7,14,20,27,30,15; 52:3,4,5,8,12,17,6; 51:22,26,29,30,32,33,14; 50:2,7,9,14,22,23,5; 49:5,7,14,23,25,27,2; 48:2,3,10,24,28,30,8; 47:5,7,14,23,31,33,7; 46:6,8,17,25,26,28,3; 45:3,6,12,21,27,28,4; 44:2,8,15,22,24,26,16; 43:5,8,12,20,24,28,10; 42:10,17,20,23,27,30,10; 41:1,6,12,13,15,24,6; 40:9,16,17,24,29,31,8; 39:2,3,9,13,19,28,9; 38:2,9,14,17,31,33,8; 37:8,23,25,26,29,31,12; 36:13,14,18,19,24,30,9; 35:1,4,9,10,20,33,6; 34:2,3,9,11,12,17,15; 33:8,9,13,23,24,26,5; 32:6,19,20,26,28,33,1; 31:7,14,27,29,31,33,5; 30:2,3,7,16,30,31,6; 29:3,7,12,24,28,33,8; 28:5,7,10,17,20,22,14; 27:8,10,22,27,32,33,8; 26:1,18,26,30,31,33,3; 25:4,16,20,21,31,32,14; 24:3,6,9,17,27,28,3; 23:5,8,10,15,24,25,9; 22:10,11,18,19,23,31,3; 21:2,5,6,19,21,27,4; 20:1,12,17,18,26,27,5; 19:6,12,26,28,29,32,15; 18:10,12,17,19,25,31,13; 17:5,11,18,20,26,28,12; 16:14,16,19,23,28,30,3; 15:2,3,14,21,29,32,8; 14:6,7,18,23,27,30,5; 13:6,10,14,22,23,33,13; 12:3,4,7,22,26,30,6; 11:6,7,16,17,21,22,4; 10:4,5,13,18,27,29,12; 09:3,4,19,23,30,32,6; 08:5,13,18,20,26,28,6; 07:5,6,9,22,25,31,3; 06:2,10,12,14,24,26,5; 05:2,6,8,13,14,19,16; 04:1,7,15,16,20,25,16; 03:5,8,18,25,30,32,6; 02:2,6,10,16,18,22,13; 01:9,16,18,22,28,32,2; 请预测下一组数据

1.% 初始化PN序列   2.PN = [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0];   3.   4.% 生成PN序列   5.for i = 1:5   6.    % 计算PN序列的下一个元素   7.    next = mod(PN(10) + PN(3), 2);   8.    % 将PN序列右移一位,并在最左侧插入下一个元素   9.    PN = [next PN(1:9)];   10.end   11.   12.% 打印PN序列   13.disp('PN序列:')   14.disp(PN)   15.   16.% 绘制PN序列的自相关函数   17.autocorr = zeros(1, 19);   18.for k = -9:9   19.    for i = 1:(10 - abs(k))   20.        autocorr(k + 10) = autocorr(k + 10) + PN(i) * PN(i + abs(k));   21.    end   22.end   23.disp('PN序列的自相关函数:')   24.disp(autocorr)   25.figure(1)   26.stem(-9:9, autocorr)   27.title('PN序列的自相关函数')   28.   29.% 只显示前101个元素的部分自相关函数   30.part_autocorr = zeros(1, 101);   31.for k = 1:101   32.    for i = 1:(10 - k)   33.        part_autocorr(k) = part_autocorr(k) + PN(i) * PN(i + k);   34.    end   35.end   36.disp('只显示前101个元素的部分自相关函数:')   37.disp(part_autocorr)   38.figure(2)   39.stem(1:101, part_autocorr)   40.title('只显示前101个元素的部分自相关函数')   41.   42.% 输出PN序列的前101个采样   43.output = [];   44.for i = 1:101   45.    output = [output PN(mod(i - 1, 10) + 1)];   46.end   47.disp('PN序列发生器输出端的前101个采样:')   48.disp(output)   49.figure(3)   50.stem(1:101, output)   51.title('PN序列发生器输出端的前101个采样')  

plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False)) 33 34 index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 35 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 36 37 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 38 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 39 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 40 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 41 VIF_list 42 43 44 pca = PCA(n_components=0.9) 45 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 46 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 47 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 48 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 49 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 50 new_train_pca_90.describe()

使用python软件 自1971年7月开始,道琼斯工业股票平均价格指数每周收盘价如表所示(行数据)。 890.19 901.8 888.51 887.78 858.43 850.61 856.02 880.91 908.15 912.75 911 908.22 889.31 893.98 893.91 874.85 852.37 839 840.39 812.94 810.67 816.55 859.59 856.75 873.8 881.17 890.2 910.37 906.68 907.44 906.38 906.68 917.59 917.52 22.79 942.43 939.87 942.88 942.28 940.7 962.6 967.72 963.8 954.17 941.23 941.83 961.54 971.25 961.39 934.45 945.06 944.69 929.03 938.06 922.26 920.45 926.7 951.76 964.18 965.83 959.36 970.05 961.24 947.23 943.03 953.27 945.36 930.46 942.81 946.42 984.12 995.26 1005.57 1025.21 1023.43 1033.19 1027.24 1004.21 1020.02 1047.49 1039.36 1026.19 1003.54 980.81 979.46 979.23 959.89 961.32 972.23 963.05 922.71 951.01 931.07 959.36 963.2 922.19 953.87 927.89 895.17 930.84 893.96 920 888.55 879.82 891.71 870.11 885.99 910.9 936.71 908.87 852.38 871.84 863.49 887.57 898.63 886.36 927.9 947.1 971.25 978.63 963.73 987.06 935.28 908.42 891.33 854 822.25 838.05 815.65 818.73 848.02 880.23 841.48 855.47 859.39 843.94 820.4 820.32 855.99 851.92 878.05 887.83 878.13 846.68 847.54 844.81 859.9 834.64 845.9 850.44 818.84 816.65 802.17 853.72 843.09 815.39 802.41 791.77 787.23 787.94 784.57 752.58(1)检验该序列的平稳性。 (2)对该序列拟合适当的ARIMA模型提取水平信息。 (3)考察该序列是否具有条件异方差属性。如果有条件异方差属性,则拟合适当的条件异方差模型。 (4)使用拟合模型预测该序列未来4周的收盘价及收盘价的95%的置信区间。

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本篇文档是关于数据结构课程设计中的一个项目,名为“排序算法比较”。学生针对专业班级的课程作业,选择对不同排序算法进行比较和实现。以下是主要内容的详细解析: 1. **设计题目**:该课程设计的核心任务是研究和实现几种常见的排序算法,如直接插入排序和冒泡排序,并通过模块化编程的方法来组织代码,提高代码的可读性和复用性。 2. **运行环境**:学生在Windows操作系统下,利用Microsoft Visual C++ 6.0开发环境进行编程。这表明他们将利用C语言进行算法设计,并且这个环境支持高效的性能测试和调试。 3. **算法设计思想**:采用模块化编程策略,将排序算法拆分为独立的子程序,比如`direct`和`bubble_sort`,分别处理直接插入排序和冒泡排序。每个子程序根据特定的数据结构和算法逻辑进行实现。整体上,算法设计强调的是功能的分块和预想功能的顺序组合。 4. **流程图**:文档包含流程图,可能展示了程序设计的步骤、数据流以及各部分之间的交互,有助于理解算法执行的逻辑路径。 5. **算法设计分析**:模块化设计使得程序结构清晰,每个子程序仅在被调用时运行,节省了系统资源,提高了效率。此外,这种设计方法增强了程序的扩展性,方便后续的修改和维护。 6. **源代码示例**:提供了两个排序函数的代码片段,一个是`direct`函数实现直接插入排序,另一个是`bubble_sort`函数实现冒泡排序。这些函数的实现展示了如何根据算法原理操作数组元素,如交换元素位置或寻找合适的位置插入。 总结来说,这个课程设计要求学生实际应用数据结构知识,掌握并实现两种基础排序算法,同时通过模块化编程的方式展示算法的实现过程,提升他们的编程技巧和算法理解能力。通过这种方式,学生可以深入理解排序算法的工作原理,同时学会如何优化程序结构,提高程序的性能和可维护性。
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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
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STM32单片机小车智能巡逻车设计与实现:打造智能巡逻车,开启小车新时代

![stm32单片机小车](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c16e9788716a4704af8ec37f1276c4dc.png) # 1. STM32单片机简介及基础** STM32单片机是意法半导体公司推出的基于ARM Cortex-M内核的高性能微控制器系列。它具有低功耗、高性能、丰富的外设资源等特点,广泛应用于工业控制、物联网、汽车电子等领域。 STM32单片机的基础架构包括CPU内核、存储器、外设接口和时钟系统。其中,CPU内核负责执行指令,存储器用于存储程序和数据,外设接口提供与外部设备的连接,时钟系统为单片机提供稳定的时钟信号。 S
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devc++如何监视

Dev-C++ 是一个基于 Mingw-w64 的免费 C++ 编程环境,主要用于 Windows 平台。如果你想监视程序的运行情况,比如查看内存使用、CPU 使用率、日志输出等,Dev-C++ 本身并不直接提供监视工具,但它可以在编写代码时结合第三方工具来实现。 1. **Task Manager**:Windows 自带的任务管理器可以用来实时监控进程资源使用,包括 CPU 占用、内存使用等。只需打开任务管理器(Ctrl+Shift+Esc 或右键点击任务栏),然后找到你的程序即可。 2. **Visual Studio** 或 **Code::Blocks**:如果你习惯使用更专业的
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哈夫曼树实现文件压缩解压程序分析

"该文档是关于数据结构课程设计的一个项目分析,主要关注使用哈夫曼树实现文件的压缩和解压缩。项目旨在开发一个实用的压缩程序系统,包含两个可执行文件,分别适用于DOS和Windows操作系统。设计目标中强调了软件的性能特点,如高效压缩、二级缓冲技术、大文件支持以及友好的用户界面。此外,文档还概述了程序的主要函数及其功能,包括哈夫曼编码、索引编码和解码等关键操作。" 在数据结构课程设计中,哈夫曼树是一种重要的数据结构,常用于数据压缩。哈夫曼树,也称为最优二叉树,是一种带权重的二叉树,它的构造原则是:树中任一非叶节点的权值等于其左子树和右子树的权值之和,且所有叶节点都在同一层上。在这个文件压缩程序中,哈夫曼树被用来生成针对文件中字符的最优编码,以达到高效的压缩效果。 1. 压缩过程: - 首先,程序统计文件中每个字符出现的频率,构建哈夫曼树。频率高的字符对应较短的编码,反之则对应较长的编码。这样可以使得频繁出现的字符用较少的位来表示,从而降低存储空间。 - 接着,使用哈夫曼编码将原始文件中的字符转换为对应的编码序列,完成压缩。 2. 解压缩过程: - 在解压缩时,程序需要重建哈夫曼树,并根据编码序列还原出原来的字符序列。这涉及到索引编码和解码,通过递归函数如`indexSearch`和`makeIndex`实现。 - 为了提高效率,程序采用了二级缓冲技术,它能减少磁盘I/O次数,提高读写速度。 3. 软件架构: - 项目包含了两个可执行文件,`DosHfm.exe`适用于DOS系统,体积小巧,运行速度快;而`WinHfm.exe`则为Windows环境设计,提供了更友好的图形界面。 - 程序支持最大4GB的文件压缩,这是Fat32文件系统的限制。 4. 性能特点: - 除了基本的压缩和解压缩功能外,软件还提供了一些额外的特性,如显示压缩进度、文件一致性检查等。 - 哈夫曼编码的使用提高了压缩率,而二级缓冲技术使压缩速度提升了75%以上。 这个项目不仅展示了数据结构在实际问题中的应用,还体现了软件工程的实践,包括需求分析、概要设计以及关键算法的实现。通过这样的课程设计,学生可以深入理解数据结构和算法的重要性,并掌握实际编程技能。