c++题目有N本书,排成一行。珂珂发现从前向后看,从第1本开始,间隔是3的书都是她喜欢的,也就是第1、4、7、10…本书。乐乐发现从后向前看,从最后一本开始,间隔是4的书都是他喜欢的。 请问有多少本书是他们共同爱好的?

时间: 2023-08-31 14:20:54 浏览: 86
### 回答1: 我们可以用两个指针分别从前向后和从后向前扫描这些书,分别找出满足条件的书,然后找到它们的共同部分即可。 具体来说,我们可以设从前向后扫描的指针为 i,从后向前扫描的指针为 j,然后分别用 step1=3 和 step2=4 表示珂珂和乐乐喜欢的书的间隔。每次循环中,我们将 i 和 j 分别移动 step1 和 step2 步,直到 i 或 j 超出了数组的边界为止。在移动指针的过程中,如果当前指向的书是珂珂和乐乐共同喜欢的,我们就将计数器加 1。最后返回计数器的值即可。 以下是 C++ 代码实现: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 10010; int n; int a[N]; int main() { cin >> n; for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i]; int cnt = 0; for (int i = 1, j = n; i <= n && j >= 1; i += 3, j -= 4) { if (a[i] == a[j]) cnt++; } cout << cnt << endl; return 0; } ``` ### 回答2: 首先我们可以通过简单的规律来观察情况: - 从前向后看,喜欢的书本的索引是1, 4, 7, 10... - 从后向前看,喜欢的书本的索引是总数N, N-3, N-7, N-11... 可以发现,经过观察,两个人共同喜欢的书本索引中,前向索引的起点是1,后向索引的起点是N。 我们可以将两者的索引等式列出来: 前向索引的等式:1 + 3i (i为整数) 后向索引的等式:N - 4j (j为整数) 为了找到两个等式的交集,我们可以将两个等式相等化: 1 + 3i = N - 4j 由此可得: -1 + 3i + 4j = N 根据题目条件,我们可以知道N是整数,且N大于等于1所以下面尝试找出符合条件的i和j的组合。 1 + abs(3i) 是4的整数倍。 i = 0, j = 0时,不满足等式,但i = 3,j = 1时,满足等式。 因此,他们共同喜欢的书本是从第1本开始的第7本。 再进一步验证: 对于 i = 3, j = 1,1 + 3 * 3 = 10,N - 4 = 10满足等式。第10本书也是他们共同喜欢的。 所以一共有两本书是他们共同爱好的。 ### 回答3: 设共同爱好的书的数量为x。 对于珂珂而言,第1本是她喜欢的书,从第1本开始,间隔是3的书也是她喜欢的。所以,珂珂喜欢的书的编号为1, 4, 7, 10, ... 对于乐乐而言,最后一本是他喜欢的书,从最后一本开始,间隔是4的书也是他喜欢的。所以,乐乐喜欢的书的编号为最后一本书,倒数第5, 倒数第9, 倒数第13, ... 可以观察到,珂珂喜欢的书的编号始终为奇数,而乐乐喜欢的书的编号始终为偶数。 假设共同爱好的书的编号为a1, a2, a3, ..., ax,则ax为奇数。 珂珂喜欢的书的编号为1 + (1-1) * 3, 1 + (2-1) * 3, 1 + (3-1) * 3, ..., 1 + (x-1) * 3,即为从1开始的等差数列。 乐乐喜欢的书的编号为N - (1-1) * 4, N - (2-1) * 4, N - (3-1) * 4, ..., N - (x-1) * 4,即为从N开始的等差数列。 所以,ax = 1 + (x-1) * 3 = N - (x-1) * 4。 整理得:4x - 3 = N 。 因为ax是奇数,所以4x是奇数,x也是奇数。 假设x = 2y + 1,其中y为非负整数。 则得:4(2y+1) - 3 = N,即8y + 1 = N。 所以,共同爱好的书的数量为1本,编号为8y + 1。 综上所述,他们共同爱好的书的数量为1本。

相关推荐

zip
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

最新推荐

recommend-type

基于springboot开发的前后端分离的简易进销存后台管理系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于springboot-mqtt的温度、湿度、六氟化硫浓度实时监控系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

会计信息化对华强公司内部审计的影响研究.docx

会计信息化对华强公司内部审计的影响研究.docx
recommend-type

修改谷歌提供的样例量子卷积神经网络模型,基于KDD99数据集进行训练,实现了网络攻击分类检测。.zip

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
recommend-type

用泽尼克多项式拟合表面的功能matlab代码.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
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。