某地老鼠成灾,现悬赏抓老鼠,每抓到一只奖励10元,于是开始跟老鼠斗智斗勇:每天在墙角可选择以下三个操作:放置一个带有一块奶酪的捕鼠夹(t),或者放置一块奶酪(c),或者什么也不放(x)。捕鼠夹可重复利
时间: 2023-04-23 10:04:47 浏览: 105
用,但每次只能抓住一只老鼠。假设老鼠数量无限,你会选择怎样的策略来最大化收益?
我的策略是:每天放置一个带有一块奶酪的捕鼠夹。因为放置一块奶酪只能吸引老鼠,但不能保证一定能抓住老鼠,而放置捕鼠夹可以同时吸引老鼠并且有一定的抓住概率,可以最大化收益。同时,每天放置一个捕鼠夹可以保证每天都有机会抓住老鼠,最大化抓老鼠的数量和收益。
相关问题
根据10年来的某地人口总数数据,预测十年后的该地人口总数。给我一份借助arima模型的Python代码,
首先,需要导入相应的Python库:pandas, matplotlib, statsmodels。然后,读取数据并进行预处理,比如将时间列设置为索引,然后使用ADF检验确保数据是平稳的。
接着,可以使用ACF和PACF图像来确定ARIMA模型的参数。最后,使用训练数据拟合ARIMA模型并预测未来十年的人口总数。
以下是一份示例代码:
``` python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
# 读取数据
data = pd.read_csv('population.csv', index_col='Year', parse_dates=True)
# 将时间列设置为索引
data.index.freq = 'Y'
# 确保数据是平稳的
result = adfuller(data['Population'])
print(f'ADF Statistic: {result[0]}\n'
f'p-value: {result[1]}\n'
f'Critical Values: {result[4]}')
# 绘制ACF和PACF图像
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12,8))
plot_acf(data, lags=10, zero=False, ax=ax1)
plot_pacf(data, lags=10, zero=False, ax=ax2)
plt.show()
# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 0, 0))
results = model.fit()
# 预测未来十年的人口总数
forecast = results.predict(start=len(data), end=len(data)+9, dynamic=False, typ='levels').rename('Forecast')
# 绘制预测结果
ax = data.plot(figsize=(12,8))
forecast.plot(ax=ax, legend=True)
plt.title('Population Forecast for Next 10 Years')
plt.show()
```
其中,`population.csv` 是包含人口总数数据的CSV文件。使用`ARIMA(data, order=(1, 0, 0))`来创建ARIMA模型,其中`(1, 0, 0)`是指使用AR(1)模型,即自回归系数为1,没有差分和移动平均项。
最后使用`results.predict()`方法来预测未来十年的人口总数,并将预测结果绘制成图表。
用c语言写一个完整代码,要求设5地之间架有6座桥,从某地出发恰巧每座桥经过一次,最后仍回到原点
以下是一个用C语言编写的完整代码,实现从某个地点出发经过6座桥最终回到原点的问题:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define N 5 // 地点数
#define M 6 // 桥数
int map[N][N] = {0}; // 地图,用邻接矩阵表示
int visited[M] = {0}; // 用于标记每座桥是否已经走过
int path[M] = {0}; // 用于记录路径
void dfs(int u, int depth) {
if (depth == M) { // 已经经过所有桥
if (map[u][0]) { // 如果最后一座桥可以回到起点
printf("Found a path: ");
for (int i = 0; i < M; i++) {
printf("%d ", path[i] + 1); // 顺次输出路径上经过的桥
}
printf("\n");
}
return;
}
for (int i = 0; i < N; i++) {
if (map[u][i] && !visited[map[u][i] - 1]) { // 如果这座桥通向另一座未走过的地点
visited[map[u][i] - 1] = 1; // 标记该桥已经走过
path[depth] = map[u][i] - 1; // 记录经过的桥
dfs(i, depth + 1); // 继续搜索
visited[map[u][i] - 1] = 0; // 回溯,标记该桥未走过
}
}
}
int main() {
// 初始化地图
map[0][1] = map[1][0] = 1;
map[0][2] = map[2][0] = 2;
map[0][3] = map[3][0] = 3;
map[1][2] = map[2][1] = 4;
map[1][3] = map[3][1] = 5;
map[2][3] = map[3][2] = 6;
printf("Searching...\n");
dfs(0, 0);
return 0;
}
```
这个代码中使用深度优先搜索(DFS)算法来遍历所有可能的路径。首先设置一个邻接矩阵来表示地图和桥的连接关系。然后从起点开始搜索,对于每一步,如果有一座未走过的桥通向另一个未走过的地点,就标记该桥已经走过,并继续搜索;如果没有可行的桥,则回溯到上一步。当遍历完所有的桥时,检查最后一座桥是否可以回到起点,如果可以,则输出路径。
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