问题 I: 深入浅出学算法041-数的计数

问题 I: 深入浅出学算法041-数的计数

本课将介绍数的计数，包括如何列举一定范围内的整数、如何计算一组数字的和及平均值。

1. 列举整数

要列举一个范围内的整数，可以使用 for 循环。

例如，要列举 1 到 10 的整数，可以使用以下代码：

for i in range(1, 11):
    print(i)

输出结果为：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

2. 计算一组数字的和及平均值

要计算一组数字的和及平均值，可以使用 for 循环和累加变量。

例如，要计算数字列表 [1, 2, 3, 4, 5] 的和及平均值，可以使用以下代码：

num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
sum_num = 0
for num in num_list:
    sum_num += num
average_num = sum_num / len(num_list)
print('Sum:', sum_num)
print('Average:', average_num)

输出结果为：

Sum: 15
Average: 3.0

以上就是数的计数的基本介绍，希望能对你有所帮助。

相关问题

问题 A: 深入浅出学算法043-排队打水

题目描述

有 $n$ 个人要排队去打水，每个人需要一定的时间 $t_i$ 才能打完水离开。他们按照到达的时间先后排成一列，从前往后依次编号为 $1,2,\cdots,n$。一开始队伍为空。每个人依次进入队伍，如果队伍中有人正在打水，那么这个人就必须站在队伍的末尾等待。每个人打完水后会离开队伍，问每个人离开队伍的时间。

输入格式

第一行一个整数 $n$。

第二行 $n$ 个整数 $t_1,t_2,\cdots,t_n$，表示每个人打水所需的时间。

输出格式

输出 $n$ 行，第 $i$ 行表示第 $i$ 个人离开队伍的时间。

数据范围

$1\leq n\leq 1000,1\leq t_i\leq 1000$

输入样例

5
3 6 2 4 3

输出样例

3
9
11
15
18

算法1

(模拟+队列) $O(n)$

模拟整个排队打水的过程。用一个队列 $q$ 来维护当前队伍中等待的人，每当有一个人进入队伍时，先计算出他的离开时间 $t$，然后将他加入队尾。如果队伍中有人正在打水，那么这个人就必须在队伍中等待，所以 $t$ 的计算需要加上队伍中最后一个人的离开时间。

C++ 代码

算法2

(排序+贪心) $O(nlogn)$

对每个人按照到达时间排序，然后依次计算他们的离开时间。用一个变量 $cur$ 来维护当前队伍中最后一个打完水的人的离开时间，每当有一个人进入队伍时，如果他到达的时间比 $cur$ 大，则他可以直接打水离开队伍。否则他必须等待，等待的时间就是 $cur-t_i$，然后再计算他的离开时间。

C++ 代码

深入浅出学算法101-N皇后问题

N 皇后问题是一个经典的算法问题，它的目标是在 $N \times N$ 的棋盘上放置 $N$ 个皇后，使得它们互相之间不能攻击到对方。皇后可以攻击同一行、同一列或同一对角线上的其他皇后。

解决这个问题的常用方法是回溯算法。回溯算法是一种深度优先搜索的算法，它通常用于解决组合问题。在回溯算法中，我们尝试每一种可能的情况，如果当前情况不满足条件，就回溯到上一个状态并尝试下一种情况，直到找到满足条件的解或者所有情况都尝试完毕。

下面是 N 皇后问题的回溯算法实现：

def solveNQueens(n: int) -> List[List[str]]:
    def backtrack(board, row):
        if row == n:
            res.append(["".join(row) for row in board])
            return
        for col in range(n):
            if not cols[col] and not diag1[row + col] and not diag2[row - col]:
                board[row][col] = "Q"
                cols[col], diag1[row + col], diag2[row - col] = True, True, True
                backtrack(board, row + 1)
                board[row][col] = "."
                cols[col], diag1[row + col], diag2[row - col] = False, False, False

    res = []
    board = [["."] * n for _ in range(n)]
    cols, diag1, diag2 = [False] * n, [False] * (2 * n - 1), [False] * (2 * n - 1)
    backtrack(board, 0)
    return res

在回溯算法中，我们首先初始化一个 $N \times N$ 的棋盘，然后从第一行开始尝试每一列上放置皇后的情况。如果当前位置可以放置皇后，就递归到下一行继续尝试放置皇后，否则回溯到上一行并尝试下一列。当所有皇后都放置完毕时，我们将当前棋盘的状态加入结果集中。

在实现中，我们使用了三个数组来记录哪些列、哪些对角线已经有皇后了，以便在放置皇后时进行判断。其中，cols 数组记录哪些列已经有皇后，diag1 数组记录从左上角到右下角的对角线上哪些位置已经有皇后，diag2 数组记录从右上角到左下角的对角线上哪些位置已经有皇后。

以上就是 N 皇后问题的解决方法，希望能够帮助你深入浅出地理解算法的实现过程。