改变表现和问题简化问题分别举例

改变表现指的是对问题进行一定的转化，从而得到一种不同的表现形式，使得问题更容易解决。常见的改变表现的方法包括数学变换、空间变换、时间变换等。例如，将一个复杂的图形分解成多个简单的几何图形，或者将一个复杂的算法转化为更简单的数学公式，都属于改变表现的范畴。下面举一个例子：

问题：给定一个矩形，求其面积。

改变表现：将矩形拆分成两个直角三角形，然后利用勾股定理计算面积。

问题简化指的是将一个复杂的问题简化为一个更简单的问题，从而更容易解决。常见的问题简化的方法包括抽象化、分解、归纳、类比等。例如，将一个需要计算的大整数拆分成多个小整数相加，或者将一个棘手的问题转化为已知的类似问题进行解决，都属于问题简化的范畴。下面举一个例子：

问题：给定一组数，求其中的最大值。

问题简化：先找到其中的最小值，然后再对所有数取相反数，最后找到取相反数后的最小值即可得到原问题的最大值。

相关问题

常见npc，np问题举例

常见的NPC问题主要包括NPC（Non-player Character）路径规划、对话生成和行为决策等方面的应用。下面是一些举例：

1. NPC路径规划问题：给定一个游戏场景，NPC需要找到最短路径或避开障碍物的路径到达目标点。例如，NPC在地图上寻找最短路径到达某个目标地点，同时避开墙壁或其他障碍物。

2. NPC对话生成问题：在游戏中，NPC需要根据玩家的对话或情境生成合适的回答。例如，玩家问NPC关于任务的进展，NPC需要根据任务状态和玩家角色的情况生成回答。

3. NPC行为决策问题：NPC需要根据游戏中的情境和目标来做出合适的决策。例如，在角色扮演游戏中，NPC需要根据玩家的行为和游戏剧情来做出不同的反应和决策，如攻击敌人、逃跑或与其他NPC互动等。

这些是常见的NPC问题，通过算法和技术的应用，可以使NPC在游戏中表现更加智能和自然。

举例说明用计算机求解问题的方法和步骤

计算机可以应用于各种问题的求解，以下是一个示例，来说明用计算机求解问题的方法和步骤：

问题：如何计算斐波那契数列的第n个数？

1. 确定问题：我们的目标是计算斐波那契数列的第n个数。

2. 收集数据：我们需要收集一个整数n，代表斐波那契数列的第n个数。

3. 分析问题：斐波那契数列的第n个数可以使用递归或循环算法来计算。

4. 设计算法：我们可以使用递归算法来计算斐波那契数列的第n个数，代码如下：

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

我们也可以使用循环算法来计算斐波那契数列的第n个数，代码如下：

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        a, b = 0, 1
        for i in range(2, n+1):
            c = a + b
            a, b = b, c
        return b

5. 编写程序：我们可以使用Python编写程序，调用上述算法来计算斐波那契数列的第n个数。

6. 调试程序：我们需要对程序进行测试和调试，确保程序可以正确的计算斐波那契数列的第n个数，处理错误输入等异常情况。

7. 运行程序：我们可以在计算机上运行程序，输入n，然后程序会输出斐波那契数列的第n个数。

8. 分析结果：我们需要分析输出结果是否正确，评估程序的性能和可靠性，以及确定是否需要进一步优化算法和程序。

这是一个简单的示例，实际应用中可能会涉及更多的问题和复杂度，但是以上步骤是用计算机求解问题的基本过程。