数学课上，老师在黑板上写下了如下的一串数：1、2、3、1、4、3、7、4、11、7......请你根据它的规律求出第n项的值？

根据这个数列的规律，每一项都是前两项的和（除了第一个数为1）。因此，可以使用递推公式来求解第n项的值：

- 第1项为1
- 第2项为2
- 对于n > 2，第n项为第n-1项和第n-2项的和。

使用这个递推公式，可以写出如下的Python代码来求解第n项的值：

def find_nth_term(n):
    if n == 1:
        return 1
    elif n == 2:
        return 2
    else:
        return find_nth_term(n-1) + find_nth_term(n-2)

例如，如果想要求解数列的第10项，可以调用`find_nth_term(10)`，得到答案为81。

相关问题

小蓝在黑板上连续写下从 1 到 2023 之间所有的整数，得到了一个数字序 列： S = 12345678910111213 . . . 20222023。 小蓝想知道 S 中有多少种子序列恰好等于 2023

好的，让我来回答你的问题。这是一道字符串匹配的问题。可以使用 KMP 算法进行求解。

具体做法如下：

1. 将要匹配的模式串设为 "2023"，并计算出它的 next 数组。

2. 从 S 的第一个字符开始，依次比较 S 中长度为 4 的子串和模式串是否匹配。

3. 如果匹配成功，则记录下来匹配成功的位置，并移动指针到下一个位置继续匹配。

4. 如果匹配失败，则根据 next 数组移动模式串指针，继续尝试匹配。

5. 当模式串指针移动到模式串末尾时，说明匹配成功，记录下来匹配成功的位置。

最终，匹配成功的位置的数量就是 S 中恰好等于 2023 的子序列的数量。

需要注意的是，这种方法需要计算模式串的 next 数组，时间复杂度为 O(m)，其中 m 是模式串的长度。由于模式串长度为 4，因此可以手动计算 next 数组，时间复杂度为 O(1)。

老师在黑板上写出了一个正整数数列，让所有同学都来做一个数学实验，要求如下： 1. 这组数总共不超过500000个，每个数的大小范围在1~80之间； 2. 要从这组数中找出两个相邻且相同的数，删掉其中一个数，剩下的一个数加1（例如：两个相邻的6，变成一个7）； 3. 重复执行第2步； 4. 当操作无法继续进行时，实验结束，此时，实验结果就是这组数里面最大的数。

这道题可以使用模拟的方法解决，按照题目要求进行操作，直到找不到相邻且相同的数为止，此时剩下的数的最大值就是实验结果。具体实现可以使用一个数组来存储这组数，每次遍历数组，找到相邻且相同的数，并执行相应的操作。代码如下：

#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int MAXN = 500000;

int a[MAXN];

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> a[i];
    }

    bool flag = true; // 标记是否进行了操作
    while (flag) {
        flag = false;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            if (a[i] == a[i + 1]) { // 找到相邻且相同的数
                a[i]++; // 将其中一个数加1
                for (int j = i + 1; j < n - 1; j++) {
                    a[j] = a[j + 1]; // 后面的数往前移
                }
                n--; // 数组大小减1
                flag = true; // 标记进行了操作
                break; // 找到一对相邻且相同的数就退出循环
            }
        }
    }

    int ans = *max_element(a, a + n); // 找到数组中最大的数
    cout << ans << endl;

    return 0;
}

在这个程序中，使用了一个标记变量 flag 来记录是否进行了操作，如果没有进行操作，说明找不到相邻且相同的数，就可以退出循环了。另外，为了找到数组中最大的数，使用了 C++ 中的 `max_element` 函数，该函数可以在一个范围内找到最大的元素。