java编写约瑟夫环

时间: 2023-09-28 13:03:46 浏览: 36
约瑟夫环是一个经典的问题,可以通过 Java 来实现。下面是一个简单的实现示例: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class JosephusCircle { public static void main(String[] args) { int n = 7; // 总人数 int k = 3; // 报数为 3 的出队 List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); for (int i = 1; i <= n; i++) { list.add(i); } int index = 0; while (list.size() > 1) { index = (index + k - 1) % list.size(); // 计算出队的下标 System.out.println("出队:" + list.remove(index)); // 删除出队的人并输出 } System.out.println("胜利者:" + list.get(0)); // 剩下的那个人即为胜利者 } } ``` 在上面的代码中,我们首先创建了一个包含从 1 到 n 的整数的列表。然后,我们使用一个循环来模拟报数的过程,每次报数为 k 的人出队,直到只剩下一个人为止。最后,我们输出剩下的那个人,即为胜利者。 需要注意的是,由于列表中的下标是从 0 开始的,因此在计算出队的下标时需要使用取模运算。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

约瑟夫环问题用C++代码实现

8. 【题目】约瑟夫环(约瑟夫问题)是一个数学的应用问题:已知n个人(以编号1,2,3...n分别表示)围坐在一张圆桌周围。从编号为1的人开始报数,数到k的那个人出列;他的下一个人又从1开始报数,数到k的那个人又...
recommend-type

约瑟夫环问题Java代码实现

约瑟夫环问题Java代码实现 详细介绍了约瑟夫环问题 以及java的代码实现
recommend-type

C语言基于循环链表解决约瑟夫环问题的方法示例

主要介绍了C语言基于循环链表解决约瑟夫环问题的方法,简单描述了约瑟夫环问题并结合实例形式分析了C语言使用循环链表解决约瑟夫环问题的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

约瑟夫环c单链表约瑟夫环c单链表

约瑟夫环c单链表问题描述:约瑟夫问题的一种描述是:编号为1,2,…,n的n个人按顺时针方向围坐一圈,每人持一个密码(正整数)。一开始任选一个正整数作为报数上限值m,从第一个人开始按顺时针方向自1开始顺序报数...
recommend-type

智慧物流医药物流落地解决方案qytp.pptx

智慧物流医药物流落地解决方案qytp.pptx
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

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
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。