mmc换硬币问题

问题来自某论坛比赛,要求 EXCEL VBA解决。

mmc比较容易,趣味数学,还是数学问题。

题目内容:
有一国,其国内硬币可按其面值至该国银行兑换,其面值为任一正整数[n],银行兑换方式为返回面值为如下的三枚:[n/2], [n/3], [n/4],当然也都取整了。另外,该银行也可用该国硬币兑换成等额的RMB。现要求编写计算器,使得输入硬币的面值(即任一正整数),而输出可获得的最大RMB数字。

例如:输入2,则可直接兑成RMB,得输出2。输入12,可先换为 [12/2]=6,[12/3]=4,[12/4]=3,再换成RMB,输出13。

 

可先多次换为本国硬币,再换RMB。

再以一例说明,现有面值25的硬币一枚,求最大可换回的RMB数

1、直接换得25RMB,或换得INT(25/2)=12, INT(25/3)=8, INT(25/4)=6,各一枚
2、12的硬币可直接换,得12RMB,或如前可换得6、4、3三枚硬币
      8和6的硬币也都同样有两种选择
……
如上会有多个选择分支,需要从中找出最终可得硬币面值之和最大,即为可换得的最大RMB数,此例为6+4+3+8+6=27

另3万的得数为54563,供校验。

 

### 武汉大学土地利用分类的相关信息 武汉大学提供了1985至2022间中国逐30分辨率土地利用数据[^4]。这些数据基于多源卫星影像处理生成,其土地分类体系涵盖了九种主要类别:农田、森林、灌木、草地、水体、冰雪、荒地、建设用地以及湿地。每一种分类都经过严格的定义和验证过程,以确保数据的可靠性和一致性。 #### 数据特点 - **时间跨度**:数据覆盖了从1985开始到2022的逐变化情况。 - **空间分辨率**:分辨率达到30,能够提供较为精细的地表特征描述。 - **分类体系**:采用国际通用的土地利用分类标准,具体包括上述九大类目。 以下是这九种类别的简单说明: - **农田**:指用于耕作的土地,通常种植粮食作物或其他经济作物。 - **森林**:由乔木组成的植被群落,具有较高的树冠覆盖率。 - **灌木**:以低矮灌丛为主的植被类型,常见于干旱或半干旱地区。 - **草地**:主要用于放牧或自然生长草本植物的区域。 - **水体**:湖泊、河流及其他水域类型的总称。 - **冰雪**:永久积雪或冰川覆盖区。 - **荒地**:未被开发或难以利用的土地资源。 - **建设用地**:人类活动密集的地方,如城、工业区等。 - **湿地**:介于陆地与水域之间的过渡地带,生态功能显著。 #### 获取方式 武汉大学已经将这部数据整理完毕并通过网络共享给研究者使用。可以通过提供的链接访问下载页面,但需要注意的是可能涉及一定的费用补偿作为技术支持的认可。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_data_link(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') download_links = [] for link in soup.find_all('a', href=True): if 'download' in link['href']: download_links.append(link['href']) return download_links url = "http://generatelink.xam.ink/change/makeurl/changeurl/8277" print(fetch_data_link(url)) ``` 以上代码片段可以用来抓取指定网页中的下载地址列表(仅做演示用途,请合法合规操作)。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值