PTA约瑟夫问题变形的代码是什么

时间: 2024-10-28 11:15:22 浏览: 52
关于约瑟夫环问题(Josephus Problem)的变形,它通常涉及到在一个环形数组中按照特定步长删除元素。这个经典的动态规划问题可以用多种编程语言解决,下面是一个简单的Python代码示例: ```python def josephus_transform(n, k): if n < 2 or k <= 1: return "无效输入" # 创建一个空列表模拟环形数组 ring = list(range(1, n + 1)) # 删除元素并更新索引 current_index = 0 for _ in range(k - 1): # 先跳过一轮 current_index = (current_index + k - 1) % len(ring) for _ in range(n - 1): # 正常循环 current_index = (current_index + k) % len(ring) ring.pop(current_index) return ring[0] # 返回最后一个存活的人 # 示例 n = 14 # 总人数 k = 2 # 每隔k人淘汰 print(josephus_transform(n, k)) # 输出结果
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pta约瑟夫问题

PTA约瑟夫问题是一个经典的数学问题,假设有n个人围成一圈,从第1个人开始报数,报到m的人出圈,下一个人重新从1开始报数,直到所有人出圈为止。问最后剩下的人在原来的编号中是第几个。 具体的解题思路可以使用环形链表模拟这个过程,每次找到要出圈的人并将其从链表中移除,然后重新从下一个人开始继续报数。最后留下的那个人就是最终的答案。 以下是一个使用Python实现的示例代码: ```python class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None def josephus(n, m): head = Node(1) last = head for i in range(2, n+1): new_node = Node(i) last.next = new_node last = new_node last.next = head p = last for i in range(n): for j in range(m-1): p = p.next print("出圈:", p.next.data) p.next = p.next.next print("最后留下的人:", p.data) n = 5 m = 3 josephus(n, m) ``` 输出结果为: ``` 出圈: 3 出圈: 1 出圈: 5 出圈: 2 最后留下的人: 4 ```

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浙江大学的PTA(Practice Training Admission,实习训练申请)列车调度问题是一个经典的线性规划问题,通常用于教学中教授动态规划算法。在C语言中,你可以使用标准库函数如`glpk`、`lp_solve`等来进行求解。以下是一个简单的示例,展示如何使用`glpk`库解决此类问题: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <glpk.h> // 定义列车和站点结构体 typedef struct { int id; int capacity; // 列车容量 } Train; typedef struct { int train_id; int station_id; int demand; // 站点需求量 int cost; // 运输成本 } Route; // 读取数据 void read_data(int trains[], Train* train_list, int routes[], Route* route_list, int& num_trains, int& num_routes) { // ... (这里填写读取数据的代码) } // 动态规划函数 int solve_train_scheduling(Train train_list[], int num_trains, Route route_list[], int num_routes) { // 初始化矩阵 int dp[2][num_routes + 1]; // dp[i][j]表示到达第j站,是否满载的最小成本 int prev_cost[num_trains]; for (int i = 0; i <= num_routes; i++) { dp[0][i] = INT_MAX; // 初始化边界条件 } for (int i = 1; i <= num_trains; i++) { // 遍历每列列车 // ... (这里填充动态规划状态转移方程) prev_cost[i - 1] = dp[1][num_routes]; } // 使用GLPK调用LP求解 glp_prob *prob = glp_create_prob(); glp_set_prob_name(prob, "Train Scheduling Problem"); // ... (设置模型参数,添加变量和约束) glp_load_matrix(prob, GLP_LO, num_routes + 1, num_trains, prev_cost); // 将dp数组加载到LP模型 glp_simplex(prob); double min_cost = glp_get_obj_val(prob); int best_solution[num_trains]; glp_get_col_prim(prob, GLP_DB_PRIM, 0, num_trains, best_solution); // 解析并返回结果 return min_cost; } int main() { int trains[] = {3, 4}; // 列车总数 Train train_list[2] = {...}; // ... (继续读取其他数据) int routes[] = {5}; // 路线总数 Route route_list[5] = {...}; int num_trains, num_routes; read_data(trains, &train_list[0], routes, &route_list[0], num_trains, num_routes); int optimal_cost = solve_train_scheduling(train_list, num_trains, route_list, num_routes); printf("Minimum cost for PTA training is: %d\n", optimal_cost); // ... (打印详细解决方案) return 0; }
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