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
相关问题
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
```
浙大PTA列车调度问题C语言代码
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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