趣味算法题 敢死队

sunyuke 2009-02-19 11:49:14
有M个敢死队员要炸掉敌人的一碉堡,谁都不想去,排长决定用轮回数数的办法来决定哪个战士去执行任务。如果前一个战士没完成任务,则要再派一个战士上去。现给每个战士编一个号,大家围坐成一圈,随便从某一个战士开始计数,当数到5时,对应的战士就去执行任务,且此战士不再参加下一轮计数。如果此战士没完成任务,再从下一个战士开始数数,被数到第5时,此战士接着去执行任务。以此类推,直到任务完成为止。
排长是不愿意去的,假设排长为1号,请你设计一程序,求出从第几号战士开始计数才能让排长最后一个留下来而不去执行任务。
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fly-2024 2009-02-23
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约瑟环问题啊
计算机三级的一个上机题啊
OpenAK 2009-02-23
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循环链表
djyangmaowei 2009-02-23
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约瑟夫环问题就是这个
sunyuke 2009-02-23
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[Quote=引用 2 楼 BuleRiver 的回复:]
找规律啊:
人数: 开始人号码 备注
1 1
2 2
3 1 去掉一个后,3号称为2好,只能把2派去,所以应该从2-5+1=-2号开始数,也就是3+(-2)=1
4 4 去掉一个后,要从1号开始,所以派4去,所以:4-5+1=0,0+4=4
5 5 。。。。。
。。。。。。。。。。。。。。。。。。
代码LZ自己实现吧
[/Quote]
大哥 你不会是在枚举吧
sunyuke 2009-02-23
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我的想法是随便找出一人 比如排长 从他开始数
一直数下去 直到剩下最后一个人
根据他的编号调整第一个数数的人 使排长刚好成为最后一个人
simondavier 2009-02-20
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同意三楼,已阅
vincent_nicole 2009-02-20
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#define EXECUTE_TASK_SEQ_NUM 5

int iTeamSize = 2;
vector<int> vecGame;
vecGame.resize(iTeamSize, 1);

int iLoopNum = 1;
vector<int>::iterator iter = vecGame.begin();// 假设从1个开始报数
vector<int>::iterator itLastNode;//记忆最后一个去执行任务的人
while ( iTeamSize != count(vecGame.begin(), vecGame.end(), 0) )// 可以优化
{
if ( 0 != *iter )
{
if ( EXECUTE_TASK_SEQ_NUM == iLoopNum )
{
iLoopNum = 1;
*iter = 0;
itLastNode = iter;
}
else
{
++iLoopNum;
}
}

++iter;

if ( iter == vecGame.end() )
{
iter = vecGame.begin();
}
}

int iSeqNum = 0;
if ( itLastNode != vecGame.begin() )
{
iSeqNum = iTeamSize + 1 - (itLastNode - vecGame.begin());
}
else
{
iSeqNum = 1;
}

cout << iSeqNum << endl;

代码写的不好,可以参考下
heroxx2011 2009-02-20
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等待高人!
szqh97 2009-02-20
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链表吧,以前做过的
a574099340123 2009-02-20
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试下看
fireseed 2009-02-20
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《具体数学》的第一课就是这个问题
pengzhixi 2009-02-20
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这不就是josephus问题么
BuleRiver 2009-02-20
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找规律啊:
人数: 开始人号码 备注
1 1
2 2
3 1 去掉一个后,3号称为2好,只能把2派去,所以应该从2-5+1=-2号开始数,也就是3+(-2)=1
4 4 去掉一个后,要从1号开始,所以派4去,所以:4-5+1=0,0+4=4
5 5 。。。。。
。。。。。。。。。。。。。。。。。。
代码LZ自己实现吧
内容概要:本文围绕面向光储充一体化社区的电动汽车有序充电双层优化策略展开研究,提出了一种结合上层系统优化与下层用户优化的协同调度模型。上层以削峰填谷、降低电网购电成本为目标,优化光储系统与电动汽车的整体充放电行为;下层则聚焦于最小化用户个体充电费用,提升用户参与积极性。通过Matlab平台实现模型求解,融合智能优化算法对光伏发电的随机性、负荷波动及用户充电需求多样性进行建模与协同调度,有效提升了可再生能源的就地消纳能力,减小了电网峰谷差。研究还引入虚拟储能、需求响应等机制,增强了系统的灵活性与经济性,为社区级综合能源系统的优化运行提供了理论依据与技术路径。; 适合人群:具备电力系统分析、优化建模及Matlab编程基础的科研人员,尤其适用于从事微电网、综合能源系统、电动汽车调度、需求响应等领域研究的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于光储充一体化社区能量管理系统的设计与运行优化;②为实现电动汽车有序充电、提升分布式能源利用率、降低电网运行压力提供解决方案;③服务于双层优化模型的学习与复现,深化对主从博弈、分布式优化等高级建模方法的理解与应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入剖析模型构建细节,重点关注上下层目标函数的耦合关系、约束条件的数学表达以及求解算法的实现流程,同时可参考文中涉及的智能优化算法与其他综合能源案例,拓展实际科研与工程应用思路。

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