德旺训练营称重问题

这是考小学的分治策略,小学的分治策略几乎都是分三组。本着这个策略,我们做看看。
第一次称重:
分三组,16,16,17,拿两个16称,得到A情况,一样重,那么假铜钱在那组17个里面。B情况不一样重,那么假铜钱在较轻16的里面。
第二次称重:
A情况,继续分三组,6,6,5。拿两个6的称,得到C情况,一样重,那么假铜钱在5的里面。D情况不一样重,那么假铜钱在较轻的6里面。
B情况,继续分三组。5,5,6。拿两个5的称,得到E情况,一样重,那么假铜钱在6的里面。F情况,不一样重,那么假铜钱在较轻的5里面。
第三次称重:
第二次称重后假铜钱要么在5个里面要么在6个里面,我们依然是分三组。2,2,1(或者2)。拿其中的2组2的去称,得到G情况,一样重,那么在第三组1或者2里面。若在第三组1里面,我们已经获得假铜钱。若在2里面,继续。H情况,不一样重,那么假铜钱在较轻的2里面。
第四次称重:
2个一人一边,谁轻就是假铜钱。
所以这道题的答案是最少称4次,就可以将假铜钱找出来。称3次也可能可以但是不一定,一定要找出来最少还是要4次。
相关文章:
德旺训练营称重问题
这是考小学的分治策略,小学的分治策略几乎都是分三组。本着这个策略,我们做看看。 第一次称重: 分三组,16,16,17,拿两个16称,得到A情况,一样重,那么假铜钱在那组17个里面。B情况不…...
数据决策系统详解
文章目录 数据决策系统的核心组成部分:1. **数据收集与整合**:2. **数据处理与分析**:3. **数据可视化**:4. **决策支持**: 数据决策系统的功能:决策类型:数据决策系统对企业的重要性࿱…...
JSON 简述与应用
1. JSON 简述 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,常用于客户端与服务器之间的数据传递。它基于JavaScript对象表示法,但独立于语言,可以被多种编程语言解析和生成。 1.1 特点 轻量级&#…...
ResNet50V2
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者:K同学啊 一、ResNetV1和ResNetV2的区别 ResNetV2 和 ResNetV1 都是深度残差网络(ResNet)的变体,它们的主要区别在于残差块的设计和…...
基于深度学习的虚拟换装
基于深度学习的虚拟换装技术旨在通过计算机视觉和图像处理技术,将不同的服装虚拟地穿在用户身上,实现快速的试穿和展示。这项技术在电商、时尚和虚拟现实领域具有广泛的应用,能够提升用户体验,增加互动性。以下是关于这一领域的系…...
单段时间最优S型速度规划算法
一,背景 在做机械臂轨迹规划的单段路径的速度规划时,除了参考《Trajectory Planning for Automatic Machines and Robots》等文献之外,还在知乎找到了这位大佬 韩冰 写的在线规划方法: https://zhuanlan.zhihu.com/p/585253101/e…...
pom文件-微服务项目结构
一、微服务项目结构 my-microservices-project/ ├── pom.xml <!-- 父模块的pom.xml --> ├── ry-system/ │ ├── pom.xml <!-- 子模块ry-system的pom.xml --> │ └── src/main/java/com/example/rysystem/ │ └── RySystemApplication.…...
解析Kotlin中的Nothing【笔记摘要】
1.Nothing的本质 Nothing 的源码很简单: public class Nothing private constructor()可以看到它是个class,但它的构造函数是 private 的,这就导致我们没法创建它的实例,并且在源码里 Kotlin 也没有帮我们创建它的实例。 基于这…...
toRefs 和 toRef
文章目录 toRefs 和 toReftoRefstoRef toRefs 和 toRef toRefs toRefs 把一个由reactive对象的值变为一个一个ref的响应式的值 import { ref, reactive, toRefs, toRef } from vue; let person reactive({name: 张三,age: 18, }); // toRefs 把一个由reactive对象的值变为一…...
Vision Transformer论文阅读笔记
目录 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale -- Vision Transformer摘要Introduction—简介RELATED WORK—相关工作METHOD—方法VISION TRANSFORMER (VIT)—视觉Transformer(ViT) 分析与评估PRE-TRAINING DATA REQUIREMENTS—预训练数据…...
MapReduce的执行流程排序
MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型。它将作业分成多个阶段,以并行处理和分布式存储的方式来提高计算效率。以下是 MapReduce 的执行流程以及各个阶段的详细解释: 1. 作业提交(Job Submission) 用户通过客户端…...
雅思词汇及发音积累 2024.7.3
银行 check (美)支票 cheque /tʃek/ (英)支票 ATM 自动取款机 cashier 收银员 teller /ˈtelə(r)/ (银行)出纳员 loan 贷款 draw/withdraw money 提款 pin number/passsword/code …...
Vue2和Vue3的区别Vue3的组合式API
一、Vue2和Vue3的区别 1、创建方式的不同: (1)、vue2:是一个构造函数,通过该构造函数创建一个Vue实例 new Vue({})(2)、Vue3:是一个对象。并通过该对象的createApp()方法,创建一个vue实例。 Vue…...
ML307R OpenCPU HTTP使用
一、函数介绍 二、示例代码 三、代码下载地址 一、函数介绍 具体函数可以参考cm_http.h文件,这里给出几个我用到的函数 1、创建客户端实例 /*** @brief 创建客户端实例** @param [in] url 服务器地址(服务器地址url需要填写完整,例如(服务器url仅为格式示…...
【状态估计】线性高斯系统的状态估计——离散时间的递归滤波
前两篇文章介绍了离散时间的批量估计、离散时间的递归平滑,本文着重介绍离散时间的递归滤波。 前两篇位置:【状态估计】线性高斯系统的状态估计——离散时间的批量估计、【状态估计】线性高斯系统的状态估计——离散时间的递归平滑。 离散时间的递归滤波…...
架构设计上中的master三种架构,单节点,主从节点,多节点分析
文章目录 背景单节点优点缺点 主从节点优点缺点 多节点优点缺点 多节点,多backup设计优点缺点 总结 背景 在很多分布式系统里会有master,work这种结构。 master 节点负责管理资源,分发任务。下面着重讨论下master 数量不同带来的影响 单节点 优点 1.设…...
如何在 SQL 中删除一条记录?
如何在 SQL 中删除一条记录? 在 SQL 中,您可以使用DELETE查询和WHERE子句删除表中的一条记录。在本文中,我将向您介绍如何使用DELETE查询和WHERE子句删除记录。我还将向您展示如何一次从表中删除多条记录 如何在 SQL 中使用 DELETE 这是使…...
JavaSE (Java基础):面向对象(上)
8 面向对象 面向对象编程的本质就是:以类的方法组织代码,以对象的组织(封装)数据。 8.1 方法的回顾 package com.oop.demo01;// Demo01 类 public class Demo01 {// main方法public static void main(String[] args) {int c 10…...
flink使用StatementSet降低资源浪费
背景 项目中有很多ods层(mysql 通过cannal)kafka,需要对这些ods kakfa做一些etl操作后写入下一层的kafka(dwd层)。 一开始采用的是executeSql方式来执行每个ods→dwd层操作,即类似: def main(…...
FineDataLink4.1.9支持Kettle调用
FDL更新至4.1.9后,新增kettle调用功能,支持不增加额外负担的情况下,将现有的Kettle任务平滑迁移到FineDataLink。 一、更新版本前存在的问题与痛点 在此次功能更新前,用户可能会遇到以下问题: 1.对于仅使用kettle的…...
Windows驱动级输入模拟终极指南:Interceptor技术深度解析与应用实战
Windows驱动级输入模拟终极指南:Interceptor技术深度解析与应用实战 【免费下载链接】Interceptor C# wrapper for a Windows keyboard driver. Can simulate keystrokes and mouse clicks in protected areas like the Windows logon screen (and yes, even in gam…...
告别手动gc.collect()!2026 Python内存自适应策略上线:动态分代阈值、对象生命周期AI建模、NUMA感知分配器三合一
第一章:Python 智能体内存管理策略 2026 最新趋势Python 在 2026 年已深度融入 AI 基础设施与边缘智能体(Intelligent Agent)系统,其内存管理机制正从传统引用计数 循环检测双层模型,演进为感知式、上下文驱动的动态调…...
MusePublic Art Studio实际效果:UI设计稿生成中组件一致性保障
MusePublic Art Studio实际效果:UI设计稿生成中组件一致性保障 1. 引言:当AI成为你的UI设计搭档 想象一下这个场景:你正在为一个新的移动应用设计UI界面。你已经画好了登录页的草图,上面有圆角按钮、卡片式布局和一套清爽的配色…...
一键召唤AI画师!次元画室让角色设计变得如此简单
一键召唤AI画师!次元画室让角色设计变得如此简单 你是否曾经有过这样的经历?脑海中浮现出一个绝妙的角色形象,却苦于无法将它完美呈现;或者为了设计游戏角色,不得不花费重金聘请专业画师;又或者作为小说作…...
开源像素艺术生成工具上手指南:像素幻梦2.0-Stable镜像免配置部署
开源像素艺术生成工具上手指南:像素幻梦2.0-Stable镜像免配置部署 1. 像素幻梦简介 像素幻梦(Pixel Dream Workshop)是一款基于FLUX.1-dev扩散模型构建的下一代像素艺术生成工具。它采用16-bit像素工坊风格的视觉设计,为创作者提供沉浸式的AI绘图体验。…...
ESFT-gate-summary-lite:AI快速提炼文本关键信息
ESFT-gate-summary-lite:AI快速提炼文本关键信息 【免费下载链接】ESFT-gate-summary-lite ESFT-gate-summary-lite模型,基于DeepSeek-ai的开源项目,专注于提升基础模型摘要能力。源自ESFT-vanilla-lite,强化文本摘要,…...
百度快速排名优化技术(百度seo排名优化)
百度快速排名优化技术是一种针对搜索引擎结果页面(SERP)排名优化的技术手段,通过优化网站的内容、结构和用户体验等方面,提高网站在搜索引擎中的排名,从而获得更多的流量和潜在客户。下面,我将介绍百度快速…...
Welch‘s t-test实战指南:从原理到Python实现
1. 为什么你需要Welchs t-test? 做数据分析时,经常会遇到这样的场景:你想比较两组数据的平均值是否有显著差异,但发现这两组数据的方差不一样,样本量也不同。这时候传统的Students t-test就不太适用了,因为…...
PdgCntEditor三步搞定PDF书签目录自动生成
1. 为什么你需要PDF书签目录? 每次打开几百页的PDF文档,像无头苍蝇一样滑动滚动条找内容?这种体验我太懂了。上周处理一份300多页的技术手册,光是翻目录就花了半小时,直到我发现PdgCntEditor这个神器。它能把杂乱无章…...
云上实战说 | TapNow x Google Cloud 带您体验从灵感到资产的秒级转化
以下文章来源于谷歌云服务,作者 Google Cloud基于 Google Cloud Veo 和 Nano Banana 的前沿能力,TapNow (万物形象所) 邀您体验生成式 AI 如何重塑品牌与自我表达。现场实时生成风格化写真、宠物贴纸及周边,直观感受从灵感到资产的极速转化&a…...
