当前位置: 首页 > news >正文

Python解决“比赛配对”问题

Python解决“比赛配对”问题

  • 问题描述
  • 测试样例
  • 解决思路
  • 代码

问题描述

小R正在组织一个比赛,比赛中有 n 支队伍参赛。比赛遵循以下独特的赛制:

  • 如果当前队伍数为 偶数,那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛,且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。
  • 如果当前队伍数为 奇数,那么将会随机轮空并晋级一支队伍,其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛,且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。

小R想知道在比赛中进行的配对次数,直到决出唯一的获胜队伍为止。

测试样例

样例1:
输入:n = 7
输出:6

样例2:
输入:n = 14
输出:13

样例3:
输入:n = 1
输出:0

解决思路

数学归纳法和递归思想。题目描述了一个比赛配对的过程,要求计算从 n 支队伍开始,直到决出唯一获胜队伍为止的总配对次数。通过观察可以发现,每次配对后,队伍数会减少一半(偶数情况)或减少一半加一(奇数情况)。最终,队伍数会减少到1,此时不再需要配对。因此,问题的核心在于计算从 n 到 1 的过程中,总共进行了多少次配对。通过数学归纳法可以证明,从 n 支队伍到决出唯一获胜队伍,总共需要进行 n - 1 次配对。

  1. 初始状态:从 n 支队伍开始。
  2. 递归配对:每次配对后,队伍数减少一半(偶数情况)或减少一半加一(奇数情况)。
  3. 终止条件:当队伍数减少到1时,不再需要配对。
  4. 总配对次数:通过数学归纳法可以证明,从 n 支队伍到决出唯一获胜队伍,总共需要进行 n - 1 次配对。

时间复杂度:O(1)。直接返回 n - 1,不需要额外的计算。
空间复杂度:O(1)。只使用了常数级别的额外空间。

代码

def solution(n: int) -> int:# 初始化配对次数pairs = 0# 当队伍数大于1时,继续进行比赛while n > 1:# 如果队伍数为偶数if n % 2 == 0:# 进行 n / 2 场比赛pairs += n // 2# 剩余 n / 2 支队伍n //= 2else:# 如果队伍数为奇数# 进行 (n - 1) / 2 场比赛pairs += (n - 1) // 2# 剩余 (n - 1) / 2 + 1 支队伍n = (n - 1) // 2 + 1return pairsif __name__ == '__main__':print(solution(7) == 6)print(solution(14) == 13)print(solution(1) == 0)

简单的代码为:

def solution(n:int)->int:return n - 1if __name__ == '__main__':print(solution(n = 7) == 6)print(solution(n = 14) == 13)print(solution(n = 1) == 0)

相关文章:

Python解决“比赛配对”问题

Python解决“比赛配对”问题 问题描述测试样例解决思路代码 问题描述 小R正在组织一个比赛,比赛中有 n 支队伍参赛。比赛遵循以下独特的赛制: 如果当前队伍数为 偶数,那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛,…...

【AI论文】RAD: 通过大规模基于3D图形仿真器的强化学习训练端到端驾驶策略

摘要:现有的端到端自动驾驶(AD)算法通常遵循模仿学习(IL)范式,但面临着因果混淆和开环差距等挑战。在本研究中,我们建立了一种基于3D图形仿真器(3DGS)的闭环强化学习&…...

Web开发:ORM框架之使用Freesql的导航属性

一、什么时候用导航属性 看数据库表的对应关系,一对多的时候用比较好,不用多写一个联表实体,而且查询高效 二、为实体配置导航属性 1.给关系是一的父表实体加上: [FreeSql.DataAnnotations.Navigate(nameof(子表.子表关联字段))]…...

【docker】namespace底层机制

Linux 的 Namespace 机制是实现容器化(如 Docker、LXC 等)的核心技术之一,它通过隔离系统资源(如进程、网络、文件系统等)为进程提供独立的运行环境。其底层机制涉及内核数据结构、系统调用和进程管理。以下是其核心实…...

【每天认识一个漏洞】url重定向

🌝博客主页:菜鸟小羊 💖专栏:Linux探索之旅 | 网络安全的神秘世界 | 专接本 | 每天学会一个渗透测试工具 常见应用场景 主要是业务逻辑中需要进行跳转的地方。比如登录处、注册处、访问用户信息、订单信息、加入购物车、分享、收…...

端口映射/内网穿透方式及问题解决:warning: remote port forwarding failed for listen port

文章目录 需求:A机器是内网机器,B机器是公网服务器,想要从公网,访问A机器的端口方式:端口映射,内网穿透,使用ssh打洞端口:遇到问题:命令执行成功,但是端口转发…...

Polardb开发者大会

这是第二次参加这个大会 还有不少老朋友 好多年没有这种经历了–大会讲的我不是很懂 10几年前参会,那时候自己不懂。后来就慢慢懂了。这些年参会都虽然还在不断学习,但是没觉得自己差距很大了。 这次出来很不一样,一堆新的技能,这…...

从二维随机变量到多维随机变量

二维随机变量 设 X X X和 Y Y Y是定义在同一样本空间 Ω \varOmega Ω上的两个随机变量,称由它们组成的向量 ( X , Y ) (X, Y) (X,Y)为二维随机变量,亦称为二维随机向量,其中称 X X X和 Y Y Y是二维随机变量的分量。 采用多个随机变量去描述…...

Vulnhub靶场 Kioptrix: Level 1.3 (#4) 练习

目录 0x00 环境准备0x01 主机信息收集0x02 站点信息收集0x03 漏洞查找与利用0x04 总结 0x00 环境准备 下载:https://download.vulnhub.com/kioptrix/Kioptrix4_vmware.rar 解压后得到的是vmdk文件。在vm中新建虚拟机,稍后安装操作系统,系统选…...

权重生成图像

简介 前面提到的许多生成模型都有保存了生成器的权重,本章主要介绍如何使用训练好的权重文件通过生成器生成图像。 但是如何使用权重生成图像呢? 一、参数配置 ima_size 为图像尺寸,这个需要跟你模型训练的时候resize的时候一样。 latent_dim为噪声维度,一般的设置都是…...

实时时钟(RTC)/日历芯片PCF8563的I2C读写驱动(2):功能介绍

0 参考资料 PCF8563数据手册(第 11 版——2015 年 10 月 26 日).pdf 1 功能介绍 1.1 实时时钟(RTC)/日历 (1)PCF8563支持实时时钟(RTC),提供时、分、秒信息。对应寄存器…...

猿大师播放器:HTML内嵌VLC播放RTSP视频流,无需转码,300ms级延迟,碾压服务器转码方案

在智慧城市、工业安全、应急指挥等关键领域,实时视频监控已成为守护生命与财产的核心防线‌。然而,行业普遍面临三大矛盾: ‌实时性要求与高延迟矛盾‌:火灾蔓延速度达1米/秒,化工泄漏扩散仅需数秒,传统方…...

牛客刷题自留-深度学习

1、当在卷积神经网络中加入池化层(pooling layer)时,平移变换的不变性会被保留,是吗? 正常答案: C A 不知道 B 看情况 C 是 D 否 平移变换不变性的概念 平移变换不变性指的是当输入图像发生小范围的平移时,模型的输出结果不会发…...

AI 时代下,操作系统如何进化与重构?

AI 时代下,操作系统如何进化与重构? AI时代服务器操作系统技术挑战2024 龙蜥操作系统大会最关注的是哪些议题分享与讨论?对于操作系统未来的发展趋势,有哪些观察和建议 2024 龙蜥操作系统大会(OpenAnolis Conference&a…...

Hadoop最新版本hadoop-3.4.1搭建伪分布式集群以及相关报错解决

一:概述 Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理。伪分布式集群是 Hadoop 的一种部署模式,它可以在单台机器上模拟集群环境,适合初学者进行学习和实验。本文将详细介绍如何在单台机器上搭建 Hadoop 3.4.1 的伪分…...

Android SDK与NDK的区别

Android SDK(Software Development Kit)与NDK(Native Development Kit)在Android应用开发中各自扮演着重要角色,它们之间存在显著的区别。以下是Android SDK与NDK的主要区别: 一、定义与用途 Android SDK…...

【保姆级视频教程(二)】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测!

【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测! 文章目录 1. 数据集准备1.1 标签格式转换1.2 数据集划分1.3 yaml配置文件创建 2. 训练验证 1. 数据集准备 示例数据集下载链接:P…...

smolagents学习笔记系列(八)Examples - Master you knowledge base with agentic RAG

这篇文章锁定官网教程中 Examples 章节中的 Master you knowledge base with agentic RAG 文章,主要介绍了如何将 agent 和 RAG 结合使用。 官网链接:https://huggingface.co/docs/smolagents/v1.9.2/en/examples/rag; Agentic RAG 在之前的…...

满血版DeepSeek R1使用体验

硅基流动的满血版DeepSeek,通过CheeryStudio可以轻松访问,告别DeepSeek官网服务器繁忙,https://cloud.siliconflow.cn/i/ewlWR6A9 即可注册 https://cloud.siliconflow.cn/i/ewlWR6A9https://cloud.siliconflow.cn/i/ewlWR6A9 一、硅基流动平…...

Java类中的this操作

在Java中,`this` 是一个关键字,用于引用当前对象的实例。它通常在类的方法或构造器中使用,主要有以下几种用途: 1. 区分成员变量和局部变量 当成员变量与局部变量同名时,使用 `this` 可以明确引用当前对象的成员变量。 public class Person { private String name; …...

OpenClaw内存优化技巧:Phi-3-vision-128k-instruct在8GB设备上的稳定运行方案

OpenClaw内存优化技巧:Phi-3-vision-128k-instruct在8GB设备上的稳定运行方案 1. 为什么需要内存优化? 去年我在一台老款MacBook Air上第一次尝试部署Phi-3-vision-128k-instruct时,系统几乎立即崩溃。这台仅有8GB内存的设备,在…...

AI Agent Harness Engineering 开发必备技能栈:编程语言、框架与工具全梳理

AI Agent Harness Engineering 开发必备技能栈:编程语言、框架与工具全梳理 一、引言 (Introduction) 钩子 (The Hook) 你是否见过凌晨三点的硅谷车库咖啡馆?哦,现在的硅谷极客早就不再只盯着屏幕上单调的GAN生成图或微调Transformer的loss曲线了——最近,一杯Espresso旁…...

3步实现QQ空间完整备份:GetQzonehistory让数字记忆永不丢失

3步实现QQ空间完整备份:GetQzonehistory让数字记忆永不丢失 【免费下载链接】GetQzonehistory 获取QQ空间发布的历史说说 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GetQzonehistory 在数字时代,我们的青春记忆大多沉淀在QQ空间里&#…...

别只用AI写脚本了,现在AI打广告可真是城会玩了!

金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI咱就是说啊,现在的广告可真是城会玩了——像下面这个再正常不过的短视频剧情,当镜头切到宝宝喝牛乳的时候,啪的一下,左下角就精准弹出了奶粉广子:以为这是人为提前设置好的&…...

【AI原生研发协作黄金法则】:20年架构师亲授跨团队对齐的7大断点与3步闭环落地法

第一章:AI原生研发协作范式的本质跃迁 2026奇点智能技术大会(https://ml-summit.org) 传统软件工程依赖人工编写、评审与测试的线性协作链,而AI原生研发将模型能力深度嵌入研发全生命周期——从需求理解、代码生成、单元测试到部署验证,均由…...

【生产环境亲测】HANA2.0高可用切换实战指南

SLES 15 SP3 + HANA 2.0 SPS06 生产级 HA 手工切换全流程 | 维护模式规范 | 零数据丢失 | Pacemaker 集群运维 文章标签 SAP HANA SLES 15 SP3 高可用切换 Pacemaker SAP Basis 运维实战 数据库维护 一、前言 在 SLES 15 SP3 + SAP HANA 2.0 SPS06 + Pacemaker/Corosync 高可…...

晶晨A311D开发板:从零构建Ubuntu/Debian固件的完整指南

1. 环境准备:搭建Ubuntu编译环境 第一次接触晶晨A311D开发板时,我也被复杂的编译环境吓到过。但实际搭建起来,只要跟着步骤走,半小时就能搞定。建议使用Ubuntu 20.04 LTS系统,这是经过验证最稳定的选择。我试过在Ubunt…...

湍流涡旋的数值模拟方法与应用场景解析

1. 湍流涡旋的数值模拟方法解析 我第一次接触湍流数值模拟是在研究生阶段,当时用OpenFOAM模拟飞机翼型周围的流动,结果发现计算资源根本不够用——这就是典型的DNS方法带来的困扰。湍流模拟的核心挑战在于如何平衡精度与计算成本,目前主流方法…...

阿里开源大模型Qwen2.5-7B实测:离线推理+结构化输出,提升数据处理效率

阿里开源大模型Qwen2.5-7B实测:离线推理结构化输出,提升数据处理效率 1. 引言:为什么选择Qwen2.5-7B进行离线推理 在当今数据驱动的业务环境中,企业面临着海量数据处理的需求。传统的大模型在线推理方式虽然灵活,但在…...

macOS Monterey安装OpenClaw避坑指南:千问3.5-9B适配

macOS Monterey安装OpenClaw避坑指南:千问3.5-9B适配 1. 为什么选择OpenClaw千问3.5-9B组合 去年换装M1 Max芯片的MacBook Pro后,我一直在寻找能充分发挥ARM架构性能的本地AI方案。直到遇见OpenClaw这个开源的自动化智能体框架,配合千问3.5…...