约瑟夫环——解题报告

HDU 1443解题报告 Joseph Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1768    Accepted Submission(s): 1095 Problem Description The Joseph's proble 阅读详情

题目描述

有n个人围成一圈,顺序排号。从第一个人开始报数(从1到3报数),凡报到3的

人退出圈子,问最后留下的是原来第几号的那位?

 

输入描述

正整数n

 

输出描述

直接输出结果


/*
 * 题目描述
有n个人围成一圈,顺序排号。从第一个人开始报数(从1到3报数),凡报到3的

人退出圈子,问最后留下的是原来第几号的那位?

输入描述
正整数n

输出描述
直接输出结果

输入样例
10

输出样例
4

 */

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;


public class N33YueSeFuHuan {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		int n = sc.nextInt();
		List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
		for(int i=1;i<=n;i++){
			list.add(i);
		}
		int k=0,h=1;
		while(list.size()>1){
			if(k==list.size()){
				k=0;
			}
			if(h==3){
				list.remove(k);
				h=1;
			}else{
				k++;
				h++;
			}
		}
		System.out.println(list.get(0));
	}

}


基于Hadoop与深度学习的电商用户行为预测系统实践 大数据处理与用户行为预测是电商平台的核心技术需求。Hadoop作为分布式计算框架,通过MapReduce实现TB级数据的高效处理,结合HDFS存储非结构化数据。深度学习模型如LSTM能有效捕捉用户行为时序特征,提升预测准确率。在电商场景中,这类系统可应用于个性化推荐、精准营销等环节,显著提升转化率。本文介绍的淘宝用户行为预测系统整合了Hadoop生态与TensorFlow框架,实现了87%的预测准确率,其中关键优化包括数据倾斜处理和模型过拟合应对策略。 阅读详情

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