生小牛问题

生小牛问题解析

生小牛问题

题目描述

有一头牛,从第四年开始每一年生一头小牛,到第九年死亡,试问20年之后有多少头牛?

#include<iostream>
#include<malloc.h>
#include<vector>
using namespace std;
int main()
{
    int S;
    int position;
    int N;
    cout << "请输入养牛的年限:"<<endl;
    cin >> N;
    cout << N << "年之后牛的数目:"<<endl;
    vector<int> a(S);
    vector<int> b(S);

    a[0]=b[0]=1;
    position = 0;
    //第二年到第N年牛的变化
    for(int j=2; j<=N; j++)
    {
        //牛的生长
        for(int i=0; i<S; i++)
        {
            if (a[i]==1)///a[i]等于1代表此处有牛
            {
                ++b[i];
            }
        }
        //生小牛
        for(int i=0; i<S; i++)
        {
            if(b[i]>=4&&b[i]<9&&a[i]==1)
            {
                a[position+1]=1;
                b[position+1]=1;
                position++;
            }
        }
        //小牛死亡
        for(int i=0; i<S; i++)
        {
            if(a[i]==1&&b[i]>=9)
            {
                a[i]=0;
            }
        }

    }
    //计算牛的数目
    int count=0;
    for(int i=0; i<S; i++)
    {
        if(a[i]==1)
        {
            ++count;
        }
    }
    //输出牛的数目
    cout<<"牛的数量是"<<count<<endl;
    return 0;
}
<think>嗯,用户想用JavaScript解决母牛小牛问题。这个问题应该是指奶牛问题,也就是类似于斐波那契数列的递推问题吧。首先我需要确认这个问题的具体描述。通常这类问题会有不同的变种,比如每年的母牛会一头小牛小牛需要几年才能成熟,然后开始产。最常见的版本是母牛每年一头,小牛三年后开始产,也就是第4年才能。这样的话,问题就转化为一个递推数列的问题,类似于斐波那契数列,但递推公式不同。 用户可能不知道具体的递推关系,所以需要先明确问题。例如,初始有一头母牛,每年一头母牛,新的母牛需要三年后才能开始产。那每年的总数如何计算?比如,第一年1头,第二年1头,第三年1头,第四年原来的母牛一头,总共有2头,第五年原来的母牛又一头,第三年的那头还没成熟,所以第五年总共有3头,第六年原来的母牛一头,第四年的那头开始,所以总共有4 + 1 =5?或者可能我记错了递推的规律。这时候需要正确建立递推关系。 可能正确的递推式是f(n) = f(n-1) + f(n-3),因为每头母牛在第三年后每年一头。比如,第n年的数量等于前一年的数量加上三年前的数量(因为三年前的牛现在可以育了)。例如,n=4时,f(4)=f(3)+f(1)=1+1=2;n=5时,f(5)=f(4)+f(2)=2+1=3;n=6时,f(6)=f(5)+f(3)=3+1=4;n=7时,f(7)=f(6)+f(4)=4+2=6。这时候需要确认这个递推式是否正确。 接下来用户需要用JavaScript实现这个算法。那么可以采用递归或者动态规划的方法。递归的话会有重复计算,效率低,所以最好用动态规划或者记忆化递归。例如,用数组存储已经计算过的年份,避免重复计算。 然后,用户可能需要一个具体的实现例子。比如,用循环从第1年开始计算到第n年,每个年份根据递推公式计算数量。例如,初始化一个数组dp,其中dp[1]=1, dp[2]=1, dp[3]=1,然后从4到n,dp[i] = dp[i-1] + dp[i-3]。 另外,用户可能需要知道如何测试这个函数,比如输入不同的年份,得到对应的数量。比如,当n=4时,返回2,n=5返回3,n=6返回4,n=7返回6,以此类推。 此外,用户可能关心这个算法的时间复杂度和空间复杂度。动态规划的方法时间复杂度是O(n),空间复杂度也是O(n),但可以优化空间,只保留最近三个值,这样空间复杂度可以降到O(1)。 最后,用户可能需要相关问题来进一步学习,比如递推算法的优化、不同初始条件的影响,或者应用场景等。</think>### JavaScript实现母牛小牛问题 这个问题描述为:初始有1头母牛,每年1头母牛,新出的母牛3年后开始产(即第4年才能育)。计算第$n$年共有多少头母牛。其递推公式为: $$f(n) = \begin{cases} 1 & n \leq 3 \\ f(n-1) + f(n-3) & n \geq 4 \end{cases} $$ #### 实现代码 ```javascript function cowCount(n) { const dp = new Array(n + 1).fill(0); dp[1] = dp[2] = dp[3] = 1; for (let i = 4; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 3]; } return dp[n]; } // 示例:计算第7年数量 console.log(cowCount(7)); // 输出6 ``` #### 时间复杂度分析 - 动态规划实现时间复杂度为$O(n)$ - 空间复杂度可优化为$O(1)$(仅保留最近3项)[^1]
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