常见的智力题,你都会了吗?

这篇博客探讨了两个智力问题:一是两个人轮流拿1-5个乒乓球,如何确保拿到最后一个;二是如果一年中有53个星期三,元旦不是星期三,推断下一年最后一天是星期几。通过数学策略解析,得出先拿4个乒乓球可以确保胜利,而下一年最后一天是星期四(闰年情况)。

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假设排列着100乒乓球,两个人轮流放倒袋子里。每次拿1-5个,那么你先拿几个才能保证拿到最后一个乒乓

解答:这个问题直接考虑结果,就是只剩6个,并且还是对方去拿。那么就一定保证拿到最后一个乒乓。

100 = 6 * 16 + 4;

结果:先拿4个后,无论对方拿几个,都可以选择相应的数字,把你们俩一个回合的球数凑成 6。

某一年中有53个星期三,并且当年的元旦不是星期三,那么下年的最后一天是星期几?

解答:首先一年只有完整的52个周,所以一定有52个星期三。并且52 * 7 = 364天。

假设是平年,365天,当年元旦不是星期三,所以就是星期二,那么当年只有52个星期三。平年排除。

假设是闰年,366天,当年元旦不是星期三,所以就是星期二,当年最后一天就是星期三,刚好是53个星期三。那么下一年就是平年,最后一天就是星期四。

结果:闰年,366天,当年星期二元旦,下年最后一天是星期四。

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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