牛吃草总量X,第一天吃X的10份这1,第二天吃剩下的9份之1。。。。。第10天吃完剩下的二把草,问X为多少?编程实现

本文通过一个有趣的数学题目展示了如何利用乘法原理来计算连续几天不吃东西后剩余的数量。最终通过简单的数学运算得出初始共有20把草的结论。

第1天没吃时有:x,

第2天没吃时有:x*9/10,

第3天没吃时有:x*9/10*8/9,

第4天没吃时有:x*9/10*8/9*7/8,

......

第10-天没吃时有:x*9/10*8/9*7/8*6/7*5/6*4/5....1/2=x*1/10,

最后一天吃的就是X的1/10,则一共X=20把草!!!!!

 

### 题(例题1.4)解题思路与代码 题是一个经典的算法模拟题,常用于考察动态规划或数学建模能力。题通常描述为:一个牧场有初始量,以固定速率生长,吃草。给定的数量、初始量、生长速率和吃草速率,需要计算吃完所需的数。数学核心是解决不等式 $C \times t \geq G + R \times t$,其中 $G$ 是初始量,$R$ 是每日生长速率,$C$ 是每日总吃草量(如果有多头,则 $C$ 是数乘以每头吃草量),$t$ 是时间(数)。解为 $t \geq \frac{G}{C - R}$,前提是 $C > R$(否则永远不完),实际 $t$ 需向上取整。 #### 解题思路 1. **题分析**:吃草过程涉及量的动态变化。每结束时,量更新为:新量 = 当前量 + 生长量 - 吃草量。重复此过程,直到量 ≤ 0,记录数。 2. **数学模型**: - 设初始量为 $G$,每日生长速率为 $R$,每日总吃草量为 $C$。 - 第 $t$ 结束时,量 $S_t = S_{t-1} + R - C$,其中 $S_0 = G$。 - 当 $S_t \leq 0$ 时,吃完,$t$ 即为所求数。 - 直接计算公式:$t = \lceil \frac{G}{C - R} \rceil$(当 $C > R$ 时有效)。 3. **算法选择**: - **模拟法**:逐迭代计算量变化,适用于理解过程或处理边界情况(如量非整数)。 - **公式法**:直接数学计算,效率高,但需验证 $C > R$。 4. **边界处理**: - 如果 $C \leq R$,永远不完,返回特定值(如 -1)。 - 量可能为小数,需使用浮点数或整数除法处理。 5. **复杂度**:模拟法时间复杂度为 $O(t)$($t$ 为数),公式法为 $O(1)$,优先推荐公式法。 #### 代码实现(Python) 以下代码使用公式法实现,高效且简洁。假设输入参数:`G`(初始量)、`R`(每日生长速率)、`C`(每日总吃草量)。输出吃完数,如果无法吃完则返回 -1。 ```python def eat_grass(G, R, C): """ 计算吃完所需的数。 :param G: 初始量(单位) :param R: 每日生长速率(单位/) :param C: 每日总吃草量(单位/) :return: 吃完数(整数),如果无法吃完则返回 -1 """ if C <= R: # 吃草速率小于或等于生长速率,永远不完 return -1 # 直接计算数:t = ceil(G / (C - R)) t = (G + (C - R) - 1) // (C - R) # 使用整数除法向上取整 return t # 示例:假设初始量 G=100,生长速率 R=5,每日吃草量 C=10 # 计算:t = ceil(100 / (10-5)) = ceil(100/5) = ceil(20) = 20 print(eat_grass(100, 5, 10)) # 输出: 20 ``` **代码说明**: - 函数 `eat_grass` 接受三个参数,并返回数。 - 使用 `(G + (C - R) - 1) // (C - R)` 实现向上取整,避免浮点数误差。 - 示例输入:G=100, R=5, C=10,输出应为 20 。 - 如果题涉及多头,可先计算总吃草量(如数 × 每头吃草量)再传入。 #### 扩展讨论 - **模拟法实现**:如果题要求处理非整数量或每变化,可用循环模拟(代码见下)。但效率较低,不推荐用于大输入。 ```python def eat_grass_simulation(G, R, C): if C <= R: return -1 current_grass = G days = 0 while current_grass > 0: days += 1 current_grass = current_grass + R - C # 更新量 return days ``` - **验证与测试**:确保输入为正数,并测试边界如 G=0 或 C 接近 R 的情况。 - **实际应用**:此模型可用于资源消耗模拟,如库存管理或生态建模。 如果您有例题1.4的具体参数(如初始量、生长速率等),请提供,我可以进一步优化代码。c++
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07-22
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