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我也要
m个学生排成一排，学生编号分别是1到m，m为3的整倍数。
老师随机抽签决定将所有学生分成n个3人的小组，m=3*n为了便于同组学生交流，老师决定将小组成员安排到一起，也就是同组成员彼此相连，同组任意两个成员之间无其它组的成员。
因此老师决定调整队伍，老师每次可以调整任何一名学生到队伍的任意位置，计为调整了一次，请计算最少调整多少次可以达到目标。
注意：对于小组之间没有顺序要求，同组学生之间没有顺序要求
两行字符串，空格分隔表示不同的学生编号。
第一行是学生目前排队情况，第二行是随机抽签分组情况，从左开始每3个元素为一组n为学生的数量，m的范围为[3，900]，m一定为3的整数倍。第一行和第二行的元素个数一定相同。
老师调整学生达到同组彼此相连的最小次数。
备注
同组相连: 同组任意两个成员之间无其它组的成员 ，比如有两个小组[4 5 6]、[1 2 3]，以下结果都满足要求
1 2 3 4 5 华为OD机试 - 学生重新排队 - 贪心策略（Java 2024 E卷 200分）
贪心策略是一种在每一步选择中都做出局部最优选择以期望最终得到全局最优解的算法策略。
2024华为OD机试真题-学生重新排队-(C++/Java/Python)-C卷D卷-200分
n 个学生排成一排，学生编号分别是 1 到 n，n 为 3 的整倍数。 老师随机抽签决定将所有学生分成 m 个 3 人的小组（n == 3 * m） ， 为了便于同组学生交流，老师决定将小组成员安排到一起，也就是同组成员彼此相连，同组任意两个成员之间无其它组的成员。
2026华为OD机试（Python）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，Python实现。
2026华为OD机试（C++）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，C++实现。
2026华为OD机试（JAVA&Go）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，Java实现。
2026华为OD机试（C语言）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，C语言实现。
2026华为OD机试（JavaScript）真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录+在线OJ
华为OD机试真题题库【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录，JavaScript实现。
2026华为OD机考新系统真题 + 双机位C卷 + 往年真题 - 题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ
2026年4月1日起，华为OD机试正式切换至新系统模式！采用力扣模式，无需自己写输入！ 难度大幅度降低。正在备考华为OD机试的同学，优先刷新系统机试真题，可大幅提升通过率。 新系统考题考点与旧版一致，无需重新适应。本专栏所有算法题均配有详细思路解析，并提供C语言、JS、C++、Python、Go、Java多语言源码实现。订阅后私信即可开通专属OJ刷题权限，高效备考一次上岸！
华为OD机试 新系统 双机位C卷 往年真题 机考题库（持续收录中）以及算法考点详解（Python/JS/C/C++）
刷的越多，抽中的概率越大，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释发现新题目，随时更新。
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【独家】华为OD机试 - 小朋友排队（C 语言解题）
参加华为od机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。我们以正整数数组表示这一队小朋友的身高，如数组。虽然也满足“高”“矮”“高”“矮”顺序排列，第二位小朋友移到第三位小朋友后面，移动距离为。但小朋友们的移动距离大，所以不是最优结果。位置的小朋友要比相邻的位置高或者相等；位置的小朋友要比相邻的位置矮或者相等；要求小朋友们移动的距离和最小，第一个从。若移动到第四位小朋友后面，移动距离为。现在有一队小朋友，他们高矮不同，输出结果为最小移动距离，只有。我们现在希望小朋友排队，以。
排队游戏（C语言）
题目描述 新来的老师给班里的同学排一个队。 每个学生有一个影力值。 一些学生是刺头，不会听老师的话，自己选位置，非刺头同学在剩下的位置按照能力值从小到大排。 对于非刺头同学，如果发现他前面有能力值比自己高的同学，他不满程度就增加，增加的数量等于前面能力值比他大的同学的个数。 刺头不会产生不满。 如果整个班级累计的不满程度超过k，那么老师就没有办法教这个班级了。 输入描述 输入有三行： 第一行为n,m,k,空格隔开，分别表示班级总人数，刺头人数，最大不满程度k。 第二行为刺头所在位
【2024华为OD-C卷-第三题- 学生重新排队】100%通过率（JavaScript&Java&Python&C++&Go）
有 n 个学生排成一排，学生编号分别是 1 到 n，其中 n 是 3 的整倍数。为了便于同组学生交流，老师决定将小组成员安排到一起，即同组成员彼此相连，同组任意两个成员之间不能有其它组的成员。老师可以调整队伍，每次可以将任何一名学生移动到队伍的任意位置，这被计为一次调整。根据给定的分组顺序，将每个学生的 下标 / 3 即为当前学生对应的组的编号。将 3 调整到 4 之前，队列变为：7 9 8 5 6 3 4 2 1。学生分组情况：[7 8 9] [4 2 1] [3 5 6]
【华为OD机试真题】C卷-学生重新排队（Python）
【华为OD机试真题】C卷-学生重新排队（Python）：n 个学生排成一排，学生编号分别是 1 到 n，n 为 3 的整倍数。老师随机抽签决定将所有学生分成 m 个 3 人的小组（n == 3 * m），为了便于同组学生交流，老师决定将小组成员安排到一起，也就是同组成员彼此相连，同组任意两个成员之间无其它组的成员。因此老师决定调整队伍，老师每次可以调整任何一名学生到队伍的任意位置，计为调整了一次， 请计算最少调整多少次可以达到目标。注意：对于小组之间没有顺序要求，同组学生之间没有顺序要求。
UE4/5项目GPU崩溃？可能是Windows的TDR机制在搞鬼！深入浅出聊聊TdrDelay与显卡超时
本文深入探讨了UE4/5项目中GPU崩溃的常见原因，揭示了Windows TDR机制的工作原理及其对渲染进程的影响。通过调整TdrDelay参数和优化GPU负载，提供了解决显卡超时问题的实用方案，帮助开发者提升项目稳定性。
【推荐算法】召回模型总结
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深入解析MTK平台hang_detect机制：从原理到实战调试
本文深入解析了MTK平台hang_detect机制的工作原理与实战调试技巧。作为系统健康监测的核心机制，hang_detect通过多层级监控体系检测应用层和内核层异常，结合Kernel_exception等日志信息快速定位问题。文章详细介绍了典型问题案例、调试方法及预防措施，帮助开发者提升MTK平台系统稳定性调试能力。
基于Cesium的北斗卫星轨道实时可视化系统开发实践
本文详细介绍了基于Cesium的北斗卫星轨道实时可视化系统开发实践，涵盖系统架构设计、轨道计算实现、后端服务开发及前端可视化实现等关键环节。通过优化算法和数据流设计，系统实现了厘米级精度的卫星轨道实时渲染，适用于导航卫星系统的科研与工程应用。
2. Netty使用JSerialComm进行串口读取（二）
现在开始处理这些问题 第一个问题：串口读取超时异常一路传播到最后也没有处理。 第二个问题：即使处理了该异常，程序仍然退出，这不能满足一些实际使用要求需求。该问题与设置很长的读取超时时间没关系，无论多长到时间后总会退出。
Python调用CANoe（1）(启动与停止，变量和信号读写)
CANoe因为其封闭性（Vector独有），开发的时候，有很多局限性；Python 因为其开源，容易上手，功能强大，那么Python 和 CANoe结合会产生怎样的火花呢？
Camera HAL 多线程管理详解
本文摘要：Camera HAL 采用双线程管理体系（CAMX与CHI-CDK）实现高效并发处理。CAMX ThreadManager负责HAL内部及框架交互，采用线程池+任务调度机制，将节点处理、回调等封装为Job异步执行；CHI ThreadManager专注于OEM定制逻辑，支持异步/同步两种作业模式。两套系统通过函数指针解耦但共享地址空间，共同实现硬件流水线的强实时性。文章详细解析了两者的类层次架构、核心数据结构及典型应用场景，并提供了问题排查的代码切入点，为Camera HAL开发与性能优化提供指导
服务器搭建原神私服教程
项目的稳定版分支提供了编译好的服务端程序，但是博主觉得还是用dev版本的比较好。dev版本需要自己编译的，不要听到编译这两个字就头大，相反，这个服务端的编译相当简单。把文件中的两个IP地址127.0.0.1修改为你服务器的地址，修改完成后按 esc 输入 :wq。Mongodb作为服务端的数据库使用，我们这里安装最新版的Mongodb5。注意：如果想要使用最新版的服务端，必须安装＞＝17版本的java。tmux可以保证你关掉控制台的时候，程序依然继续运行。至此，服务端所需要的运行环境全部配置完成。
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
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