蓝桥杯2015国赛------机器人繁殖

作者分享了在处理大数据量问题时,遇到关于double类型精度和pow函数使用的问题。通过实际操作发现,直接模拟解题比使用公式更为简单,强调了数学基础在编程中的重要性。

 

写这篇文章呢,是因为今天下午做了这个题,当然呢也没有做出了,公式推出来了,下面我们就用最简单的方法来解决

这个问题//我们直接模拟来做,但是数据量非常的大,根据题目也是知道最大是50位,但是double类型可以存下64位数字

但是我通过其他的地方,有人说不能直接输入double类型,这样代码判断精度也不一定一直正确过大的精度会一直损失

我先开始也是用我推出来的公式来做,但是就是没有输出,不管我怎么改,但是我也知道了一个小知识,那就是pow返回类型要是double类型

以及pow()里面也要是double类型,比起来总结公式直接模拟做要简单的多,就是考数学。如果有人解决了这些问题记得艾特我。

 

### 关于蓝桥杯中的机器人繁殖问题 针对蓝桥杯中涉及的“机器人繁殖”问题,该类题目通常考察的是动态规划以及模拟算法的应用能力。对于此类问题的一个有效解决方法是通过构建状态转移方程来追踪每一代机器人的数量变化情况。 考虑到资源分配和效率优化的需求,在实现过程中可以采用字典结构存储不同代际下的机器人总数,从而避免重复计算并提高程序运行速度。下面给出一段基于此思路编写的Python代码作为参考: ```python def robot_reproduction(generations, initial_population): """ 计算经过指定世代数后的人口规模 参数: generations -- 总共经历多少代的增长周期 initial_population -- 初始时刻存在的个体数目 返回值: final_count -- 经过给定时间长度之后存活下来的总人口量 """ # 初始化种群分布表,默认只有零岁成员存在 age_distribution = {0: initial_population} for generation in range(1, generations + 1): newborns = sum(age_distribution.values()) // 2 # 新出生的数量等于当前所有成年体的一半 next_gen_dist = {} # 更新下一代年龄层的信息 for age, count in age_distribution.items(): new_age = min(age + 1, 8) # 假设最大寿命不超过9岁 if new_age not in next_gen_dist: next_gen_dist[new_age] = 0 next_gen_dist[new_age] += count # 添加新生儿到新的种群分布里 if 0 not in next_gen_dist: next_gen_dist[0] = 0 next_gen_dist[0] += newborns age_distribution = next_gen_dist.copy() final_count = sum(age_distribution.values()) return final_count if __name__ == "__main__": N = int(input().strip()) # 输入总的繁衍轮次N P = int(input().strip()) # 输入初始时有多少只机器人P result = robot_reproduction(N, P) print(result) ``` 上述代码实现了对机器人繁殖过程的一种简化模型,其中假设了每个成熟的机器人能够生产一对新生命,并且设置了最长生存年限为九岁以防止无限增长[^3]。 #### 注意事项 - 此处提供的逻辑仅为一种可能的方法论框架,具体细节可能会依据实际比题目的设定有所调整。 - 题目描述中提到的最大寿命和其他参数应当严格按照官方发布的试题要求为准。
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