在一个重男轻女的国家里,每个家庭都想生男孩,如果他们生的孩子是女孩,就再生一个,直到生下的是男孩为止。这样的国家,男女比例会是多少? - Google, 谷歌,百度,baidu,阿里巴巴,alibaba,微软,华为,huawei面试题,

在一个重男轻女的社会中,每家都希望生育男孩,若首胎为女孩则继续生育直至男孩出生。通过数学分析,这种情况下男女比例最终趋于1:1。文章详细解释了这一现象背后的数学逻辑。

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原文地址:http://www.java2000.net/p11054

在一个重男轻女的国家里,每个家庭都想生男孩,如果他们生的孩子是女孩,就再生一个,直到生下的是男孩为止。这样的国家,男女比例会是多少?

  答案:
1:1

分析
每个孩子出生男女概率是50%,所以每次出生的男女比例是相同的。


假设这个国家有n对夫妇,那么n对夫妇将生下n个男孩,这n个男孩是这样生下的,假设生男生女的概率是50%,那么n/2个男孩是第一胎生下的,同时将有 n/2个女孩生下,n/2对生女孩的夫妇将继续生,其中n/4的夫妇生下男孩,n/4的夫妇继续生下女孩,然后是n/8的夫妇顺利得到男孩,又有n/8的 夫妇生下女孩,依此类推,这个国家将生下n/2 + n/4 + n/8 + ...的女孩,所以男女比例是n : (n/2 + n/4 + n/8 + ...) = n : n = 1 : 1


### 实现直播内容过滤敏感词并替换的方法 在实时直播场景下,为了保障平台的内容安全以及用户体验,可以采用高效的敏感词过滤技术。以下是基于 DFA 算法和字典树结构的解决方案。 #### 1. 使用 DFA 算法构建敏感词过滤器 DFA(Deterministic Finite Automaton)是一种高效的状态机算法,在处理多模式匹配时表现优异。通过预先加载敏感词库至内存中,并将其转化为状态转移表形式,可以在 O(n) 时间复杂度内完成对一段文本的扫描与检测[^3]。 ```java // 初始化敏感词到 Redis 或本地缓存 public class SensitiveWordInit { public static Map<Character, TrieNode> initMap(List<String> wordList){ Map<Character, TrieNode> trieNodes = new HashMap<>(); for(String word : wordList){ char[] chars = word.toCharArray(); TrieNode tempNode = null; TrieNode currentNode = null; for(int i=0;i<chars.length;i++){ if(trieNodes.containsKey(chars[i])){ tempNode = trieNodes.get(chars[i]); }else{ tempNode = new TrieNode(); trieNodes.put(chars[i],tempNode); } if(currentNode !=null){ currentNode.addSubNode(chars[i],tempNode); } currentNode=tempNode; if(i==chars.length-1){ currentNode.setKeyWordEnd(true); } } } return trieNodes; } } ``` 上述代码展示了如何将一组敏感词列表转换成前缀树(Trie 结构),以便后续快速查找是否存在违规词汇[^4]。 #### 2. 自定义注解实现 AOP 切面拦截 对于 Spring Boot 应用程序而言,可以通过创建自定义注解配合 AOP 技术实现在业务逻辑层面上自动化执行敏感词校验工作流[^1]。 ```java @Target({ElementType.METHOD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface CheckSensitiveWords {} // 定义切点类 @Component @Aspect public class SensitiveCheckInterceptor { @Around("@annotation(checkSensitiveWords)") public Object doFilter(ProceedingJoinPoint joinPoint, CheckSensitiveWords checkSensitiveWords)throws Throwable{ String inputText = getInputFromArgs(joinPoint.getArgs()); String filteredResult = filter(inputText); // 如果发现违禁词语,则抛出自定义异常或者返回提示信息给前端展示 if(!filteredResult.equals(inputText)){ throw new IllegalArgumentException("Your message contains prohibited words."); } return joinPoint.proceed(); } private String filter(String text){ // 调用实际的过滤函数... } private String getInputFromArgs(Object[] args){ // 解析参数获取待验证的数据项 } } ``` 以上片段说明了怎样借助面向方面的编程理念减少重复编码量的同时增强了系统的可维护性和扩展能力。 #### 3. Python 正则表达式简易版替代方案 如果目标环境不允许安装额外依赖包的话,那么也可以考虑运用内置模块 re 来达成初步效果: ```python import re def censor(text,patterns=['fuck','shit']): pattern = '|'.join(map(re.escape,patterns)) regex = re.compile("(%s)"%pattern,re.IGNORECASE|re.UNICODE) def replacer(matchobj): group = matchobj.group() length=len(group)-2 replacement='*'*(length)+group[-2:] return replacement result =regex.sub(replacer,text) return result ``` 此脚本接受任意字符串作为输入,并按照预设黑名单逐一审查其中是否包含不雅言辞;一旦命中便即时予以掩盖处理[^2]。 --- ###
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