编程思维解决实际问题 - 猜名次

文章讲述了如何利用编程语言,尤其是编程思维,解决五位跳水选手比赛名次预测的问题。通过嵌套循环和逻辑判断,确定每位选手说对一半情况下的正确排名,展示了问题解决的具体步骤。

问题描述:

5位运动员参加了10米台跳水比赛,有人让他们预测比赛结果:

A选手说:B第二,我第三;

B选手说:我第二,E第四;

C选手说:我第一,D第二;

D选手说:C最后,我第三;

E选手说:我第四,A第一;

比赛结束后,每位选手都说对了一半,请编程确定比赛的名次。

请认真思考以上问题,如果用实际推理的方法,我们可以罗列出25种情况(五名选手,每位选手可能获得的名次为,第一、第二、第三、第四、第五),每一种情况判断是否符合题意要求。

所以只需要两个动作:罗列+判断

//猜名次
int main()
{
	int A, B, C, D, E = 0;
	for (A = 1; A <= 5; A++)
	{
		for (B = 1; B <= 5; B++)
		{
			for (C = 1; C <= 5; C++)
			{
				for (D = 1; D <= 5; D++)
				{
					for (E = 1; E <= 5; E++)
					{
                       //判断每句话“是非”逻辑()+()== 1,并使用&&找出条件成立的名次
						if ((B == 2) + (A == 3) == 1
							&& (B == 2) + (E == 4) == 1
							&& (C == 1) + (D == 2) == 1
							&& (C == 5) + (D == 3) == 1
							&& (E == 4) + (A == 1) == 1)
						{
                            //排除选手并列名次的情况
							if ((A * B * C * D * E) == 120)
							{
								printf("A:%d\nB:%d\nC:%d\nD:%d\nE:%d\n", A, B, C, D, E);
							}
						}
					}
				}
			}
		}
	}
	return 0;
}

启发:

通过上述例子,我们了解了如何用编程语言来解决问题,并引出了编程思维”。编程思维的本质是一种解决问题的思维。

当我们拿到一个问题情景的时候,如果没有编程,你自己会怎么猜测选手名次;如果没有编程,你会怎样换算时间。根据你的思考,动手实现编程知识的映射,一步一步尝试翻译成代码,去帮你完成这件事。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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