找球号一

本文介绍了一个基于整数编号的游戏搜索问题,通过使用快速排序(qsort)和二分查找(binary_search)来提高搜索效率。对比了不同排序方法的时间和内存消耗,并提供了一段C++实现代码。
/*在某一国度里流行着一种游戏。游戏规则为:在一堆球中,每个球上都有一个整数
编号i(0<=i<=100000000),编号可重复,现在说一个随机整数k(0<=k<=100000100),判断编
号为k的球是否在这堆球中(存在为"YES",否则为"NO"),先答出者为胜。现在有一个人想玩玩这个游戏,但他又
很懒。他希望你能帮助他取得胜利。
输入
第一行有两个整数m,n(0<=n<=100000,0<=m<=1000000);m表示这堆球里有m个球,n表示
这个游戏进行n次。
接下来输入m+n个整数,前m个分别表示这m个球的编号i,后n个分别表示每次游戏中的随机整数k
输出
输出"YES"或"NO"*/




#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<math.h>
using namespace std;


int cmp(const void* a, const void* b)
{
return *(int*)a - *(int*)b;
}


bool binary_search(int num, int*array,int left, int right)
{
int mid = (left + right) / 2;
if (left > right)
return false;
if (num == array[mid])
return true;
if (num < array[mid])
return binary_search(num, array, 0, mid - 1);
else
return binary_search(num, array, mid + 1, right);
}


int main()
{
int m, n;
cin >> m>>n;
int *a, *b;
a = new int[m];
b = new int[n];
for (int i = 0; i < m;i++)
cin >> a[i];
qsort(a, m, sizeof(int), cmp);
//sort(a, a + m);
for (int i = 0; i < n; i++)
cin >> b[i];
for (int i = 0; i < n; i++)
{
if (binary_search(b[i],a,0,m-1))
cout << "YES" << endl;
else
cout << "NO" << endl;
}
return 0;

}


在这个程序中,如果用sost排序的话,时间会慢一点1404ms,但是内存只用了4476k,而用qsort的话,则时间快一点1380ms,但是内存用了8512k。

双色彩票码的推荐通常基于统计分析、历史数据或随机生成方法。虽然彩票本质上是一种随机事件,无法保证中奖码可以被准确预测,但以下方法常被用于生成推荐码: --- 使用历史数据统计分析 通过分析历史开奖码的频率分布,出出现频率较高的码。例如,某些码在长期统计中出现次数较多,被称为“热”,而出现次数较少的码被称为“冷”。用户可以结合这些数据选择码。 ```javascript // 示例:模拟历史码统计 const historicalNumbers = [8, 9, 14, 20, 27, 33, 3]; const frequency = {}; historicalNumbers.forEach(num => { frequency[num] = (frequency[num] || 0) + 1; }); console.log(frequency); // 输出码出现频率 ``` --- 采用随机数生成器 由于双色前区码为1-33中选择6个,后区码为1-16中选择1个,可以使用随机数生成器快速生成码。以下为一个简单的生成示例: ```javascript function generateRandomNumbers(max, count) { const numbers = new Set(); while (numbers.size < count) { numbers.add(Math.floor(Math.random() * max) + 1); } return Array.from(numbers).sort((a, b) => a - b); } const frontNumbers = generateRandomNumbers(33, 6); // 前区码 const backNumber = generateRandomNumbers(16, 1); // 后区码 console.log(`前区码:${frontNumbers.join(',')}`); console.log(`后区码:${backNumber}`); ``` --- 结合奇偶比与区间分布 在双色中,前区码通常建议采用奇偶比为3:3或2:4的组合,同时将码分布在不同的区间,例如1-11、12-22、23-33,确保码分布均衡。 --- 采用数学组合公式 双色前区码从33个码中选择6个,组合数为: $$C(33, 6) = \frac{33!}{6!(33 - 6)!} = 1,107,568$$ 后区码从16个码中选择1个,组合数为16。总组合数为: $$1,107,568 \times 16 = 17,721,088$$ 基于组合公式,用户可理解选的数学概率。 ---
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