厦门科技馆摆木块问题

转载自 数学345 厦门科技馆摆木块问题

这是前几年的随笔,分享下。一家人带着不到三岁的女儿在厦门科技馆玩耍。 在科技馆玩了一天,最后一个项目是女儿自己进入和小朋友们一起玩,大人在外面等候。

在等的时候,我看见一个10岁左右的女孩在一张大桌子上摆弄木块,看她推来推去,拆来拆去,始终不能把桌子上的木块刚好填满木框。我凑近一看,这个桌子有个 10 × 10 10 \times 10 10×10的木框,大致如下图。现在有很多 4 × 1 4\times 1 4×1 的长方形小木块,任意一个小木块只能横放或竖放,且不能和其他小木块重叠,请小朋友试试看能否填满 10 × 10 10 \times 10 10×10的木框。

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我当时想了一会,也没想出来。后面想了下,从上到下面,对于第1行来说,竖放的小木块数目只能是2、6、10,假设是2 块,那么第2行新增的竖放的小木块数目只能是0,或6-2=4,或10-2=8。从中不难看出,由于2,6,10 之间的差必定是偶数,无论上一行竖放的小木块数目是多少,下一行新增竖放的小木块数目必定也是偶数,所以竖放的小木块总数目必定是偶数。

因此无论怎么放,竖放的小木块总数目只能是偶数。而且我们知道要填满的话,恰好需要 100/4=25个小木块。

假设可以填满,按上面所说,竖放的总数只能是偶数,因此横放的总数只能是奇数。注意到木框 10 × 10 10 \times 10 10×10是一个正方形,具有非常好的对称性。也就是旋转90度后,横的小木块就变成竖的了,竖的变成横的,这就会导致旋转后竖放的小木块总数是奇数,矛盾。所以是无法填满的。


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内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
### C++ 中与木块相关的编程实现 在解决与木块相关的编程问题时,可以采用多种方法来处理不同场景下的需求。以下是基于提供的引用内容以及相关知识的解答。 #### 方法一:递归方式统计木块总数 通过递归函数 `dg` 来逐层累加每一层的小木块数量[^1]。此方法适用于简单层次结构的木块堆积问题: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // 定义递归函数 dg 计算第 d 层的木块数 int dg(int d){ if(d == 1){ return 1; } else{ return d + dg(d - 1); } } int main(){ int n, c = 0; cin >> n; // 输入层数 n for(int i = 1; i <= n; i++){ c += dg(i); // 累计每层的木块数 } cout << c; // 输出总木块数 return 0; } ``` 上述代码利用了递归来计算每一层的木块数目,并最终得到总的木块数量。 --- #### 方法二:数学公式优化性能 如果希望减少递归调用带来的开销,可以通过数学公式的推导简化计算逻辑[^2]。具体而言,第 i 层的木块数可以用 `(i + 1) * i / 2` 表示,则整个程序可改写为如下形式: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入层数 n int sum = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { int a = (i + 1) * i / 2; // 使用数学公式计算当前层的木块数 sum += a; // 累积到总和中 } cout << sum; // 输出总木块数 return 0; } ``` 这种方法避免了递归调用,从而提高了执行效率并减少了栈空间占用。 --- #### 方法三:二维数组表示复杂堆放情况 当涉及更复杂的三维几何形状或者不规则分布时,可以借助二维数组存储每个位置上的高度信息[^5]。例如,假设我们需要模拟一个平面内的立方体堆叠效果: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { int m, n; // 平面大小 m*n cin >> m >> n; vector<vector<int>> grid(m, vector<int>(n)); // 初始化二维网格 // 假设随机填充一些初始值作为测试数据 for (int i = 0; i < m; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { cin >> grid[i][j]; // 用户输入对应格子的高度 } } int total_blocks = 0; for (int i = 0; i < m; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { total_blocks += grid[i][j]; // 统计所有格子里的木块总数 } } cout << "Total blocks: " << total_blocks << endl; // 输出结果 return 0; } ``` 该方案能够灵活应对各种自定义布局的需求,适合用于描述更加精细的空间模型。 --- #### 性能对比与适用范围讨论 尽管以上三种方法都能有效解决问题,但在实际应用中需考虑其各自的优缺点: - **递归法**易于理解但可能存在溢出风险; - **迭代+公式法**兼顾简洁性和高效性,在大多数情况下推荐优先选用; - **二维数组法**则更适合于表达多维度或非线性的排列模式[^3]。 综上所述,针对不同的业务背景应合理选取合适的算法策略以达到最佳平衡点。 ---
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