隔板原理在程序设计中的广泛应用

本文通过多个实例讲解了隔板原理在解决组合问题中的应用,包括分配小球、选择学生、安排节目顺序等问题。

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隔板原理在组合问题中的应用

 

杨亢尔

 

        问题:把 个相同的小球放入 个不同的盒子中 ,要求每个盒子非空,问有多少种不同的放法?

        这是一个常见的组合问题,可先将 个小球排成一列,然后在每两个小球的 个空档中插入 块隔板,这样就将 个小球分割成 组,每组小球依次放入 个盒子中,就得到 种不同放法。我们不妨把这种方法称为“隔板原理”,它在解决一类组合应用题时十分有用,试看以下几例:

        1     某校高一年级共有12个班级,现要从中选出20名同学参加座谈会,要求每班至少有一名同学参加,共有多少不同的选法?

               20个名额(小球)排成一列,在19个空挡中插入11块隔板,这样就把20个名额分成12份,所以共有 种选法。

        2     20个相同小球放入编号为1234的四个盒子中,要求每个盒子中小球的数目不少于编号数,求不同的放法种数。

               先分别在编号为1234的四个盒子中放入0123个小球,再将剩余的14个小球用3块隔板分成四份依次放入这四个盒子中即可,其不同的放法种数有 种。

       3     10分成3个正整数之和,有

                   10=1+1+8=1+2+7=3+2+5=……

 如果计入不同的顺序,可用多少种方式写成三个正整数之和。

              x1+x2+x3=10,本题只须求此不定方程的正整数解(x1,x2,x3)的组数,由隔板原理,在1019个空挡中插入2块隔板即可,故共有 种方式写成三个正整数之和。

        4      求不定方程x1+x2+x3+x4=10满足x12x24x3≥-5x40的整数解(x1,x2,x3,x4)的组数。

              要使x12x24x3≥-5x40

       只须x111x231x3+61x4+11

        原方程可化为 x11+ x23+ x3+6+x4+1=13

       由隔板原理,可知满足条件的整数解共有

        5     10名足球队员进行射门练习,如果总共进球数不超过100个,这些队员进球情况有多少种?

            设这10名队员进球数分别为x1x2,…, x10

       由题意   x1+x2++x10100

       此不等式的非负整数解(x1x2,…,x10)组数就是队员进球情况种数,

          x11=100 -(x1+x2++x10)≥0

          x1+x2+……+x10+ x11=100

         x1+1+x2+1+……+x10+1+ x11+1=111

       由隔板原理,这些队员进球情况共有 种。

      6      晚会上共有10个演唱节目,4个舞蹈节目,要求每两个舞蹈节目之间至少有2个演唱节目,有多少种不同的节目顺序表?

           记演唱节目为,舞蹈节目为,节目顺序表如下图所示:

 

         

     x1+x2+x3+x4+x5=10 x10x2x3x42x50

    (x1+1)+(x21)+(x1)3+(x41)+(x5+1)=9

由隔板原理,这些演唱节目共有 种顺序,再考虑到演唱节目与舞蹈节目可进行全排列,故共有 ×10!×4!种不同的节目顺序表。

 
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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