约瑟夫环

裸的约瑟夫环问题

共n个人,从1开始报数,报到k的人从环中退出,问最后剩下的一个人的编号是多少?

这种问题应该这样考虑:假设n个人的编号为0-n-1

第一次第k-1的人走了,那么下一轮的时候我们就要重新给这n-1个人编号,第二轮第k个人现在编号为0,那么此时的第k-1个人第一轮的编号应该是(f[1]+k-1)%i2。依次类推,那么最后剩下来的人编号肯定是0.通过向前递推,得到其原来的编号。

假设该轮有n个人,那么上一轮(n+1)人,编号为0的人上一轮编号为k,也即编号为f[n]的人上一轮编号为(f[n]+k)%(n+1)
我们知道最后剩下的人在最后一轮编号肯定为0,那么这样不断倒推就可以推出其在第一轮的编号,也即他本来的编号。

f[1]=0;

for(int i=2;i<=n;i++)

  f[i]=(f[i-1]+k)%i;

f[n]就是答案

现在如果是这样的一个问题:

还是n个人,每次从1开始报数,第一次报1的人离开了,第二次报二的人离开,。。。第n-1次报n-1次的人离开了,谁会最后留下来?

还是一样的问题。最终的状态那个人的编号肯定为0,那么我们需要往前递推,得到他最初的编号。那么上一轮k是n-1;再上一轮k是n-2;依次k为1

int k=n-1;

f[1]=0;

for(int i=2;i<=n;i++)//n-1轮

f[i]=(f[i-1]+k--)%i

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块现详细阐述各个功能模块的现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与践,逐步理解各个模块的功能和现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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