2014校选题(七)---逻辑推理

本文通过编程解决了一个有趣的逻辑谜题:五位围棋选手各自预测了比赛排名的一部分情况,每位选手的预测中有一半正确。文章提供的代码通过穷举法找出唯一符合条件的比赛最终排名。

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题目七

问题描述】5位围棋高手参加决赛,有好事者让5人根据实力预测比赛结果。

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第四。

D选手说:C最后,我第三。

E选手说:我第四,A第一。

决赛成绩公布后,每位选手的预测都只说对了一半,即一对一错。试编程输出比赛的实际名称。

样例输出

把结果以字母序列的形式按照名次由小到大输出。(例如ABEDC)

 

/****************************
*
*	title: 预测成绩
*
*	time: 2014.4.17
*
*****************************/

#include <stdio.h>

int main()
{
	int a,b,c,d,e;  //  名词
	char Array[6]={'0','A','B','C','D','E'};

	for (a=1; a<6; a++)  //如果
	{
		for (b=1; b<6; b++)
		{
			if (a != b)
			{
				for (c=1; c<6; c++)
				{
					if (c != b && c != a)
					{
						for (d=1; d<6; d++)
						{
							if (d!=a && d!=b && d!=c)
							{
								for (e=1; e<6; e++)
								{
									if (e!=a && e!=b && e!=c && e!=d)
									{
									
										if ((b==2 || a==3) && !(b==2 && a==3))
										{
											if ((b==2 || e==4) && !(b==2 && e==4))
											{
												if ((c==1 || d==4) && !(c==1 && d==4))
												{
													if ((c==5 || d==3) && !(c==5 && d==3))
													{
														if ((e==4 || a==1) && !(e==4 && a==1))
														{
															printf("%c%c%c%c%c\n", Array[a], Array[b], Array[c], Array[d], Array[e]);			
														}
													}
													
												}
											}
										}
									}
								}
							}
						}
					}
				}
			}
		}
	}

	return 0;
}


 

### 关于园植物数据集与病虫害研究 对于园植物的数据集以及病虫害的研究,虽然目前并没有直接提及名为“园植物”的特定数据集,但从已有资料来看,可以借鉴类似的公开数据集和技术方法来构建适合园场景的解决方案。 #### 高分辨率和低分辨率图像数据的重要性 PDT 数据集是一个专注于无人机目标检测的高质量数据集,其设计初衷是为了检测树木病虫害。它包含了高分辨率和低分辨率两个版本的图像,总计 5775 张图片,覆盖了健康和受病虫害影响的松树样本[^1]。这些特性使得 PDT 数据集成为训练 AI 模型的一个良好起点,尤其是在需要区分不同状态下的植物时尤为有用。 #### 数据预处理与标注流程 为了使数据更适用于机器学习算法,在创建过程中进行了严格的实地采集、数据清洗及人工标注工作。这一系列操作确保了最终得到的是经过验证的真实世界案例集合,从而提高了模型泛化能力并增强了其实用价值。 #### 技术栈的选择与发展方向 另一个值得关注的例子来自智能农业无人机项目,该项目综合运用了多种先进技术如 OpenCV,YOLOv8 和 ResNet 进行作物监控;通过 FastAPI 提供 API 接口服务前端 Vue 构建交互界面,并利用 MongoDB 存储相关业务逻辑所需的各种信息【包括但不限于】: - **作物病虫害检测** - 健康状况分析 - 飞行路径规划 - 气象条件监测 上述功能模块共同构成了完整的生态系统解决方案框架结构图示例说明文档链接地址待补充)[^2] #### 考虑因素 - 选题适配性 最后值得注意的一点在于毕业设计阶段如何挑选合适的课题至关重要。“选题是否恰当会直接影响后续写作进度乃至最终成绩评定。”因此建议同学们在确定具体方向之前充分调研现有资源情况(比如是否有现成可用的相关领域开源数据库可供下载),同时也要考虑到个人兴趣爱好水平差异等因素综合作决定[^3]. ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load a pretrained model (recommended for best performance) # Use the model to predict on an image. results = model.predict(source='path_to_image.jpg', save=True, imgsz=640) ``` 以上代码片段展示了基于 PyTorch 的深度学习库 Ultralytics 中加载预训练权重文件并对单张输入图片执行推理任务的基本方式之一。
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