458. Poor Pigs

本文探讨了如何通过最少数量的猪来找出含有毒药的桶。利用数学算法确定,在有限时间内找出唯一有毒桶所需的最少试验动物数目。文章还提供了一个C++实现方案。

There are 1000 buckets, one and only one of them contains poison, the rest are filled with water. They all look the same. If a pig drinks that poison it will die within 15 minutes. What is the minimum amount of pigs you need to figure out which bucket contains the poison within one hour.

Answer this question, and write an algorithm for the follow-up general case.

Follow-up:

If there are n buckets and a pig drinking poison will die within m minutes, how many pigs (x) you need to figure out the "poison" bucket within p minutes? There is exact one bucket with poison.

 

N个桶,一只猪喝了会在minutesToDie分钟内死亡,你有minutesToTest分钟的时间,求最少要多少猪试出毒药

 

如果有4个桶,15分钟死亡,有15分钟的时间,用二进制对桶编号

00      01    10      11

__      _A     B_     BA

 

0表示没喝

1表示喝了

 

_表示没喝   如果A挂了,B没挂,则是01桶   最少要2只猪

 

 

如果有8个桶,15分钟死亡,有30分钟的时间,用3进制对桶编号,并且有2轮测试

0表示两轮都不喝

1表示第一轮喝,第二轮不喝

2表示第一轮不喝,第二轮喝

 

最后推出公式为(测试次数+1)^x >= 桶数     求x的最小整数值

 

C++(2ms):

1 class Solution {
2 public:
3     int poorPigs(int buckets, int minutesToDie, int minutesToTest) {
4         return ceil(log(buckets)/log(minutesToTest/minutesToDie +1)) ;
5     }
6 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mengchunchen/p/8543785.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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