1.有奖猜谜

声明

可能本文章会有错误,希望各位读者看到后,记得回复留言,提醒我,以免误人子弟。本人菜鸡,还望各位大佬手下留情。

题目

小明很喜欢猜谜语。
最近,他被邀请参加了X星球的猜谜活动。

每位选手开始的时候都被发给777个电子币。
规则是:猜对了,手里的电子币数目翻倍,
猜错了,扣除555个电子币, 扣完为止。

小明一共猜了15条谜语。
战果为:vxvxvxvxvxvxvvx
其中v表示猜对了,x表示猜错了。

请你计算一下,小明最后手里的电子币数目是多少。

请填写表示最后电子币数目的数字。
注意:你提交的应该是一个整数,不要填写任何多余的内容或说明性文字。


分析

   按照常规的套路,蓝桥杯的前两道题有些人是根据excel表格拉出来的,你们也可以试下,/手动滑稽。emmm...

   回归正题,这道题很简单,规则为开始有777个电子币,猜对了翻倍,猜错了扣555个电子币,这个规则就是隐形的给你的判断条件,然后根据战果,运算一下就出来了.


代码

public class a {
    public static void main(String[] args) {
        //初始化开始电子币数
        int coin = 777; 
        
        //将战果转换为字符数组,以便分析
        char[] ch = "vxvxvxvxvxvxvvx".toCharArray(); 
        
        //利用for循环将战果都遍历出来
        for(int i=0;i<ch.length;i++) {
            //判断胜负,并进行计算
            if(ch[i] == 'v') 
                coin *= 2;
            else
                coin -= 555;
        }
        System.out.println(coin);
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/drinkoo/p/8697139.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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