PAT 乙级 1046 划拳

本文介绍了一个简单的猜拳游戏胜负统计程序。通过输入玩家A和玩家B的猜测数及实际结果,程序能够判断并统计每轮游戏中谁的猜测正确。最终输出双方获胜的次数。

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输入样例:
5
8 10 9 12
5 10 5 10
3 8 5 12
12 18 1 13
4 16 12 15
输出样例:
1 2

思路是建立一张表,储存划拳的信息,一个一个地去比较统计。

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <string>
#include <map>
#include <queue>
#include <stack>
#include <algorithm>

using namespace std;

struct ImformationOfAandB
{
    int guessOfA,guessOfB;
    int resultOfA,resultOfB;
};

void count(ImformationOfAandB* p,int n);

int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    ImformationOfAandB* p=new ImformationOfAandB[n];
    for(int i=0;i<n;i++)
        cin>>p[i].guessOfA>>p[i].resultOfA>>p[i].guessOfB>>p[i].resultOfB;
    count(p,n);
    delete p;
    return 0;
}

void count(ImformationOfAandB* p,int n)
{
    int countOfA=0,countOfB=0;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(p[i].resultOfA==p[i].guessOfA+p[i].guessOfB && p[i].resultOfB!=p[i].guessOfA+p[i].guessOfB)
            countOfA++;
        else
        {
            if(p[i].resultOfA!=p[i].guessOfA+p[i].guessOfB && p[i].resultOfB==p[i].guessOfA+p[i].guessOfB)
                countOfB++;
        }
    }
    cout<<countOfB<<" "<<countOfA;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/FDProcess/p/9245746.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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