AC 你知道你的ABC吗 (思维)

这篇博客讲述了FarmerJohn的奶牛在mooZ视频会议上玩的一个数字游戏。玩家需要从给出的7个整数中找出3个正整数A、B和C的组合,满足A≤B≤C,且这7个数是A、B、C及其各种组合的排列。博主分享了一段C++代码来解决这个问题,并提醒读者不要试图通过特殊条件简化算法,而应直接计算以确保正确性。

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Farmer John 的奶牛正在 mooZ 视频会议平台上举行每日集会。

她们发明了一个简单的数字游戏,为会议增添一些乐趣。

Elsie 有三个正整数 A、B和 C (A≤B≤C)。

这些数字是保密的,她不会直接透露给她的姐妹 Bessie。

她告诉 Bessie 七个范围在 1…1091…109 之间的整数(不一定各不相同),并宣称这是 A、B、C、A+B、B+C、C+A和 A+B+C的某种排列。

给定这七个整数,请帮助 Bessie 求出 A、B和 C。

可以证明,答案是唯一的。

输入格式

输入一行,包含七个空格分隔的整数。

输出格式

输出 A、B和 C,用空格分隔。

数据范围

1≤所有输入的整数≤1e9

输入样例:

2 2 11 4 9 7 9

输出样例:

2 2 7

emmm,本来是不准备记录这道水题的,然后在排序取巧的时候,我看到A≤B≤C的条件就想要取巧,然后设为三者相等的特殊情况得出c<a+b,但太轻敌了,随便换个数字这个地方的排序就被推翻了,所以还是老老实实算吧。。。。orz

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[7];
int main(){
	for(int i=0;i<7;i++){
		cin>>a[i];
	}
	sort(a,a+7);
	cout<<a[0]<<" "<<a[1]<<" "<<a[6]-a[0]-a[1];
	return 0;
} 

### 思维链模型在生成文本中的应用 思维链(Chain-of-Thought, CoT)是指通过逐步推理的方式构建复杂的逻辑链条,从而指导机器学习模型更有效地完成特定任务。这种模式特别适用于需要多步骤思考的任务,在自然语言处理领域内得到了广泛应用。 #### 1. 基本概念与发展背景 传统上,神经网络依赖于端到端的学习方式直接映射输入至输出,但对于某些复杂问题而言,这种方法可能难以捕捉深层次的关系。为了克服这一局限性,研究者们提出了引入显式的中间表示形式——即所谓的“思维链”,使得模型能够在决策过程中展现出类似于人类思维方式的过程[^2]。 #### 2. 实现机制 具体来说,当应用于文本生成场景下时,思维链示范通常会遵循以下几个原则: - **分阶段推导**:将整个推理过程分解成若干个小单元,每一步骤仅关注局部最优解; - **上下文感知**:确保每一环节都能充分利用之前积累的信息,并据此调整后续操作的方向; - **反馈循环**:允许系统根据当前状态动态修正之前的假设或结论,形成闭环控制结构。 这些特点共同作用的结果就是让AI具备了一定程度上的抽象概括能力和因果分析技巧,进而提高了其解决开放域问答、对话管理等问题的能力。 #### 3. 应用实例 以数学题目解答为例,给定一道几何证明题:“已知三角形ABC中角A=60°,AB=AC,求证BC边上的高线等于底边一半。”此时可以设计如下思维路径: ```plaintext Step 1: 确认条件 -> 已知等腰直角三角形且一角为60度 Step 2: 推理性质 -> 可得其余两角均为60度,构成正三角形 Step 3: 运用公式 -> 正三角形高的计公式 h=a*sin(60)=a*sqrt(3)/2 Step 4: 结合前提 -> a代表的是BC长度的一半 Conclusion: BC边上高确实等于底边的一半 ``` 上述流程清晰展示了如何借助离散化的思路一步步逼近最终答案,同时也体现了良好的可解释性和透明度。
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