几个简单却烦人的数学问题(闰年、三角形面积(海伦公式)判断是否可以构成三角形)

本文介绍了如何用一行Python代码解决1900-2060期间的闰年判断问题,并通过海伦公式探讨了如何计算任意三角形的周长和面积。重点讲解了三角形成立条件及海伦公式在实践中的运用。

1.一行代码搞定闰年问题(此处多了1900-2060限制)在这里插入图片描述
2.是否能够成三角形,和求周长面积(需要海伦公式支持)
判断是否可以构成三角形

if(a+b<=c||a+c<=b||b+c<=a) //可以构成三角形

海伦公式:假设在平面内,有一个三角形,边长分别为a、b、c,三角形的面积S可由以下公式求得:
请添加图片描述
而公式里的p为半周长(周长的一半):
请添加图片描述

1、编写程序,从键盘输入三角形的三条边,判断是否构成三角形,如果能,则利用海伦公式计算并输出三角形面积海伦公式为: 其中a、b、c为三角形的三条边。 如果不能,则输出“无法构成三角形”。 要求:面积结果保留两位小数,在程序中加入异常处理模块,如果输入的不是数字,通过异常处理捕捉,要求用户重新输入。 2、回文数判断。设n是一个任意自然数,如果n的各位数字反向排列所得自然数与n相等,则n被称为回文数。请编写程序判断这个数字是不是回文数。 3、给定某数字a(1≤a≤9)以及非负整数n(0≤n≤100000),求数列之和sum=a+aa+aaa+…+aa…a(n个a).例如a=2,n=3时,sum=2+22+222=246. 4、编写程序,打印“水仙花数”。所谓“水仙花数”是指一个N位正整数(N≥3),其各位数字N次幂的和等于该数字本身。例如,153(153 = 13 + 53 + 33)是一个三位水仙花数。请打印所有三位水仙花数和四位水仙花数。 5、编写程序,要求用户从键盘输入某年的年份,若是闰年,则显示“闰年”;否则显示“平年”。 注:闰年是公历中的名词。闰年分为普通闰年和世纪闰年。普通闰年:公历年份是4的倍数的,且不是100的倍数,为普通闰年(如2004年就是闰年);世纪闰年:公历年份是整百数的,必须是400的倍数才是世纪闰年(如1900年不是世纪闰年,2000年是世纪闰年)。 6、编写程序,输出300以内的所有素数,并输出这些素数的个数。
03-31
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自: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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