三个鸡蛋(玻璃球、围棋子)确定楼层问题公式推导

[腾讯面试题]100层楼丢玻璃球问题 有一栋100层高的大楼,给你两个完全相同的玻璃球。假设从某一层开始,丢下玻璃球会摔碎。那么怎么利用手中的两个球,用什么最优策略知道这个临界的层是第几层?? 解题思路: 假如只有一个球,那很显然,只有一个办法:从第一层开始投,如果没碎再试第二层、第三层..... 现在有两个球,我们应该利用第一个球缩小临界楼层所在的楼层范围,可能会想到第一个球先从50层开始投,如果碎了,再用最后一个球从第一层开始投,最多到49楼肯定可以找到临界楼层,如果没碎那就说明临界楼层在50-100中,此时继续尝试75楼.... 可惜 阅读详情

文章原先发表在:http://blog.163.com/cyhuoyan@126/blog/static/1623497552013368914262/

(1)题目是这样的:一个100层的大厦,你手中有两个相同的玻璃球。从这个大厦的某一层扔下围棋子就会碎,用你手中的这两个玻璃围棋子,找出一个最优的策略,来得知那个临界层面。
    
这里的最优策略指的是在这种策略下无论哪个临界层面在第几层,测试的次数最少。我一开始就是把题意理解错了,给了一个非最优解,后来看了CU那的讨论后才明白了是用动态规划来做,并可以把题目扩展为n层大厦用k个玻璃球来测试。
    
设F(n,k)为用k个玻璃球来测试n层大厦的临界层的最少次数,状态转移方程如下:
    F(n,k)=min{max{F(r,k-1), F(n-r,k)}+1, 1<=r<=n}
    
边界条件:F(n,1)=n-1, F(1,k)=F(0,k)=0
    
状态转移方程可以这样来考虑,假设在n层楼中的第r层抛一次(对应方程中的"+1")

基于LangGraph的智能报告生成平台项目分析 不知道你是否知道或者了解OpenAI and Gemini Deep Research。他们是一种能够根据输入问题进行规划、结合网络搜索获取信息并最终呈现结果的研究工具或技术。那这样research是如何实现的呢?最近刚好看到一个实现类似功能的开源项目: open_deep_search。本文将基于该项目进行代码层面剖析。 阅读详情

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