鸡蛋篮子算法题

这是一道关于如何将N个鸡蛋分配到M个篮子的问题,要求每个篮子不空且能组合成任意1到N的数字。解题思路涉及递归,通过数学公式确定每个篮子鸡蛋数的范围,并避免暴力求解的低效。此问题常用于面试,以考察工程师的编程思维和逻辑能力。

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题目:把N个鸡蛋放到M个篮子里,每个篮子不能为空,要求满足:任意给出一个不超过N的数量,都能找到其中某几个篮子的鸡蛋和等于它。
请写一个程序,输入N,M,然后输出所有的鸡蛋放法。
题目解释:例如6个鸡蛋放3个篮子的一种可能为1,2,3,任意给出1<=x<=6的值,都可以找到1,2,3中的组合的和等于x.

该题目最早是我在网上看到一道600个鸡蛋放在10个篮子的放法,答案是给出了一个按2的乘积放的特例。我将其改编后用来招聘时考察工程师上机编程技能。

解题思路如下:
假设第一个篮子放一个鸡蛋:
那么1,X2中,X2可以放鸡蛋的范围是1<= X2<=2, 如果X2=3,便满足不了给出n=2的情况了
取X2=2
那么1,2,X3中,X3可以放鸡蛋的范围是2<= X3<=4
......
可以推出数学公式:在前m个篮子满足要求时,第m+1个篮子可以放置的鸡蛋数范围应该是: Xm<=Xm+1<=N+1
该范围同时也是搜索解的空间,比较好用递归实现,对于每找到一个符合范围的Xm,可以进一步深度遍历寻找下一个Xm+1, 由此便容易理解标准答案的实现了。

如果使用蛮力计算出所有组合,再逐一过滤筛选也可以实现,但是程序肯定要比上面繁琐,效率较低。

希望通过该题目能筛选到编程上有天赋的学生,特别是能独立

### 关联规则挖掘与关联分析 #### 什么是关联规则挖掘? 关联规则挖掘是一种常用的据挖掘技术,其目标是从大量据集中发现隐藏的模式和关系。这种技术广泛应用于市场篮子分析、推荐系统等领域[^1]。 #### 主要概念 以下是关联规则挖掘中的几个核心概念: - **项目 (Item)**:表示单一的商品或事件。 - **事务 (Transaction)**:一组项目的集合,例如一次购物车的内容。 - **项目集 (Itemset)**:由多个项目组成的集合。 - **频繁项目集 (Frequent Itemset)**:满足最小支持度阈值的项目集。 - **支持度 (Support)**:衡量某个项目集在整个据集中出现的比例。 - **置信度 (Confidence)**:衡量某条规则成立的概率。 - **提升度 (Lift)**:评估两个项目之间的独立性程度。 - **强关联规则 (Strong Association Rule)**:同时满足最小支持度和最小置信度的规则[^2]。 #### Apriori算法简介 Apriori算法是最经典的关联规则挖掘方法之一。它的主要思想是利用先验性质(即如果一个项目集不是频繁的,则任何包含该集合的超集也不是频繁的),逐步生成候选频繁项集并剪枝。具体流程如下: 1. 找出所有的频繁一项集。 2. 利用这些频繁项集生成新的候选项集。 3. 对新生成的候选项集进行扫描计,保留符合条件的频繁项集。 4. 反复迭代直到无法再生成新的频繁项集为止[^4]。 ```python from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules import pandas as pd # 创建样本据 data = [['牛奶', '面包'], ['牛奶', '尿布', '啤酒'], ['面包', '尿布', '鸡蛋']] df = pd.DataFrame(data).stack().reset_index(level=1, drop=True).to_frame() df.columns = ["item"] one_hot_encoded_df = pd.get_dummies(df['item']).groupby(level=0).sum() # 应用Apriori算法找出频繁项集 frequent_itemsets = apriori(one_hot_encoded_df, min_support=0.5, use_colnames=True) # 计算关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1) print(rules[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence', 'lift']]) ``` 上述代码展示了如何使用`mlxtend`库快速实现Apriori算法以及生成关联规则的过程。 #### DHP算法的应用 除了传统的Apriori算法外,还有其他改进版的方法可以更高效地完成相似的任务。比如DHP算法通过引入动态规划机制减少了不必要的计算开销,在处理大规模据时表现更加优越[^3]。 --- ###
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