01智力题

今天看各位大神的博客,看到了很多有意思的智力题,很感兴趣,我问自己,我为什么不开一个智力题专栏呢?

智力题一:墙高10米,一蜗牛白天爬3米,晚上下滑2米(蜗牛晚上必须睡觉),问几天能爬到屋顶?

思路:从题干中可以看出蜗牛每天的有效攀爬高度是1米,也就是第一天(白+黑)后在1米的位置、第二天在2米的位置.....这么算下去似乎在第十天在10米的位置显得合情合理,但是这也正是这道题的误区。我们可以这样想,蜗牛白天能爬3米,那么只要倒数第二天在7米的位置,那么最后一天在白天结束的时候蜗牛就爬到屋顶了,显然,第七天在7米的位置,第八天白天爬3米就到屋顶了。

智力题二:农民工工作了7天,每天一克金条,工资日结,老板只有一条七克的金条。请问如何切两刀解决老板给农民工支付薪水的问题。

思路:首先要解决第一天的工资,所以第一刀分成1+6是必须的,第二天还要给农民工1克,但是这个时候农民工自己手里已经有1克了,所以有两种选择解决第二天的工资问题,将剩余的分为1+5或者2+4,对于第一种,第三天的时候我们发现没法进行下去了,所以只能选择第二种。综上将7=1+2+4。具体的操作如下:

第一天:给1;

第二天:给2还1;

第三天:给1:;

第四天:给4还1+2;

第五天:给1;

第六天:给2还1;

第七天:给1;

整个过程可以用一个运算:1+2-1+1+4-1-2+1+2-1+1=7。

智力题三:商人要骑一匹骆驼去1000公里外的集市贩运3000根萝卜,骆驼每次最多驮运1000根萝卜,且每走1公里要吃掉1根萝卜,问商人最多能够把多少根萝卜运到目的地?

思路:

1.只走一次好不好?1000-1000*1=0;

2.中间有一个中转站,在x位置?也就是走三趟,在x位置时有(1000-x-x)+(1000-x)=2000-3x根萝卜,剩余1000-x公里路程,最好的结果是在x位置有1000根萝卜,这样能够保证前期走的路程足够多并且剩余的萝卜足够多,也就是x=333,则剩余1000-333=627公里路程,到达目的地时剩余333根萝卜。

3.在2的基础上我想如果有两个中转站是不是更好?两个中转站的位置分别在x位置和x+y位置,我们还是想让在x+y位置的剩余萝卜数为1000根,这样骆驼就能在最后一次时优哉游哉的抵达目的地,怎么实现呢,首先要把所有的萝卜先运到x位置,驮运三趟,共走了5x(返回的时候也是要吃萝卜的),也就是3000-5x,我们想在x+y位置剩余1000根,那么至少需要驮运两次,共走了3y,也就是3000-5x-3y=1000,即5x+3y=2000。我们还希望x+y能够尽量大,这样剩余的j距离就短了,最后一次驮运时消耗的萝卜就尽量少,在平面直角坐标系上画出5x+3y=2000,显然在位于坐标(200,333)时x+y最大。此时x+y=533,则剩余路程为467公里,1000根萝卜运抵目的地剩余533根。

综上最多剩余533根萝卜。

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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