报数游戏(约瑟夫问题)

本文介绍了一种经典的报数游戏算法实现,通过定义一个标记数组来跟踪游戏中每个人的状态,最终输出所有人的退出顺序。

报数游戏是这样的:有n个人围成一圈,按顺序从1到n编好号。从第一个人开始报数,报到m(<n)的人退出圈子;下一个人从1开始报数,报到m的人退出圈子。如此下去,直到留下最后一个人。

本题要求编写函数,给出每个人的退出顺序编号。

函数接口定义:

void CountOff( int n, int m, int out[] );

其中n是初始人数;m是游戏规定的退出位次(保证为小于n的正整数)。函数CountOff将每个人的退出顺序编号存在数组out[]中。因为C语言数组下标是从0开始的,所以第i个位置上的人是第out[i-1]个退出的。

裁判测试程序样例:

#include <stdio.h>
#define MAXN 20

void CountOff( int n, int m, int out[] );

int main()
{
    int out[MAXN], n, m;
    int i;

    scanf("%d %d", &n, &m);
    CountOff( n, m, out );   
    for ( i = 0; i < n; i++ )
        printf("%d ", out[i]);
    printf("\n");

    return 0;
}

/* 你的代码将被嵌在这里 */

输入样例:

11 3

输出样例:

4 10 1 7 5 2 11 9 3 6 8 

思路:定义一个num[MAXN]数组用作标记是否退出

void CountOff(int n, int m, int out[]) {
    int i = 0, k = 0, count = 0;
    int num[MAXN];
    for (int j = 0; j < n; j++) {
        num[j] = 1;//数组位置标记,为1时表示未退出
    }
    while (count < n) {
        if (num[i] == 1) {//判断这个位置的人是否已退出
            k++;//k为1到m报数
        }
        if (k == m) {
            count++;
            out[i] = count;//count是退出顺序编号同时用作记录退出的人数
            k = 0;//归零
            num[i] = -1;//标记这个位置人已退出
        }
        i++;//移到下一位
        if (i == n) {//当到最末位的下一位时从首位开始
            i = 0;
        }
    }
}
### DeepSeek-R1 模型概述 DeepSeek-R1 是一种基于强化学习激励推理能力的大规模语言模型 (LLM)[^1]。该模型旨在通过改进现有技术来增强其在各种实际应用中的表现,特别是在智能客服、推荐算法优化、搜索引擎语义理解和实时数据分析等领域。 #### 工作原理详解 DeepSeek-R1 利用了组相对策略优化(GRPO)算法,这是一种用于提高模型泛化能力和稳定性的方法[^2]。GRPO 算法的核心在于动态调整训练过程中不同参数之间的关系,从而使得模型能够在面对新数据时做出更合理的预测。 此外,为了进一步提升计算效率并减少资源消耗,DeepSeekR1 还引入了 MoE 架构下的多头潜意识注意力机制(MLA)。这种设计允许模型根据不同类型的输入灵活调配内部组件的工作负载,在保持高性能的同时降低了整体能耗[^3]。 #### 技术特点 - **高效的任务分发**:采用类似于人类专家协作的方式,即对于每一个具体的任务请求,系统能够自动识别最适合处理它的子模块,并将任务传递过去执行;这不仅提高了响应速度也增强了准确性。 - **自适应的学习框架**:借助于 GRPO 方法论的支持,使整个网络具备更强的学习灵活性——可以快速适应变化的数据分布情况而不失稳定性。 ```python def grpo_algorithm(params, data): """ 实现了一个简化版的GRPO算法逻辑 参数: params -- 当前模型参数集 data -- 输入样本 返回值: updated_params -- 更新后的最优参数配置 """ # 计算梯度方向... return updated_params ``` #### 应用场景展示 得益于上述技术创新,DeepSeek-R1 展现出广泛的应用潜力: - 在医疗健康领域内实现精准诊断辅助; - 支持金融科技公司开发更加个性化的理财产品建议服务; - 协助科研人员加速复杂课题的研究进展等。
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