跳水运动员预测比赛结果排名次问题详解(逻辑类型题1)

简介: 跳水运动员预测比赛结果排名次问题详解(逻辑类型题1)

题目内容

5位运动员参加了10米台跳水比赛,有人让他们预测比赛结果:

A选手说:B第二,我第三;

B选手说:我第二,E第四;

C选手说:我第一,D第二;

D选手说:C最后,我第三;

E选手说:我第四,A第一;

比赛结束后,每位选手都说对了一半,请编程确定比赛的名次。

题目分析

这是一道经典的逻辑推理问题,如果我们从数学的角度来分析,就是要寻找矛盾点相同点进而做出假设分析,在假设的前提下来推理。

例如 A和B两个选手有一处相同点就是:都说B是第二,我们可以从这个点进行突破,假设这个是对的,那我们就创造了两个已知的错误预测;假设这个是错的,那我们就创造了两个已知的正确预测。

如果我们从编程的角度来分析,我们就要先知道总共的可能性,把每一种可能考虑到。计算机远远比人类高效。

每个人都有5种可能,那么就是5次循环列出所有的可能性,

然后每一个1个成员说的话只有一半是真的,那么就可以将其分析成一个表达式一半真一半假,那么就是0+1为1,

但还有非常重要的一点就是一个名次只能有一个人得。即个人相乘得到的答案只能是120

思路讲解

先利用5个循环,是因为我们不知道这个选手的话,究竟是哪里是真的,哪一个又是假的,那么我们就将所有的可能都列出来

然后判断在c语言中真为1假为0

将选手的话里面提取出来的信息转换为计算机可以看懂的式子

if (a*b*c*d*e == 120)这句代码非常的关键如果没有这句代码我们就会打印出多组结果因为我们没有将一个位置只能有一个人占据给考虑进去。这句代码就是将这个考虑给带入进去如果不加这个就会出现一个名词有两个人或几个人占据的情况(这里我们假设a为1b为2c为3d为4e为5相乘得120)

代码展示

#include<stdio.h>
int main()
{
  int a = 0, b = 0, c = 0, d = 0, e = 0;
  for (a = 1; a <= 5; a++)
  {
    for (b = 1; b <= 5; b++)
    {
      for (c = 1; c <= 5; c++)
      {
        for (d = 1; d <= 5; d++)
        {
          for (e = 1; e <= 5; e++)//上面的循环就是因为我们不知道这个选手的话究竟是哪里是真的哪一个又是假的那么我们就将所有的可能都列出来
          {
            //现在开始判断在c语言中真为1假为0
            if ((b == 2) + (a == 3) == 1 &&
              (b == 2) + (e == 4) == 1 &&
              (c == 1) + (d == 2) == 1 &&
              (c == 5) + (e == 3) == 1 &&
              (e == 4) + (a == 1) == 1//这些式子就是从选手的话里面提取出来的信息
              )
            {
              if (a*b*c*d*e == 120)//这句代码非常的关键如果没有这句代码我们就会打印出多组结果因为我们没有将一个位置只能有一个人占据给考虑进去这句代码就是将这个考虑给带入进去如果不加这个就会出现一个名词有两个人或几个人占据的情况
                //这里我们假设a为1b为2c为3d为4e为5相乘得120
              {
                printf("a=%d b=%d c=%d d=%d e=%d\n", a, b, c, d, e);
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
  return 0;
}
相关文章
|
程序员 C语言
C语言库函数 — 内存函数(含模拟实现内存函数)
C语言库函数 — 内存函数(含模拟实现内存函数)
205 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大模型开发:解释强化学习以及它与监督学习的不同之处。
强化学习(RL)是机器学习的一种,通过智能体与环境交互学习最优策略,以获取最大回报,常用于动态环境如游戏和机器人。与之不同,监督学习(SL)使用有标签的训练数据来预测新数据,适用于如图像分类等稳定问题。两者关键区别在于学习方式和应用场景:RL侧重环境交互和策略优化,适合未知动态环境;SL依赖已知标签数据,适合标签明确的任务。在大模型开发中,两者各有优势,并不断融合创新,推动人工智能发展。
842 2
|
存储 消息中间件 运维
Kubernetes中部署ELK Stack日志收集平台(上)
Kubernetes中部署ELK Stack日志收集平台
Kubernetes中部署ELK Stack日志收集平台(上)
|
API 开发者 Python
Django和Flask框架的主要区别是什么?
Django全栈强大,适合大型项目,提供一站式解决方案,快速开发但定制性稍弱;Flask轻量灵活,为微框架,适合小项目及高度定制,通过扩展增功能。选择取决于项目需求和开发者偏好。
494 0
|
6月前
|
安全 API 数据安全/隐私保护
深入理解 PUT 和 POST 的区别
本文深入解析了HTTP请求中PUT与POST方法的区别及其应用场景。POST为非幂等方法,常用于创建资源或提交数据,每次请求可能改变服务器状态;PUT是幂等的,主要用于更新或完全替换特定资源,重复请求不会产生额外影响。文章通过对比两者特性、操作语义及实际使用场景,帮助开发者在RESTful API设计中做出更合理的选择,提升系统效率与可维护性。
1121 1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
AI大模型安全风险和应对方案
AI大模型面临核心安全问题,包括模型内在风险(如欺骗性对齐、不可解释性和模型幻觉)、外部攻击面扩大(如API漏洞、数据泄露和对抗性攻击)及生成内容滥用(如深度伪造和虚假信息)。应对方案涵盖技术防御与优化、全生命周期管理、治理与行业协同及用户教育。未来需关注动态风险适应、跨领域协同和量子安全预研,构建“技术+管理+法律”三位一体的防护体系,推动AI安全发展。
2409 1
|
分布式计算 DataWorks 大数据
MaxCompute产品使用合集之odps.sql.mapper.split.size和odps.stage.mapper.split.size这两个参数的区别是什么
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
11月前
|
安全 Java Python
instanceof 的实现原理
`instanceof` 是 Java 中的一个关键字,用于判断一个对象是否属于某个类或其子类。其原理是通过检查对象的类层次结构,确定该对象是否是指定类的实例。具体实现涉及对象头中的类元数据信息和类加载器的作用。
|
机器学习/深度学习 算法 Python
从零开始:构建你的第一个机器学习模型
【7月更文第16天】在机器学习的浩瀚宇宙中,迈出第一步总是充满挑战又激动人心的。本文旨在通过一个简单而经典的案例——线性回归,引领你动手构建首个机器学习模型,让你从零开始,逐步掌握模型构建的基本流程。
399 3
|
C++
解决VS中的_CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1的警告问题
解决VS中的_CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1的警告问题
428 1