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
|
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。
1382 2
|
11月前
|
人工智能 物联网 UED
Soundwave:语音对齐黑科技!开源模型秒解翻译问答,听懂情绪波动
Soundwave 是香港中文大学(深圳)开源的语音理解大模型,专注于语音与文本的智能对齐和理解,支持语音翻译、语音问答、情绪识别等功能,广泛应用于智能语音助手、语言学习等领域。
780 13
Soundwave:语音对齐黑科技!开源模型秒解翻译问答,听懂情绪波动
|
4月前
|
人工智能 缓存 数据可视化
复盘:利用 Coze+Kimi 搭建自动财报分析“金融助理”的方法
本文手把手教你如何利用Coze与Kimi搭建智能财报分析助手。从环境部署、工作流设计到专业提示词编写,完整展示5分钟内实现财务指标计算、趋势分析和风险提示的自动化流程,有效提升投研效率。
|
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。
|
弹性计算 JavaScript Java
在 Intellij IDEA 中部署 Spring Boot / Spring Cloud 应用到阿里云
Spring Cloud 和 Spring Boot 可以说是当前最流行的微服务开发框架了,在本文中,将向读者介绍如何在 在 Intellij IDEA 中部署 Spring Boot / Spring Cloud 应用到阿里云。
14317 97
|
缓存 Linux 网络安全
|
自然语言处理 搜索推荐 机器人
自然语言处理(NLP)技术的应用场景深度解析
【7月更文挑战第28天】自然语言处理(NLP)技术以其广泛的应用场景和卓越的性能在人工智能领域占据重要地位。从搜索引擎优化到机器翻译,从情感分析到聊天机器人,NLP技术正在不断地改变着我们的工作和生活方式。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展,我们有理由相信NLP将在未来的人工智能领域中发挥更加重要的作用,为人类社会带来更多的便利和创新。
1508 1
|
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
498 1
|
存储 Ubuntu 搜索推荐
构建多用户的 Jupyter 服务器 —— 利用 JupyterHub
【8月更文第29天】**摘要** JupyterHub 是一个易于使用的、可伸缩的、多用户的 Jupyter Notebook 服务器。它允许您在一个集中式服务器上托管多个独立的 Jupyter Notebook 会话,非常适合团队协作和教学环境。本文将详细介绍如何安装和配置 JupyterHub,以及如何利用它来构建一个多用户 Jupyter 服务器环境。
5304 0
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL数据库—查询:关联查询(一篇教会你在多表关联下查询数据)
MySQL数据库—查询:关联查询(一篇教会你在多表关联下查询数据)
1228 0

热门文章

最新文章