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猜数字游戏(C#)
猜数字 猜数字 猜数字可以算是一种益智类小游戏,一般两个人玩,也可以由一个人和电脑玩,可以在纸上、在网上都可以玩。
这种游戏规则简单,但可以考验人的严谨和耐心。
目录 1规则 1.1次数限制 1.2含重复数字的猜数字 2解法 2.1计算机解 2.2推理解 2.3代入解 2.4其他 3参看 规则 这个游戏的规则比较简单,一般两个人玩,一方出数字,一方猜。
出数字的人要想好一个没有重复数字的4位数,不能让猜得人知道。
猜的人就可以开始猜。
每猜一个数字,出数者就要根据这个数字给出几A几B,其中A前面的数字表示位置正确的数的个数,而B前的数字表示数字正确而位置不对的数的个数。
如正确答案为5234,而猜的人猜5346,则是1A2B,其中有一个5的位置对了,记为1A,而3和4这两个数字对了,而位置没对,因此记为2B,合起来就是1A2B。
接着猜的人再根据出题者的几A几B继续猜,直到猜中为止。
次数限制 有的时候,这个游戏有猜测次数上的限制。
根据计算机测算,这个游戏,如果以最严谨的计算,任何数字可以在7次之内猜出。
而有些地方把次数限制为6次或更少,则会导致有些数可能猜不出来。
而有些地方考虑到人的逻辑思维难以达到计算机的那么严谨,故设置为8次甚至10次。
也有的没有次数上的限制。
含重复数字的猜数字 有一种使用范围比较狭窄的猜数字,是允许重复数字存在的猜数字,但由于其规则较复杂,故没有得到广泛的推广。
其规则如下: 除了上面的规则外,如果有出现重复的数字,则重复的数字每个也只能算一次,且以最优的结果为准, 如正确答案为5543,猜的人猜5255,则在这里不能认为猜测的第一个5对正确答案第二个,根据最优结果为准的原理和每个数字只能有一次的规则,两个比较后应该为1A1B,第一个5位子正确,记为1A;
猜测数字中的第三个5或第四个5和答案的第二个5匹配,只能记为1B。
当然,如果有猜5267中的第一个5不能与答案中的第二个5匹配,因此只能记作1A0B。
解法 对于不同的人,常常会用到不同的解法 计算机解 通常采用的计算机解是通过排除法,即遍历所有可能的数,将不符合要求的数剃掉。
下面是一个计算机处理的例子: for(inti=0;i<Array.Count;i++){if(Array与当前输出数字的比较!=用户输入的与正确答案对比的结果){Array.Remove(i);i--;}} 这个代码采用C#的语法,其中Array表示所有可能的数字的集合。
这个例子为了方便说明,结合了语言的描述。
这样的方法充分利用了计算机计算速度快的优势,迅速排出不符合要求的数。
通常第一次猜测的时间(有的引擎为第二次猜测)会在10秒左右,而随着猜测次数的不断增加,猜测的时间会越来越短,最后几乎不需要时间,这是由于集合中的数越来越少,排除需要的时间也随之减少。
推理解 计算机解释根据这种方法推广的。
这种解法的中心思想是假设猜的这个数字是正确答案,即如果它为正确答案,那么这个数应该符合已经猜测的数及其结果。
如已经有 12340A0B 那么下一步就不能猜含有1234中任一数字的数,因为如果正确答案含1234中任一,结果就不可能为0A0B。
这种解法对猜者要求较高,通常,可能会被定式思维所干扰,导致难以猜出。
基于这个解法,根据个人思维风格和起始数字选择的不同,以及对出题者出数风格的猜测,有时可以把猜测次数控制在5步内,但不总能在5步内猜出。
使用这种解法需要考虑的时间很久,和计算机解正好相反,人使用这种方法,通常随着猜测次数的增加,需要考虑的东西不断增多,反而考虑的时间会变得越来越长。
代入解 还有一种方法,在人的猜测中很常用,即将推理出不可能含有的数字,代入,察看那些数字是有的。
但这种方法其猜测次数难以确定,且通常的猜测次数比推理解多。
其他 可能还有其他的方法。
2024/3/11 20:56:10
20KB
猜数字游戏
C#
GuessNumber
1
《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第11章决策树与神经网络
决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。
在20世纪70年代后期和80年代初期,机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后,决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5,成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出,但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
2024/3/11 4:56:35
1.4MB
数据挖掘
大数据
Rapidminer
1
中汽认证中心电动自行车标志认证实施规则.pdf
中汽认证中心电动自行车标志认证实施规则
2024/3/10 15:34:26
583KB
业务规则设计
1
最新行政区划数据5级:2019-01-31国家统计局发布截止20181031日止的行政区划数据-省、市、区、街道(乡镇)、居委会
最新行政区划数据5级地址2019-01-31国家统计局发布截止20181031日止的行政区划数据:省、市、区、街道(乡镇)、居委会可与国家统计局数据一一对比,数据很全面的,无错误数据,无乱码,无遗漏,区划编码和名称全都有!良心分享,绝无欺骗,希望能帮助到大伙。
另外,这个csdn下载频道积分规则调整,我也是醉了,csdn频道自己设置和修改资源积分:据说,资源下载所需积分,csdn平台会根据算法,将进行动态调整,取代原有的固定积分模式。
https://bbs.csdn.net/topics/392261753
2024/3/7 15:36:19
36.95MB
行政区划
国家统计局
最新区划数据
2019五级地址
1
斗地主出牌大小判断算法(无AI出牌功能)
用遍历的思想实现的算法,只实现了判断出牌是否符合规则,没有实现电脑的AI智能出牌(试过用hash队列实现,但颇有点复杂,写不下去了),再有也没有做全面的测试,希望有兴趣的朋友们如果测出了其中的bug请务必通知本人,先谢过了。
第一次传东西,请大家多支持:))
2024/3/6 7:41:13
50KB
没有AI
1
基于LabVIEW的电梯设计
本程序是参照日常电梯使用规则而设计的,实现的功能是:程序运行后,可以选择要去的层数一层或者多层,电梯会从低到高的依次在已选择的层数停下来,然后在继续到下一个被选中的层数停下,当都已选楼层停下后,按钮会灭掉,回到一层,等待下一次的楼层选择。
本程序基于电梯的特点利用LabVIEW制作的一款简单的电梯控制
2024/3/1 19:04:56
225KB
LabVIEW
1
《MATLABR2016a神经网络设计与应用28个案例分析》随书代码
目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1
2024/3/1 2:25:47
10.12MB
MATLAB
R2016a
神经网络
案例分析
1
基于三值重力搜索算法的图平面化问题优化
本文提出了一种三值重力搜索算法(TGSA),以解决图形的平面化问题。
问题(GPP)。
GPP是图论中最重要的任务之一,被证明是一个NP难题。
为了解决这个问题,TGSA使用三值编码方案,并根据众所周知的单行路由表示方法将搜索空间定量建模为三角超立方体。
TGSA中的相互作用由引力定律驱动,它们逐渐向全局最佳位置移动。
每个代理的位置更新规则基于两个指标:一个是速度指标,它是代理当前速度的函数,另一个是基于整个人口中的累积信息的人口指标。
为了验证算法的性能,测试了21个基准实例。
实验结果表明,TGSA可以通过找到最大平面子图并将生成的边同时嵌入到平面中来求解GPP。
与传统算法相比,TGSA的新颖之处在于它可以为GPP找到多个最佳解决方案。
比较结果还表明,在合理的计算时间内,TGSA在解决方案质量方面优于传统的元启发式方法。
2024/2/27 0:35:27
402KB
研究论文
1
维博招生系统伪静态规则及系统源码.rar
文件包含维博招生系统伪静态规则及破解版源码,经过测试,可以用,内涵6.0和8.0,根据喜好下载即可!
2024/2/27 0:34:52
21.86MB
维博招生系统
1
Snort2.9.9.0规则库snortrules-snapshot-2990.tar.gz
最新版本的Snort规则库
2024/2/27 0:32:56
43.6MB
snort
rules
规则
入侵检测
1
共 856 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
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