这里借用那个著名故事《国王赏麦》来直观的解释O(log(N))。传说西塔发明了国际象棋而使国王十分高兴，他决定要重赏西塔。西塔说：“我不要你的重赏，陛下，只要你在我的棋盘上赏一些麦子就行了。在棋盘的第1个格子里放1粒，在第2个格子里放2粒，在第3个格子里放4粒，在第4个格子里放8粒，依此类推，以 后每一个格子里放的麦粒数都是前一个格子里放的麦粒数的2倍，直到放满第64个格子就行了”。区区小数，几粒
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2023-11-16 11:34:52
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国王的麦粒问题可以被视为一个经典的数学与编程问题，主要涉及几何级数的求和以及高效的数据处理方式。问题的设定为：有一个国王，他希望给一位智者以重赏。智者提出的要求是希望在棋盘的每个格子上传一颗麦子，这样在整个棋盘上将会有 2^0、2^1、2^2…直到 2^63 的麦子。也就是说，第一次放一颗麦子，第二个格子放两颗，第三个格子放四颗，以此类推。这导致总和为非常庞大的数字：184467440737095
做功_百度百科目录一、概率的经典问题，投飞标问题， 问如果一个人向靶心投飞镖，击中的次数与 (c是常数,假设为1)成正比，首先老师阐释了这个： 热量 = 能量 = 做功热量的单位有千卡(kcal) 能量的单位有 千瓦时( kwh ) 做功的单位有焦耳( j )一、概率的经典问题，投飞标问题， 问如果一个人向靶心投飞镖，击中的次数与 (c是常数,假设为1)成正比，有多大的概率会射到靶子旁边的人。
洛谷的题目实在是裹脚布 还编的像童话 这题要 “使得获得奖赏最多的大臣，所获奖赏尽可能的少。” 看了半天都觉得不像人话
总算理解后 简单说题目的意思就是 根据既定的运算规则 如何排序能让数值最小（可以直接看题解 下面的题目真的不想多看）
因为涉及高精 就用python练练手 也是因为python做高精简便才学的python题目描述恰逢 HH国国庆，国王邀请nn 位大臣来玩一个有奖游戏。首先，他让每
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2023-11-04 17:19:08
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# 国王的麦粒问题的Python编程实现指南
国王的麦粒问题是一个经典的数学问题，具体是这样的：国王在一个棋盘上放下了一粒麦子，而每一格的麦粒数是前一格的两倍，因此第一格有1粒，第二格有2粒，第三格有4粒，以此类推到第64格。我们需要用Python编程来实现这一过程。
## 实现流程
为了清晰地说明国王的麦粒问题的解决步骤，我们将整个流程分为几个重要的步骤。如下表所示：
| 步骤 | 描述
# 如何在Python中实现“国王奖励麦粒”的问题
## 引言
“国王奖励麦粒”是一个经典的数学问题，描述的是一个国王向一位天才的棋手奖励的方式。国王决定在棋盘的每个格子上给一粒麦子，而后每个格子的麦粒数为前一个格子的两倍。这个问题的挑战在于计算最后一格上需要的麦粒总数以及所有格子上的麦粒总和。
## 流程步骤
下面的表格展示了实现这个问题的基本步骤。
| 步骤 | 描述
# Python麦粒问题
## 简介
麦粒问题是一个古老而有趣的数学问题，它描述了一个麦粒放在棋盘上的增长过程。问题是这样的：一开始在棋盘的第一个格子放一粒麦粒，然后在第二个格子放两粒麦粒，第三个格子放四粒麦粒，依此类推。请问，棋盘上放满64个格子的时候，麦粒的总数是多少？
在本文中，我们将使用Python来解决这个问题，并通过代码示例来展示解决过程。
## 解决方案
为了解决麦粒问题，
原创
2023-07-18 13:39:26
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Python编程语言Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。这篇文章主要介绍了Python基于回溯法子集树模板解决马踏棋盘问题,简单描述了国际象棋马踏棋
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2024-05-16 14:59:55
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前言利用python制作一个接水果和金币的小游戏，让我们愉快地开始吧~效果图开发工具Python版本：3.6.4相关模块：pygame模块；以及一些Python自带的模块。环境搭建安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。原理简介游戏规则简介：玩家通过"wasd"或者"↑↓←→"键控制农民移动，使得农民可以接到所有上空掉落的水果和金币。当水果遗失(即未接到)的次数过多时，游戏
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2024-04-25 14:55:25
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# 棋盘麦粒问题
在中国古代的一个传说中，有一个叫做“棋盘麦粒问题”的故事。故事的主人公是一个聪明的国王，他非常喜欢玩棋盘游戏。有一天，一个智者来到国王面前，向他提出了一个有趣的问题：如果将一粒麦粒放在棋盘上第一个格子，然后每个格子的麦粒数量都是前一个格子的2倍，会发生什么？国王觉得这个问题似乎很简单，于是答应了智者的请求。
## 问题分析
首先，我们需要明确问题的要求。我们假设棋盘是一个8
原创
2023-08-03 06:50:11
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在这篇博文中，我将详细阐述如何解决“Python国王的遗产问题”，这是一个经典的排列组合问题，通常会涉及到如何高效地计算可能的遗产分配方式。以下将依次介绍环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和性能对比等不同的方面。
首先，环境配置是至关重要的一步。我们需要确保我们的开发环境能够支持所需的库和工具。这是我所采用的Python环境配置示例。
1. 安装Python 3.9及其依赖项
2
前两天浏览了些基础中的基础，譬如如何安装Anacnoda,Notepad++，譬如定义变量，使用函数和方法等等- -没装pycharm是因为需要破解，以后再说吧qwq接下来两天，开始做题，也是很拼，算法需要再学习，算法好难- -于是来记录下，自己做过的目前来说比较困难但已经解决的题：题目描述：国王将金币作为工资，发放给忠诚的骑士。第1天，骑士收到一枚金币；之后两天(第2天和第3天)里，每天收到两枚
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2023-08-04 18:46:38
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# Python棋盘放麦粒问题的实现指导
## 问题背景
“棋盘放麦粒”问题是一个经典的数学问题，问题描述为：在一个8x8的棋盘上，第一格放1粒麦子，第二格放2粒，第三格放4粒，依次类推，每格麦子数为前一格的两倍，直到第64格。我们的目标是计算出最后一个格子的总麦粒数，以及所有格子的总和。
## 实现流程
以下是实现“棋盘放麦粒”问题的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 用 Python 计算麦粒问题的教程
## 引言
麦粒问题是一个经典的数学问题，描述了如何将一粒麦子不断地翻倍后，达到一个特定的数量。在这个问题中，我们需要计算出需要多少个格子，才能在每个格子里放入成倍增加的麦粒。我们将通过 Python 编程实现这一问题的解决方案。在本文中，我将逐步引导你完成整个过程，并提供相关的代码示例。
## 整体流程
我们可以将解决麦粒问题的步骤整理成以下流程
# 象棋麦粒问题：一则经典的数学故事与Python实现
## 引言
象棋麦粒问题，是一个关于指数增长的经典数学问题。故事源于一个古老的印度寓言，讲述了一个聪明的棋手向国王请求在棋盘上放置一定数量的麦粒。起初看似一小撮，但随着要求的增长，这个问题的复杂性逐渐显露出来，最终导致国王认识到了指数增长的惊人威力。本文将详细介绍这一问题的背景、数学原理，并提供代码示例，展示如何用Python实现这一问题
原创
2024-10-25 05:22:25
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金币问题 本人小白，望各位大佬批评指正，谢谢。 题目：国王将金币作为工资，发放给忠诚的骑士。第一天，骑士收到一枚金币；之后两天（第二天和第三天），每天收到两枚金币；之后三天（第四、五、六天），每天收到三枚金币；之后四天（第七、八、九、十天），每天收到四枚金币……；这种工资发放模式会一直这样延续下去：当连续N天每天收到N枚金币后，骑士会在之后的连续N+1天里，每天收到N+1枚金币。 请计算在
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2024-01-12 07:12:34
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上一节课重点学习了字符串，并且传递了一个重要的理念，就是程序要对开发人员自己和用户都足够友好。在这个过程中，利用字符串给出充分、完整、准确的提示是非常重要的一部分。在Python可以处理的不同数据类型中，每种数据类型都有自己特色的运算方式，比如我们上一节课对比过的数字类型和字符串类型的运算：#数值的运算
>>> 123*3
369
#字符串的运算
>>> "12
本期使用UCI Machine Learning Repository 的小麦种子数据 seeds_dataset.csv 进行判别分析。该数据集中，变量“Class”为响应变量，取值为1，2，3，表示三种不同类型的小麦种子，变量V1-V7 均为数值型特征变量，为根据X光技术得到的麦粒几何性质，比如面积、周长、宽度等。该数据需要提前下载并放置python工
# 如何实现“麦粒Python”：新手开发者的指南
在这篇文章中，我将引导你实现一个简单的“麦粒Python”项目，这个项目是一个实践性的学习任务，帮助你更好地理解Python及其基本功能。整部流程包括设计、搭建环境、编写代码和测试部分。下面是整个过程的概览。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------
一.舍罕王赏麦【问题描述】 据说印度的舍罕王打算重赏一个宰相，问他有何要求？ 这位宰相说：“陛下，请您在这张棋盘的第一个格内赏给我一粒麦子，在第二个格内赏给我两粒麦子， 在第三个格内赏给我四粒麦子，照这样每一格内都比前一个格多一倍，把这棋盘的64个给都放满就行啦。” 舍罕王听后，认为这区区赏金微不足道，于是满口答应道：“爱卿，你所要求的并不多啊，你当然如愿以偿。” 请问：共需要赏赐给这位宰相多少粒
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2023-10-07 21:11:10
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