Algorithm 利用阵列模拟假硬币
有70枚硬币，其中有一枚是假的。需要在最少数量的称重中检测假硬币。你只有一个秤，你知道假硬币更轻 我不确定下面对问题的模拟是对是错，即在数组中表示它，并像我在代码中所做的那样进行比较。我试着用一个数组来模拟它，除了一个被认为是假的零之外，其他的都是一个。下面是我的代码。如果我弄错了，请告诉我 如果有人能证明/解释为什么三元除法在简单数学中更好，那将非常有帮助 以下代码的伪代码：Algorithm 利用阵列模拟假硬币,algorithm,recursion,Algorithm,Recursion,有70枚硬币，其中有一枚是假的。需要在最少数量的称重中检测假硬币。你只有一个秤，你知道假硬币更轻 我不确定下面对问题的模拟是对是错，即在数组中表示它，并像我在代码中所做的那样进行比较。我试着用一个数组来模拟它，除了一个被认为是假的零之外，其他的都是一个。下面是我的代码。如果我弄错了，请告诉我 如果有人能证明/解释为什么三元除法在简单数学中更好，那将非常有帮助 以下代码的伪代码： INPUT : integer n if n = 1 then the coin is fake els
INPUT : integer n
if n = 1 then
the coin is fake
else
divide the coins into piles of A = ceiling(n/3), B = ceiling(n/3),
and C = n-2*ceiling(n/3)
weigh A and B
if the scale balances then
iterate with C
else
iterate with the lighter of A and B
随机导入
def getmin（数据、开始、结束、总项目）：
如果项目总数=1：
#当然我们有一枚假硬币
返回（0，开始）
elif项目总数==2：
如果数据[开始]>数据[结束]：
返回（1，结束）
elif数据[开始]<数据[结束]：
返回（1，开始）
其他：
分区=项目总数/3
a_weight=sum（数据[开始：开始+分区]）
b_权重=总和（数据[开始+分区：开始+2*分区]）
c_权重=总和（数据[开始+2*分区：结束]）
如果a_权重==b_权重：
结果=getmin（数据，开始+2*分区，结束，结束-（开始+2*分区））
返回（1+结果[0]，结果[1]）
其他：
如果a_重量>b_重量：
结果=getmin（数据，开始+分区，开始+2*分区，分区）
返回（1+结果[0]，结果[1]）
其他：
结果=getmin（数据、开始、开始+分区、分区）
返回（1+结果[0]，结果[1]）
n=int（原始输入（）
数据=[1]*n
数据[random.randint（0，n-1）]=0
总称重，位置=getmin（数据，0，len（数据），len（数据））
打印（总重量、位置）
请注意，在该算法中，我们假设我们可以在O（1）中找到一系列元素的总和，否则该算法的复杂度为O（n）。该算法的复杂度为O（log3N），因为您在每次迭代中将问题大小减少到1/3。复杂度方面的O（log3（n））==O（log2（n））==O（log10（n）），因此，将问题大小除以3还是除以10并不重要。唯一更好的复杂性是O（1），这意味着无论问题的大小，都可以在固定数量的操作中找到伪硬币，这是不太可能的 请注意，在该算法中，我们假设可以在O（1）中找到一系列元素的和，否则该算法的复杂度为O（n）。您会问“为什么三元除法在简单数学中更好。”比什么更好？在这个问题中，它是最好的解决方案，因为它以最少的权重获得答案。平凡天平的特性产生三个基本结果：左重、右重和等重。这是一个三方决策，因此信息论得出的结论是，最好的算法是在每个阶段将对象分成三个部分（如果你实际上可以做到的话） 28-81枚硬币需要4磅重
幸运的是，您的问题允许进行详尽的测试。 上面的代码执行一次随机测试。对于初学者来说，这没关系，但由于只需要检查70个案例，我建议您全部尝试。将主程序在范围（70）上循环，如下所示：
n = 70
for bad_coin in range(70):
data = [1]*n
data[bad_coin] = 0
total_weighing, position = getmin(data, 0, n, n)
print ("trial", bad_coin)
if total_weighing != 4:
print ("Wrong number of weighings:", total_weighing)
if position != bad_coin:
print ("Wrong ID:", position)
幸运的是，您的问题允许进行详尽的测试。 上面的代码执行一次随机测试。对于初学者来说，这没关系，但由于只需要检查70个案例，我建议您全部尝试。将主程序在范围（70）上循环，如下所示：
n = 70
for bad_coin in range(70):
data = [1]*n
data[bad_coin] = 0
total_weighing, position = getmin(data, 0, n, n)
print ("trial", bad_coin)
if total_weighing != 4:
print ("Wrong number of weighings:", total_weighing)
if position != bad_coin:
print ("Wrong ID:", position)
顺便说一句，如果您对该功能感到满意，请将if语句替换为assert。您刚才谈到了复杂性，但是如何用数组和代码模拟它呢？你认为我做对了吗？看起来不错。但为了确保这一点，您需要针对许多不同的测试对其进行测试。一个小错误——并不是说“唯一更好的复杂性是O（1）”，请参阅反例。您刚才谈到了复杂性，但如何用数组和代码模拟它呢？你认为我做对了吗？看起来不错。但是为了确定你需要用很多不同的测试来测试它。一个小错误——并不是说“唯一更好的复杂性是O（1）”，请参阅一个反例。如果你还没有确定你是否有问题，你不应该发布。为您测试程序不在SO的范围内。简单代码审查属于代码审查网站。@Prune我不想检查我的程序。我正在检查我的阵列模拟是否是解决假硬币问题的正确方法。代码只提供给illustrat