比赛配对问题学习笔记 | 豆包MarsCode AI刷题

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比赛配对问题学习笔记

一、题目解析

(一)思路 本题是一个基于递归思想解决比赛配对次数的问题。 对于给定的n支队伍,需要考虑两种情况: 1. n为偶数时:每两支队伍配对,共进行n / 2场比赛,这一轮的配对次数就是n / 2。比赛后剩下n / 2支队伍进入下一轮,下一轮的配对次数则通过递归调用solution(n / 2)来计算。

  1. n为奇数时:随机一支队伍轮空直接晋级,其余n - 1支队伍两两配对,共进行(n - 1) / 2场比赛,此轮配对次数为(n - 1) / 2。比赛后剩下(n - 1) / 2 + 1支队伍进入下一轮,下一轮的配对次数通过递归调用solution((n - 1) / 2 + 1)来计算。 递归的终止条件是当n = 1时,此时没有配对,返回0。 ### (二)代码详解 在solution方法中: java if (n == 1) { return 0; } 这是递归的终止条件,当队伍数量为1时,表示已经决出冠军,配对次数为0。 java if (n % 2 == 0) { return n / 2 + solution(n / 2); } else { return (n - 1) / 2 + solution((n - 1) / 2 + 1); } n为偶数时,先计算当前轮次的配对次数n / 2,再加上下一轮n / 2支队伍比赛的配对次数solution(n / 2)。当n为奇数时,计算当前轮次的配对次数(n - 1) / 2,再加上下一轮(n - 1) / 2 + 1支队伍比赛的配对次数solution((n - 1) / 2 + 1)。 在main方法中: java System.out.println(solution(7) == 6); System.out.println(solution(14) == 13); System.out.println(solution(1) == 0); 这里是对solution方法的简单测试,检查对于不同输入值(7、14、1)的结果是否符合预期。

二、知识总结

(一)新知识点

  1. 递归算法的应用:本题通过递归的方式来解决问题,递归是一种在函数定义中调用自身的编程技巧。在处理具有重复子结构的问题时非常有效,如本题中每一轮比赛后队伍数量减少,但计算配对次数的逻辑相似。
  2. 根据条件进行不同计算:根据队伍数量的奇偶性来确定当前轮次的比赛场数和晋级队伍数,这涉及到对取余运算(%)和整除运算(/)的灵活运用。

(二)理解 对于递归算法,关键是要理解递归的思想,即把一个大问题逐步分解成更小的、结构相同的子问题,直到达到一个已知的基础情况。在本题中,就是不断计算每一轮比赛的配对次数,直到只剩下一支队伍。同时,条件判断的运用让我们能够准确地处理不同情况下的计算逻辑,确保程序的正确性。

(三)学习建议 对于刚入门的同学:

  1. 递归学习:先从简单的递归例子入手,比如计算阶乘、斐波那契数列等,理解递归的调用过程和终止条件的设置。可以通过画图的方式来可视化递归调用栈,帮助理解函数是如何在不同层次上执行的。
  2. 条件判断与运算理解:加强对条件判断语句(if - else)以及算术运算(特别是取余和整除)的理解和练习。可以编写一些简单的程序来巩固这些知识点,比如判断一个数是否能被另一个数整除,或者根据不同条件输出不同结果的程序。

三、学习计划

(一)制定刷题计划

  1. 按知识点分类刷题:根据编程中的不同知识点,如递归、数组、排序算法等,分别安排时间进行刷题。对于像本题这样的递归问题,可以集中一段时间专门练习各种递归类型的题目,从简单到复杂逐步深入。例如,先从基本的递归数学问题开始,再到像本题这样的递归应用于实际场景的问题。
  2. 设定刷题数量和时间:每天或每周设定一定的刷题数量目标,比如每天刷3 - 5道题。同时,为每道题设定一个时间限制,避免在一道题上花费过多时间。如果在规定时间内无法解决,可以先查看答案和解析,理解思路后再尝试自己重新实现。
  3. 定期复习错题:建立一个错题本,将做错的题目整理到一起。定期回顾这些错题,重新做一遍,确保真正理解了正确的解法和自己犯错的原因。对于仍然做错的题目,要进一步分析,可能需要重新学习相关知识点。

(二)利用错题针对性学习

  1. 分析错误原因:当遇到错题时,仔细分析是因为知识点不理解、逻辑错误、还是代码实现细节问题导致的。例如,如果是递归部分写错,是没有正确设置终止条件,还是递归调用的参数传递错误
  2. 强化知识点学习:根据错误原因,有针对性地复习相关知识点。如果是对递归的理解不足,可以重新学习递归的原理、观看相关教程或阅读更多关于递归的示例代码。然后再找一些类似的题目进行练习,巩固所学知识。
  3. 总结解题模板和技巧:通过对大量错题的分析和解决,总结出一些常见类型题目的解题模板和技巧。对于递归问题,可以总结出不同类型递归的解题步骤,如二叉树递归、链表递归等,这样在遇到新的题目时可以更快地找到解题思路。

四、工具运用

(一)结合 AI 刷题与其他学习资源

  1. 与在线教程结合:在使用 AI 刷题平台(如本题中的刷题环境)的同时,可以参考一些在线编程教程网站,如 Coursera、慕课网等。当遇到不理解的知识点或题目类型时,可以在这些教程网站上搜索相关课程,系统地学习相关内容。例如,如果对递归算法理解困难,可以在这些平台上找到专门讲解递归的课程,从理论到实践全面学习。
  2. 与编程书籍配合:拥有一本好的编程书籍作为参考是很有帮助的。比如《算法导论》《数据结构与算法分析》等经典书籍。在刷题过程中,如果对某个算法或数据结构的理解不够深入,可以查阅这些书籍中的相关章节,获取更详细的讲解和示例。同时,书籍中的一些练习题也可以作为补充练习资源。
  3. 利用编程论坛和社区:参与编程论坛(如 Stack Overflow、CSDN 等)和社区(如 GitHub 上的相关项目社区),与其他程序员交流。当在刷题过程中遇到问题或者有独特的解法时,可以在论坛上提问或分享。通过与其他开发者的交流,可以获取更多不同的思路和见解,拓宽自己的编程视野。同时,也可以在论坛上搜索其他用户对类似问题的讨论,快速找到解决方案。