在着手解决小 R 比赛赛制相关的编程问题时，我不禁回想起自己在编程学习历程中与 AI 刷题功能相伴的点点滴滴，那是一段充满挑战、成长与惊喜的旅程。 问题描述
小R正在组织一个比赛，比赛中有 n 支队伍参赛。比赛遵循以下独特的赛制：
如果当前队伍数为 偶数，那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛，且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。
如果当前队伍数为 奇数，那么将会随机轮空并晋级一支队伍，其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛，且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。
小R想知道在比赛中进行的配对次数，直到决出唯一的获胜队伍为止。
代码实现
def solution(n: int) -> int:
total_matches = 0
while n > 1:
if n % 2 == 0:
# 偶数队伍数
total_matches += n // 2
n = n // 2
else:
# 奇数队伍数
total_matches += (n - 1) // 2
n = (n - 1) // 2 + 1
return total_matches
if __name__ == '__main__':
print(solution(7) == 6)
print(solution(14) == 13)
print(solution(1) == 0)
结果讲解
在这段代码中，我们使用一个循环来模拟比赛的轮次。在每一轮中，首先判断队伍数量 n 的奇偶性。如果是偶数，就按照偶数队伍的赛制进行计算，将当前轮的配对次数 n // 2 累加到总配对次数 pairings 中，并更新下一轮的队伍数量 n = n // 2。例如，若有 8 支队伍，那么本轮配对次数为 4，下一轮队伍数变为 4。如果是奇数，同样按照奇数队伍的赛制计算配对次数 (n - 1) // 2 并累加，然后更新队伍数量 n = (n - 1) // 2 + 1。比如有 7 支队伍，本轮配对次数为 3，下一轮队伍数变为 4。循环持续进行直到只剩下一支队伍，此时返回总的配对次数 pairings。
学习体验
以前，我的编程知识较为零散，对于一些基础概念和语法的理解仅停留在理论层面，难以在实际项目中灵活运用。例如，在处理循环和条件判断语句时，虽然知道其基本用法，但在面对像赛制问题这样需要多层嵌套和复杂逻辑判断的场景时，就容易出错。AI 刷题功能根据我的答题情况，精准地推送了大量涉及循环优化、条件判断边界处理等方面的题目。随着刷题的深入，我对这些知识点的理解不断加深。在解决赛制问题的代码中，我能够熟练地运用循环来控制比赛轮次，准确地使用条件判断来处理队伍奇偶性的不同情况，并且能够考虑到各种边界条件，如队伍数量为 1 时的特殊处理。这不仅让我在基础知识的掌握上更加牢固，还使我学会了如何将不同的知识模块有机地结合起来，构建完整的解决方案，知识的应用能力得到了质的提升。
故事分享
在使用 AI 刷题功能的过程中，我和同学们之间展开了一场激烈而又充满乐趣的竞赛。每当有像小 R 比赛赛制这样的题目出现时，我们都会各自在规定时间内完成代码编写，然后互相交流分享。有一次，我们在讨论赛制问题的代码优化方案时，一位同学提出了一种利用位运算来快速判断队伍数量奇偶性的方法，这让我大开眼界。我原本只是使用常规的取模运算，虽然功能实现了，但效率相对较低。通过这次交流，我学习到了新的编程技巧，并将其应用到自己的代码中。而我在代码结构设计方面的一些经验，也帮助其他同学更好地组织他们的代码逻辑。在这种互相竞争又互相学习的氛围中，我们的编程水平都得到了快速提升，对编程知识的理解也更加深入。我们一起攻克了一个又一个的难题，在 AI 刷题的道路上携手共进，共同成长。
