Daizhenyang's Coin 有连个人互相博弈，给出若干个硬币，其中有 \(n\) 个硬币正面朝上，其余背面朝上，每个人每次操作：选择 1、2、3 个（可不连续）的硬币，将其翻面。并保证最左边的硬币一定得是由正面朝上翻转到背面朝上，如果没有办法进行操作，则判定输，求判断当前是否是先手必输 翻硬币博弈 这种
方块游戏https://www.acwing.com/problem/content/1815/ 例如，如果 N=3 且单词 box,cat,car 朝上显示，则奶牛至少需要一个 b 块，一个 o 块，一个 x 块，两个 c 块，两个 a 块，一个 t 块和一个 r 块。 请帮助约翰确定，印有每种字母的木块至少需要提供多少块，才能使得不管每个板子的哪一侧朝上显
题目传送门 题目大意 Alice 有 \(n\) 张卡牌，第 \(i（1≤i≤n）\)张卡牌的正面有数字 \(a_i\)，背面有数字 \(b_i\)，初始时所有卡牌正面朝上。 现在 Alice 可以将不超过 \(m\) 张卡牌翻面，即由正面朝上改为背面朝上。 Alice 的目标是让最终朝上的 \(n\) 个数字的极差（最大值与最小值的差）尽量
抛硬币实验数据的统计 抛硬币实验做100次，记录硬币正反面朝上的情况。利用C++语言和Python语言编程对实验数据进行统计。分别统计正面朝上总次数、反面朝上总次数、正面连续朝上最大次数、反面连续朝上最大次数等。 抛硬币100次，记录情况：正面朝上为1，反面朝上为0； 程序的数据源要求有
概率是频率的稳定值，频率是概率的近似值； 以抛硬币为例，我们都知道一个常识，抛硬币出现正面或反面的概率是50%，注意这里我们用的是概率； 有些人不相信，说我抛了2次，都是正面朝上^_^，你也就是抛了2次而已，历史上有很多数学家也做过抛硬币的实验，比如蒲丰、德·摩根、费勒、皮尔逊、罗曼诺夫斯
接上篇，今天讲讲怎样实现翻牌动作。 先来看看最终效果 上篇已经完成了翻牌游戏的初始界面。如图所示 对于实现翻牌效果的功能，需要对鼠标单击事件进行操作，可以通过Greenfoot类提供的mouseClicked()方法来实现。 在Card类中加入以下代码 if (Greenfoot.mouseClicked(this)) {
** 用java模拟投掷100万次硬币，并显示正面朝上和负面朝上的次数。 import java.util.Random; public class FlippingCoin { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Random Random=new Random(); in
概率与期望 定义： 1.概率：概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。 2.在概率论和统计学中，期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 计算式：
注：这个算法本质上是一个技巧，而且命名由作者自拟，读者可以根据自身理解来为算法命名。 何为推平 一道耳熟能详的问题：硬币翻转 题意如下： 有 $n$ 个硬币按顺序摆在桌上，每个硬币可能是正面朝上 $(a_i=1)$，也有可能是反面朝上 $(a_i=2)$。 每次选取连续的 $k$ 个硬币，将它们翻转。 问最少
IOIOI卡片占卜 K理事长很喜欢占卜，经常用各种各样的方式进行占卜。今天，他准备使用正面写着”I”，反面写着”O”的卡片为今年IOI的日本代表队占卜最终的成绩。占卜的方法如下所示：首先，选择5个正整数A,B,C,D,E。将A+B+C+D+E张IOI卡片排成一行，最左侧的A张卡片正面朝上，接下来B张反面朝上，
翻转游戏 Descrption 翻转游戏是在一个 4×4 的正方形上进行的，在正方形的 16 个格上每个格子都放着一个双面的物件。每个物件的两个面，一面是白色，另一面是黑色，每个物件要么白色朝上，要么黑色朝上，每一轮你只能翻 3 至 5 个物件，从而由黑到白的改变这些物件上面的颜色，反之亦然。
题目描述 从前有很多个硬币摆在一行，有正面朝上的，也有背面朝上的。正面朝上的用1表示，背面朝上的用0表示。现在要求从这行的第一个硬币开始，将前若干个硬币一起翻面，问如果要将所有硬币翻到正面朝上，最少要进行这样的操作多少次？ 输入格式 一个字符串，由0和1组成，表示硬币状态 输出格
问题： 有100张写着数字1～100的牌，并按顺序排列。最开始所有牌都是背面朝上放置。某人从第2张牌开始，隔1张牌翻牌。然后第2, 4, 6, …,100张牌就会变成正面朝上。接下来，另一个人从第3张牌开始，隔2张牌翻牌（原本背面朝上的，翻转成正面朝上；原本正面朝上的，翻转成背面朝上）。再接下来，又有一个人
贝塔分布是概率的概率分布，在不知道某一事件具体概率是多少时，它给出了所有概率出现的可能性。 举个例子：对于抛硬币，我们知道硬币正面朝上是服从二项分布的X∼b(n,p)X \sim b(n, p)X∼b(n,p)，我们为了用大量实验来估计正面朝上概率（虽然已知是0.5），做了1000次抛硬币实验，最后统计出：
题目大意： 题目正解： 二进制状压DP，设计状态 f[S][i][0/1/2] 表示已经⽤了集合 S 内的积⽊，最顶上是编 号为 i 的积⽊，它的哪个⾯朝上。转移时枚举不在 S 内的积⽊，以及朝上的⾯判断即可。时间 复杂度
