用Python:大约在1500年前,《孙子算经》中记载一个有趣的问题:今有雉兔同笼,上有三十五头,下有九十四足,问雉兔各几何? 大概的意思是:有若干只鸡兔同在一个笼子里,从上面数,有35个头,从下面数,有94只脚,问笼中各有多少只鸡和兔? 请编一个程序,用户在同一行内输入两个整数,代表头和脚的数量,编程计算笼中各有多少只鸡和兔(假设鸡和兔都正常,无残疾)。如无解则输出Data Error! 参考下面的示例代码,从同一行读入两个数 a, b = input().split() # 将输入的以空格分隔的两个数命名为a和b a, b = map(int,input().split(',')) # 将输入的以逗号分隔的两个值,转换为整数后命名为a和b 输入格式 输入为一行,以空格分隔的两个整数heads, legs,分别代表鸡兔的总头数和总脚数。 输出格式 若有解输出: 有m只鸡,n只兔 若无解输出: Data Error! 示例 1 输入: 35 94 输出: 有23只鸡,12只兔 示例 2 输入: -24 12 输出: Data Error! 示例 3 输入: 12 35 输出: Data Error!

时间: 2025-06-26 13:25:17 浏览: 12
这是一个经典的“鸡兔同笼”问题,可以用代数方程解决,并通过 Python 编写程序实现自动化求解。以下是完整解决方案及其解释: --- ### **Python 实现代码** ```python # 获取用户输入的头和腿的数量 heads, legs = map(int, input().split()) # 解题公式推导: # 设鸡的数量为 x,兔子的数量为 y, # 根据题目条件可以列出以下方程组: # 方程1: 鸡 + 兔子 = 总头数 -> x + y = heads # 方程2: 鸡脚 + 兔脚 = 总脚数 -> 2x + 4y = legs if heads <= 0 or legs <= 0 or legs % 2 != 0 or legs < 2 * heads or legs > 4 * heads: # 如果输入数据不合理(例如负数、不符合逻辑的比例),直接输出 Data Error! print("Data Error!") else: # 计算兔子数量 y 和鸡数量 x 的表达式: rabbits = (legs - 2 * heads) // 2 # 兔子数量 chickens = heads - rabbits # 鸡的数量 # 检查结果是否合理 if rabbits >= 0 and chickens >= 0: print(f"有{chickens}只鸡,{rabbits}只兔") else: print("Data Error!") # 如果计算出的结果不满足非负约束,也认为无解 ``` --- ### **详细解析** 1. **数学建模** - 假设有 `x` 只鸡和 `y` 只兔子。 - 根据题目给定的两个等式: - \(x + y = \text{{heads}}\) (每个动物有一个头) - \(2x + 4y = \text{{legs}}\) (每只鸡有 2 条腿,兔子有 4 条腿) - 化简得到兔子的数量公式:\(y = (\text{{legs}} - 2\cdot\text{{heads}})/2\)。 2. **合理性检查** - 输入的数据需满足基本物理规律:头数和腿数应为正整数,且腿数必须是偶数; - 腿数范围限制:对于任意合理的 `(head, leg)` 组合,必须保证 \(2\times head \leqslant leg \leqslant 4\times head\)。 3. **边界条件** - 如果计算得出的鸡或兔数量小于零,则视为无效输入 (`Data Error`)。 --- ### 示例运行 #### 测试案例 1 **输入**: ``` 35 94 ``` **过程分析**: - \(rabbit = (94 - 2*35)//2 = 12\) - \(chicken = 35 - 12 = 23\) **输出**: ``` 有23只鸡,12只兔 ``` #### 测试案例 2 **输入**: ``` -24 12 ``` **过程分析**: - 数据非法 (-24 不可能是有效头数),因此直接返回 `Data Error!`. **输出**: ``` Data Error! ``` #### 测试案例
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内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。

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