首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

找到最小比例因子,从一组双打中得到每个数字在整数的十分之一内

最小比例因子是指能够将一组双打中的每个数字都缩小到整数的十分之一范围内的最小比例。为了找到最小比例因子,我们可以按照以下步骤进行计算:

  1. 首先,确定一组双打中的最大值和最小值。假设最大值为M,最小值为m。
  2. 计算最小比例因子的初始值为1。
  3. 使用一个循环来不断尝试不同的比例因子,直到找到满足条件的最小比例因子。
  4. 在每次循环中,将比例因子应用于每个数字,并计算缩小后的值。如果缩小后的值在整数的十分之一范围内,则继续尝试更小的比例因子。
  5. 如果所有数字都在整数的十分之一范围内,则找到了最小比例因子。

以下是一个示例代码,用于找到最小比例因子:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
def find_min_scale_factor(doubles):
    max_val = max(doubles)
    min_val = min(doubles)
    scale_factor = 1

    while True:
        scaled_values = [int(val * scale_factor) for val in doubles]
        within_range = all(abs(val - int(val)) <= 0.1 for val in scaled_values)

        if within_range:
            return scale_factor

        scale_factor /= 10

# 示例用法
doubles = [1.23, 4.56, 7.89]
min_scale_factor = find_min_scale_factor(doubles)
print("最小比例因子为:", min_scale_factor)

在这个例子中,我们假设双打中的数字为1.23, 4.56, 7.89。代码会找到最小比例因子,并打印出结果。

请注意,这个例子中没有提及任何特定的云计算品牌商,因为问题本身与云计算无关。如果您有关于云计算的其他问题,我将很乐意为您提供帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

kubernetes源码贡献者带你刷14道leetcode

通常情况下,罗马数字中小数字数字右边。但也存在特例,例如 4 不写做 IIII,而是 IV。数字 1 在数字 5 左边,所表示数等于大数 5 减小数 1 得到数值 4 。...给定一个罗马数字,将其转换成整数。输入确保 1 到 3999 范围。 解题思路 将所有字母组合存入哈希表,遍历时先判断是否是双字母,不是再判断是否是单字母。...5,报数 题目大意 报数序列是一个整数序列,按照其中整数顺序进行报数,得到下一个数。 解题思路 使用两个数组,一个存放当前整数序列中所有的数值,另一个存放每个字符出现个数。...6,整数转罗马数字 题目大意 与题目「罗马数字转为整数」相反,给定一个整数,将其转为罗马数字。输入确保 1 到 3999 范围。...10,压缩字符串 题目大意 给定一字符,使用原地算法将其压缩。压缩后长度必须始终小于或等于原数组长度。数组每个元素应该是长度为1 字符(不是 int 整数类型)。

82210
  • 微软面试题解析:丑数系列算法

    不过思路还是类似的,你还是把每个因子看做一条有序链表,上道题相当于让你合并三条有序链表,而这道题相当于让你合并len(primes)条有序链表,也就是 指针技巧秒杀七道链表题目 中讲过「合并 K...这道题相当于输入了len(primes)条有序链表,我们不能用min函数计算最小头结点了,而是要用优先级队列来计算最小头结点,同时依然要维护链表指针、指针所指节点值,我们可以用一个三元来保存这些信息...你结合 指针技巧秒杀七道链表题目 合并 K 条有序链表思路就能理解这道题解法: int nthSuperUglyNumber(int n, int[] primes) { // 优先队列中装三元...这道题和之前题目的不同之处在于它改变了「丑数」定义,只要一个正整数x存在a, b, c中任何一个因子,那么x就是丑数。...题目让我们求第n个能够整除a或b或c数字是什么,也就是说我们要找到一个最小num,使得f(num, a, b, c) == n。 这个num就是第n个能够整除a或b或c数字

    61220

    【C语言】备战校赛Day2

    输入描述 输入一行中给出一个华氏温度。 输出描述 一行中按照格式“Celsius = C”输出对应摄氏温度C整数值。...输出描述 对应每个需要查询试机座位号码,一行中输出对应考生准考证号和考试座位号码,中间用 1 个空格分隔。...提交结果 L1-006 连续因子* 题目描述 一个正整数 N 因子中可能存在若干连续数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7,其中 5、6、7 就是 3 个连续数字。...给定任一正整数 N,要求编写程序求出最长连续因子个数,并输出最小连续因子序列。 输入描述 输入一行中给出一个正整数 N(1<N<231)。...如果最长连续因子个数不为 0,我们输出最小连续因子序列。 这样,我们就可以找到最长连续因子个数,并输出最小连续因子序列。 细节详解见代码注释. 提交结果

    10210

    一份简短又全面的数学建模技能图谱:常用模型&算法总结

    此外数值分析算法eg方程求解、矩阵运算、函数积分等算法也经常用得到。...Hamilton 图就是从一顶点出发【每个顶点】恰通过一次能回到出发点那种图。【旅行商问题描述】一名推销员准备前往若干城市推销产品,然后回到他出发地。...如何为他设计一条 最短旅行路线(从驻地出发,经过每个城市恰好一次,最后返回驻地)?。用图论术语说,就是一个赋权完全图中,找出一个有最小 Hamilton 圈。称这种圈为最优圈。...【博文链接】 目标规划模型:求解思路、序贯式算法 目标规划模型实例:生产计划安排、运费最小调配方案、根据某产品各地供需量安排调运方案、数据包络分析 ---- 【13】偏最小二乘回归 研究两多重相关变量间相互依赖关系...【博文链接】方差分析:单因素方差分析 、因素方差分析 、正交试验设计 ---- 【24】典型相关分析 研究两随机变量之间相关关系(多对多),eg.考虑几种主要产品价格(作为第一变量)和相应这些产品销售量

    3.6K42

    ArcGIS空间分析笔记(汤国安)

    数据管理工具——投影和变换——栅格——重设比例 X比例因子——设置数据x方向上比例系数,值必须大于0 Y比例因子——设置数据y方向上比例系数,值必须大于0 旋转 指将栅格数据沿着指定中心点旋转指定角度...成本分配数据记录了么个单元隶属源(归属于哪个源)信息。 最短路径 通过最短路径函数获取从一个源或一源出发,到达一个目标地或一目标地最短直线路径或最小成本路径。...最短路径分析可找到通达性最好路线,或找出从居民地到达超市最优路径 三种最短路径计算方法 Each Cell为源中每一个单元点寻找一条成本最小路径 Each Zone为每个源寻找一条成本最小路径...他计算结果分布较平滑 简单密度制图 线密度制图是密度制图中,落在搜寻区域线有同样权重,先对其进行求和,再除以搜索区域大小,从而得到每个密度值。...点密度制图是密度制图中,落在搜寻区域点有同样权重,先对其进行求和,再除以搜索区域大小,从而得到每个密度值。 Population字段 选择参与密度计算字段。

    3.3K20

    普林斯顿算法讲义(四)

    每个人有 M 个属性。每个人指定异性理想属性。找到一个完美匹配,其中最不幸的人与指定属性最少伴侣匹配。将此问题减少到分配问题。 解决方案。...给定 n 个人和一成对友谊关系。是否存在一个由 k 个人组成团或团,使得团每对可能的人都是朋友?绘制友谊图时很方便,其中我们为每个人包括一个节点,并连接每对朋友边。...因此,为了使算法输入大小上是多项式,它必须在 lg N 中是多项式,而不是 N。 Q. 检查一个整数是否为合数可以多项式时间内解决,但找到因子却未知(或被认为)不可解吗? A....有方法证明一个数是合数而不需要得到任何因子。数论中一个著名定理(费马小定理)暗示,如果你有两个整数 a 和 p,使得(i)a 不是 p 倍数且(ii)a^(p-1) !...我们可以使用相应决策问题来制定一个搜索问题。例如,找到整数 N 因子分解问题可以使用决策问题来制定:给定两个整数 N 和 L,N 是否有一个严格小于 L 非平凡因子

    13610

    容斥原理

    (0,1,2)序列问题 长度为n数字0,1,2组成序列,要求每个数字至少出现1次,这样序列有多少种? 同样,我们转向它逆问题。也就是不出现这些数字序列 不出现其中某些数字序列。...我们定义Ai(i=0…2)表示不出现数字i序列数,那么由容斥原理,我们得到该逆问题结果为: ? 可以发现每个Ai值都为2^n(因为这些序列中只能包含两种数字)。而所有的两两组合 ?...都为1(它们只包含1种数字)。最后,三个集合交集为0。(因为它不包含数字,所以不存在) 要记得我们解决是它逆问题,所以要用总数减掉,得到最终结果: ? 方程整数解问题 给出一个方程: ?...考虑n所有素因子pi(i=1…k) [1;r]中有多少数能被pi整除呢?它就是: ? 然而,如果我们单纯将所有结果相加,会得到错误答案。有些数可能被统计多次(被好几个素因子整除)。...然后,我们可以发现,每个不和睦三元三个元素中,我们都能找到正好两个元素满足:它与一个元素互素,并且与另一个元素不互素。

    2K70

    八大排序算法详解_面试+提升

    选择排序—简单选择排序(Simple Selection Sort) 基本思想: 在要排序数中,选出最小(或者最大)一个数与第1个位置数交换;然后剩下数当中再找最小(或者最大)与第2个位置数交换...2.传统冒泡排序中每一趟排序操作只能找到一个最大值或最小值,我们考虑利用在每趟排序中进行正向和反向两遍冒泡方法一次可以得到两个最终值(最大者和最小者) , 从而使排序趟数几乎减少了一半。...简单来说,就是把数据分组,放在一个个桶中,然后对每个桶里面的进行排序。...例如要对大小为[1..1000]范围n个整数A[1..n]排序 首先,可以把桶设为大小为10范围,具体而言,设集合B[1]存储[1..10]整数,集合B[2]存储 (10..20]整数...最后,依次输出每个桶里面的数字,且每个桶中数字从小到大输出,这 样就得到所有数字排好序一个序列了。 假设有n个数字,有m个桶,如果数字是平均分布,则每个桶里面平均有n/m个数字

    1.3K90

    八大排序算法

    选择排序—简单选择排序(Simple Selection Sort) 基本思想: 在要排序数中,选出最小(或者最大)一个数与第1个位置数交换;然后剩下数当中再找最小(或者最大)与第2个位置数交换...改进后算法如下: 2.传统冒泡排序中每一趟排序操作只能找到一个最大值或最小值,我们考虑利用在每趟排序中进行正向和反向两遍冒泡方法一次可以得到两个最终值(最大者和最小者) , 从而使排序趟数几乎减少了一半...例如要对大小为[1..1000]范围n个整数A[1..n]排序 首先,可以把桶设为大小为10范围,具体而言,设集合B[1]存储[1..10]整数,集合B[2]存储 (10..20]整数...最后,依次输出每个桶里面的数字,且每个桶中数字从小到大输出,这 样就得到所有数字排好序一个序列了。 假设有n个数字,有m个桶,如果数字是平均分布,则每个桶里面平均有n/m个数字。...为得到排序结果,我们讨论两种排序方法。 方法1:先对花色排序,将其分为4 个,即梅花、方块、红心、黑心。再对每个组分别按面值进行排序,最后,将4 个连接起来即可。

    2.4K81

    计算机科学中最重要 32 个算法

    其中使用了一种启发式估算,为每个节点估算通过该节点最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索范例。 2....不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件节点,m是固定数字——集束宽度。 3....最大流量算法(Maximum flow) 该算法试图从一个流量网络中找到最大流。它优势被定义为找到这样一个流值。最大流问题可以看作更复杂网络流问题特定情况。...两次筛法(Quadratic Sieve) 现代整数因子分解算法,在实践中,是目前已知第二快此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。...线性规划问题包括实变量上一系列线性不等式,以及一个等待最大化(或最小化)固定线性函数。 29.

    1.7K120

    大数据最核心关键技术:32个算法

    其中使用了一种启发式估算,为每个节点估算通过该节点最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索范例。...不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件节点,m是固定数字——集束宽度。...LLL算法以下公共密钥加密方法中有大量使用:背包加密系统(knapsack)、有特定设置RSA加密等等。 19、最大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到最大流。...23、两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法,在实践中,是目前已知第二快此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。...线性规划问题包括实变量上一系列线性不等式,以及一个等待最大化(或最小化)固定线性函数。

    1.7K90

    【榜单】计算机科学中最重要32个算法

    其中使用了一种启发式估算,为每个节点估算通过该节点最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索范例。...不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件节点,m是固定数字——集束宽度。...LLL算法以下公共密钥加密方法中有大量使用:背包加密系统(knapsack)、有特定设置RSA加密等等。 最大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到最大流。...两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法,在实践中,是目前已知第二快此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。...线性规划问题包括实变量上一系列线性不等式,以及一个等待最大化(或最小化)固定线性函数。

    1.1K70

    大数据算法汇总

    其中使用了一种启发式估算,为每个节点估算通过该节点最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索范例。...不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件节点,m是固定数字——集束宽度。...LLL算法以下公共密钥加密方法中有大量使用:背包加密系统(knapsack)、有特定设置RSA加密等等。 19、最大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到最大流。...23、两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法,在实践中,是目前已知第二快此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。...线性规划问题包括实变量上一系列线性不等式,以及一个等待最大化(或最小化)固定线性函数。

    1.8K10

    计算机、数学、运筹学等领域32个重要算

    其中使用了一种启发式估算,为每个节点估算通过该节点最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索范例。...不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件节点,m是固定数字——集束宽度。...LLL算法以下公共密钥加密方法中有大量使用:背包加密系统(knapsack)、有特定设置RSA加密等等。 19 最大流量算法 Maximum flow 该算法试图从一个流量网络中找到最大流。...23 两次筛法 Quadratic Sieve 现代整数因子分解算法,在实践中,是目前已知第二快此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。...线性规划问题包括实变量上一系列线性不等式,以及一个等待最大化(或最小化)固定线性函数。

    62420

    【重磅】谷歌发布图像超分辨率 RAISR:时间提高 100 倍,可实时移动端运行

    右:简单(三次)上采样图像(放大倍率 2x) RAISR 滤波器训练方法与侧重点 ? 为 3x 超分辨率学习 11×11 滤波器集。滤波器能够为一系列超分辨率因子学习,包括分数因子。...虽然直接方法计算上速度更快,但第二种方法可以使用非整数缩放因子,从而更好地发挥基于硬件上采样优势。...下面是从包含了 1 万对高分辨率和低分辨率图像对(使用第二种方法,先对低分辨率图像进行上采样)数据集中,学习得到 RAISR 滤波器。全部训练过程大约需要一个小时。 ?...通过提供伪像样例,RAISR 提高分辨率之外,还能学会消除其他效果,将其“融入”(baked)最终得到滤波器。 ? 左:低分辨率原图,有很明显混叠伪像。...今天,机器学习与成像技术数十年进步相结合,使得图像处理很多方面都得到了提升。

    1.7K60

    北京大学提出 PTQ4ViT | 均匀量化+Hessian引导度量,推进Transformer模型落地

    均匀对称量化是最常用方法,它将浮点值 x 投影到具有缩放因子 k 位整数值 x_q : 其中 round 将一个值投影到整数,并clamp将输出限制k位整数可以表示范围。...为了有效存储均匀量化值,作者设计了一种新数据格式。最高有效位是范围标志,表示使用哪个范围(0表示 R1 ,1表示 R2 )。其他 k-1 位组成无符号数字,表示数量。...为了CPU或GPU上有效处理均匀量化值,作者将两个范围约束为 ∆_{R2} = 2^m∆_{R1} ,其中 m 是无符号整数。...使用这些度量标准,作者得到次优缩放因子,导致准确度下降。 最后一层输出在PTQ中使用可以更准确。...目标是找到缩放因子最小化影响: min∆(E[L(\hat W)] − E[L(W)]) 。

    92160

    大数据等最核心关键技术:32个算法

    其中使用了一种启发式估算,为每个节点估算通过该节点最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索范例。...不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件节点,m是固定数字——集束宽度。...LLL算法以下公共密钥加密方法中有大量使用:背包加密系统(knapsack)、有特定设置RSA加密等等。 19、最大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到最大流。...23、两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法,在实践中,是目前已知第二快此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。...线性规划问题包括实变量上一系列线性不等式,以及一个等待最大化(或最小化)固定线性函数。

    52820

    Recommending items to more than a billion people(面向十亿级用户推荐系统)

    这里,r是已知user-to-item评分,x和y是我们试图找到user和item特征向量。由于自由参数较多,需要正则化部分来防止过拟合和数值问题,其中gamma是正则化因子。...测试数据由所有培训实例之后时间间隔所有user操作组成情况下,这一点非常有用。否则,为了构建测试数据,我们随机选择每个userT=1个item,并将它们与训练分开。...Item recommendation computation 为了得到所有user真实推荐,我们需要为每个user找到预测评分最高item。...使用查询向量和球任何向量点积上界公式,我们可以做贪婪树遍历,首先到更有前途分支,并修剪不能包含比我们已经找到更好解决方案子树。...这种方法加快了计算速度,同时略微降低了基于实验结果推荐质量。另一方面,集群中item是相似的,通过从每个集群中获取有限数量item,我们可以得到不同建议。

    66410
    领券