运动员最佳配对问题

运动员最佳配对问题(习题5—14)羽毛球队有男女运动员各n人.给定两个n×n得矩阵P和Q.P[i][j]是男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的运动员竞赛优势.Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势.由于技术配合和心理状态等各种因素影响,P[i][j]不一定等于Q[i][j].男运动员i女运动员j配合组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]×Q[j][i].设计一个算法,计算男女运动员最佳配对法,使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大. 此题目的解空间显然是一棵排列树,可以套用搜索排列树的回溯法框架:void backtrack(int t){if(t>n)compute();elsefor(int j=i;j<=n;j++){swap(r,t,j);backtrack(i+1);swap(r,t,j);}}void compute(){int temp=0;for(int i=1;i<=n;i++)temp+=p[i][r[i]]*q[r[i]][i];if(temp>best){best=temp;for(int i=1;i<=n;i++)bestr[i]=r[i];}}无和集问题(习题5—16)设S是正整数集合。

S 是一个无和集当且仅当x,y属于S, 蕴含x+y不属于S 。

对于任意正整数k ，如果可将{1,2... k} 划分为n个无和子集S1,S2...Sn，称正整数k是n可分的。

记F(n) =max{ k | k 是n可分的}。

试设计一个算法，对任意给定的n，计算F(n) 的值。

该题是子集选取问题,解空间显然是一棵子集树,同样可以套用搜索子集树的回溯法框架. 但是由于搜索的空间很大,用搜索时间控制搜索深度:Bool search(int dep){t1=clock();elapsed+=(t1-t2)/()double)clock_per_sec);t0=t1;If(elapsed>15.0)return false;If(dep>k){out();return true;}for(int i=1;i<=n;i++){If(sum[i][dep]==0){t[dep]=I;s[i][dep]=true;for(int j=1;j<dep;j++)if (s[i][j])sum[i][dep+j]++;If(search(dep+1) return true;s[i][dep]=false;t[dep]=0;for(j=1;j<dep;j++) if (s[i][j]) sum[i][dep+j]--;}}Return false;}整数变换问题(习题5—18)关于整数i的变换f和g。

8604 运动员最佳配对问题时间限制:1000MS 内存限制:1000K提交次数:0 通过次数:0题型: 编程题语言: 无限制Description羽毛球队有男女运动员各n人。

给定2 个n×n矩阵P和Q。

P[i][j]是男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势；Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势。

由于技术配合和心理状态等各种因素影响，P[i][j]不一定等于Q[j][i]。

男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i]。

设计一个算法，计算男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。

编程任务：设计一个算法，对于给定的男女运动员竞赛优势，计算男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。

如下面sample的数据：P=10 2 32 3 43 4 5Q=2 2 23 5 34 5 1最大的男女双方竞赛优势总和为：10*2 + 4*5 + 4*3 = 52最佳搭配为：（女1，男1）（女2，男3）（女3，男2）Input输入数据第一行有1 个正整数n (1≤n≤10)。

接下来的2n行，每行n个数。

前n行是P，后n行是Q。

Output将计算出的男女双方竞赛优势的总和的最大值输出。

Sample Input310 2 32 3 43 4 52 2 23 5 34 5 1Sample Output52Hint让男队员按自己编号顺序站定，女运动员和他们搭配的各种组合就是女运动员的各种排列。

（如果你让女运动员按编号顺序站定，男运动员各种排列和她们搭配，也可以！）因此，搜索的解空间树是“排列树”。

搜索的算法可以参考书本上“批处理作业调度问题”一节或“旅行售货员问题”的解法，因为都是排列树的搜索。

ProviderzhengchanSource Code#include<iostream>using namespace std;int **P=NULL;int **Q=NULL;int *x=NULL;int sum=0; //记录男女双方竞赛优势的总和的最大值int n;//交换两个数void Swap(int *b,int *y){int z;z=*b;*b=*y;*y=z;}//求男女双方竞赛优势总和最大值函数void Sum(){int s=0; //记录当前男女双方竞赛优势总和for(int j=0;j<n;j++)s+=P[j][x[j+1]-1]*Q[x[j+1]-1][j];if(s>=sum) sum=s; //输出值}//回溯法搜索排列树void Backtrack(int t){if(t>n) Sum(); //当到叶子节点时elsefor(inti=t;i<=n;i++){//没有约束函数和限界函数的全排列问题Swap(&x[t],&x[i]);Backtrack(t+1); //进行第t+1个男运动员配对Swap(&x[t],&x[i]);}}int main(){inti,j;int t=1;cin>>n;//动态分配数组空间x=new int[n+1];for(i=0;i<n+1;i++)x[i]=i;//P,Q分配n行n列：从第0行0列到第n-1行第n-1列P=new int*[n];for(i=0;i<n;i++)P[i]=new int[n];Q=new int*[n];for(i=0;i<n;i++)Q[i]=new int[n];for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)cin>>P[i][j];for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)cin>>Q[i][j];Backtrack(t);cout<<sum; //输出男女双方竞赛优势的总和的最大值 //释放空间for(int k=0;k<n;k++){delete[] P[k];P[k]=NULL;}for(k=0;k<n;k++){delete[] Q[k];Q[k]=NULL;}return 0;}。

python分支限界法解决运动员最佳配对问题运动员最佳配对问题是一个组合优化问题，可以通过分支限界法来解决。

以下是一个简单的Python代码示例，使用分支限界法解决运动员最佳配对问题：```pythonimport heapqdef best_match(pairs):将每对运动员的得分转化为元组，并将其插入最小堆中min_heap = [(score1 + score2, pair) for pair, (score1, score2) in ()] (min_heap)初始化最佳配对和最佳得分为无穷大best_pair = Nonebest_score = float('inf')while min_heap:弹出得分最小的运动员对score, pair = (min_heap)如果当前配对的得分小于之前计算的最佳得分，则更新最佳配对和最佳得分if score < best_score:best_pair = pairbest_score = score将当前配对的得分与已配对的运动员对的得分进行比较，如果更小，则更新最小堆for i, j in enumerate(pairs):if j != pair[0] and j != pair[1]:score1, score2 = pairs[j]if score < score1 + score2:(min_heap, (score1 + score2, j))return best_pair, best_score```在上面的代码中，我们首先将每对运动员的得分转化为元组，并将其插入最小堆中。

然后，我们不断弹出得分最小的运动员对，并计算当前配对的得分。

如果当前配对的得分小于之前计算的最佳得分，则更新最佳配对和最佳得分。

最后，我们返回最佳配对和最佳得分。

如何通过体育训练提高运动员的协同能力体育运动对于个体和团队的协同能力都至关重要。

在团体项目中，运动员的协同能力对于团队的表现和胜负至关重要。

因此，通过体育训练来提高运动员的协同能力是非常重要的。

本文将探讨如何通过体育训练来提高运动员的协同能力，并给出一些实践方法。

一、体育项目选择与规划要提高运动员的协同能力，首先需要根据运动员的特长和兴趣选择适合的体育项目。

不同的体育项目对于协同能力的要求有所不同，一些团队项目如足球、篮球等更加注重团队之间的默契和协作；而一些个人项目如田径、游泳等则更加注重个体的协同与配合。

因此，选择合适的体育项目是提高协同能力的第一步。

二、集体训练的重要性集体训练是提高运动员协同能力的有效方式之一。

通过集体训练，运动员可以与队友一起进行实战演练，提高彼此之间的默契和配合能力。

在集体训练中，教练可以设计一些协同练习，如团队战术演练、配合训练等，以培养运动员的协同能力。

集体训练还能为运动员提供与队友相互学习的机会，促进团队之间的交流与合作。

三、团队建设与沟通团队建设和良好的团队沟通是提高运动员协同能力的关键。

团队建设可以通过组织集体活动、团队战略制定等方式进行。

此外，建立起互相尊重、信任和支持的团队文化，也能有效促进团队成员之间的协同能力。

同时，良好的团队沟通也是非常重要的，队员之间要及时沟通和交流，明确自己的角色和任务，避免信息不畅、理解不清造成的协同问题。

四、个体技能的提高运动员作为团队的一员，除了需要具备团队合作的能力，个人的基本技能也是必不可少的。

个人技能包括体能、技术、战术等方面的素质。

只有通过良好的个人技能，才能更好地为团队做出贡献。

因此，个体技能的提高是提高协同能力的基础。

五、比赛经验与心理素质的培养比赛经验对于提高协同能力也有着重要的影响。

通过参加各个级别的比赛，运动员可以更好地锻炼自己的竞技能力，适应比赛环境和节奏，并与其他运动员进行竞技对抗，提高个体与团队之间的协同配合能力。

运动员最佳配对问题的python代码实现"运动员最佳配对问题" 的具体定义可能因上下文而异，我假设你是在考虑一个运动比赛中的配对问题，例如团体比赛，每队需要选择最佳的运动员组合。

以下是一个简单的 Python 代码示例，假设有两个团队，每个团队都有若干运动员，目标是找到最佳的配对，使得两个团队的总分最高。

在实际应用中，问题可能更加复杂，需要更多的信息和算法来确定最佳的配对。

from itertools import permutationsdef calculate_team_score(team):# 假设这是一个计算团队总分的函数，具体根据实际情况实现return sum(team)def find_best_pairing(team1, team2):best_score = float('-inf')best_pairing = Nonefor perm in permutations(team2):# 对每个排列计算总分current_pairing = list(zip(team1, perm))current_score = calculate_team_score(current_pairing)# 更新最佳配对if current_score > best_score:best_score = current_scorebest_pairing = current_pairingreturn best_pairing, best_score# 示例数据team1 = [10, 15, 20]team2 = [25, 30, 35]best_pairing, best_score = find_best_pairing(team1, team2)print("Best Pairing:", best_pairing)print("Best Score:", best_score)这个简单的例子使用了排列（permutations）来生成所有可能的配对，然后计算每个配对的总分，最后找到总分最高的配对。

配对法解决应用题配对法，也被称为匹配法或配对技巧，是在解决应用题时常用的一种策略。

配对法的基本思想是通过将问题中的不同要素进行匹配，寻找它们之间的对应关系，从而找到解决问题的方法。

本文将介绍配对法的基本原理和应用技巧，并通过一些具体的例子来演示如何使用配对法解决应用题。

一、配对法的基本原理配对法的基本原理是通过将问题中的各个要素进行配对，找到它们之间的对应关系，从而帮助我们解决问题。

在使用配对法进行问题分析时，一般可以从以下几个方面进行配对：1. 数值与单位：将问题中的数值与相应的单位进行配对，确保在计算过程中单位的一致性。

2. 物理量与公式：将问题中涉及的不同物理量与相应的公式进行配对，以确定解题途径。

3. 变量与关系：将问题中涉及的各个变量与它们之间的关系进行配对，以确定求解方程或解题方法。

4. 条件与结论：将问题中给出的条件与要求解的结论进行配对，确保解答的准确性。

二、应用技巧1. 从问题中提取关键信息：在解决应用题时，首先需要从问题中提取出关键信息。

这些关键信息可能包括物理量、数值、单位、条件等。

将这些信息进行配对，可以帮助我们理清思路。

2. 利用已知条件进行配对：根据问题中给出的已知条件，将已知的物理量、数值、单位与未知的物理量、数值、单位进行配对，寻找它们之间的关系。

3. 利用对应关系进行计算：根据已知条件与未知量之间的对应关系，利用相应的公式或方程进行计算，求解未知量。

4. 通过检查验证答案：在完成计算后，可以通过检查验证答案的方式来确认计算结果是否合理，是否符合实际情况。

三、实例演示下面通过几个具体的例子来演示如何使用配对法解决应用题。

例1：某汽车以每小时60公里的速度行驶一定距离，如果速度增加1/4，行程将减少1/10。

求汽车原行程。

解析：将汽车的速度与行程进行配对，将原行程记为x公里，则原速度为60公里/小时。

根据条件可得新速度为60+60×(1/4)=75公里/小时，新行程为x-(x/10)。

算法设计题目第2章1、大整数乘法的O(nm log(3/2))算法给定2个大整数u和v，它们分别有m位和n位数字，且m≤n。

用通常的乘法求uv的值需要O(mn)时间。

可以u和v均看作是有n 位数字的大整数，用教材第2章介绍的分治法，在O(n log3)时间内计算uv的值。

当m比n小得多时，用这种方法就显得效率不够高。

试设计一个算法，在上述情况下用O(nm log(3/2))时间求出uv的值。

2、O(1)空间子数组换位算法设a[0:n-1]是一个有n个元素的数组，k(1≤k≤n-1)是一个非负整数。

试设计一个算法将子数组a[0:k-1]与a[k+1:n-1]换位。

要求算法在最坏情况下耗时O(n)，且只用到O(1)的辅助空间。

3、√n段合并排序算法如果在合并排序算法的分割步骤中，将数组a[0:n-1]划分为?√n?个子数组，每个子数组中有O(√n)个元素。

然后递归地对分割后的子数组进行排序，最后将所得到的?√n?个排好序的子数组合并成所要的排好序的数组a[0:n-1]。

设计一个实现上述策略的合并排序算法，并分析算法的计算复杂性。

4、合并排序算法对拨给元素存储于数组和存储于链表中的2种情形，写出合并排序算法。

5、非增序快速排序算法如何修改QuickSort才能使其将输入元素按非增序排序？第三章1、整数线性规划问题考虑下面的整数线性规划问题max∑c i x ini=1{∑a i x i≤b ni=1x i为非负整数，1≤i≤n试设计一个解此问题的动态规划算法，并分析算法的计算复杂性。

2、Ackermann函数Ackermann函数A(m,n)可递归地定义如下：A（m，n）={n+1 m=0 A(m?1,1) m>0,n=0A(m?1,A(m,N?1)) m>0,n>0试设计一个计算A(m,n)的动态规划算法，该算法只占用O(m)空间。

3、独立任务最优调试问题问题描述：用2台机A和B处理n个作业。

最佳阵容问题摘要本文针对女子体操团体赛中最佳出场阵容的问题.我们通过对赛程规定和已知数据的分析，合理的列出了目标函数和约束条件，特别对第二问的目标函数使用中心极限定理使目标函数简化.建立了以0—1整数规划为核心的数学模型,针对第一问分别使用贪心算法和0-1规划确定全能运动员。

使用lingo对模型进行求解.最后很好的给出了不同情况下出场阵容的最佳方案，由概率知识可容易的求出夺冠概率（0)和得分期望（224。

6）,有90％的把握可战胜平均成绩为222。

7249的对手。

得出下面的具体结果.关键词贪心算法 0-1规划中心极限法一、问题分析每个队至多允许10名运动员参赛，每个项目可以有6名选手参加，每个运动员只能四项全参加或只参加单项比赛这两类中的一类，参加单项比赛的每个运动员至多只能参加三个单项.每个队应有4人参加全能比赛，其余运动员可参加单项比赛。

问题一：1. 每个选手的各单项得分按最悲观估算，排出一个出场阵容,使该队团体总分尽可能高。

2. 每个选手的各单项得分按均值估算，排出一个出场阵容，使该队团体总分尽可能高。

需要先确定4个全能运动员，考虑使用贪心算法确定,然后再使用1个0—1变量进行0-1整型规划，使用lingo求解确定剩余6个人的出场阵容。

但贪心算法只能找到局部最优解,于是考虑使用2个0-1变量也可用lingo进行求解，可以使结果更加优化。

问题二:1.求出一个出场阵容使该队总分不少于236.2分的概率最大,以该阵容出战,其夺冠的前景如何，得分期望值又如何。

2。

按以上阵容出战,它有90％的把握战胜得分为多少的对手。

要使一个出场阵容夺冠的概率最大，也可使用问题一的0—1整型规划，但此时发现目标函数过于复杂，使用lingo无法实现.于是考虑对目标函数进行合理的化简，由于各场比赛之间可以看作是相互独立的事件服从正态分布，因此我们选择使用中心极限定理对目标函数进行简化，之后再使用lingo进行求解即可。

配对设计举例
配对设计是指将一组个体配对，让每对中的两个个体接受不同的处理，以比较处理效果的设计。

以下是一些配对设计的例子：
1. 实验前后配对设计：这种设计通常用于评估某个处理对个体产生的影响。

例如，在研究某种新药物的效果时，可以将一组患者进行配对，确保每对患者的年龄、性别、病情等特征相似，然后让其中一组患者接受新药物治疗，另一组患者则接受传统的治疗方法。

通过比较两组患者的康复情况，可以评估新药物的治疗效果。

2. 自身对照设计：这种设计通常用于评估某种干预措施对个体的影响。

例如，在研究某种训练方法对运动员的体能提升效果时，可以将一组运动员进行配对，确保每对运动员的体能水平相似，然后让其中一组运动员接受新的训练方法，而另一组运动员则采用传统的训练方法。

通过比较两组运动员的体能变化情况，可以评估新训练方法的效果。

3. 交叉设计：这种设计通常用于评估某种处理对个体的短期和长期影响。

例如，在研究某种新型食品添加剂对健康的影响时，可以将一组志愿者进行配对，确保每对志愿者的健康状况相似，然后让每对志愿者在不同时间段内分别接受新型食品添加剂和传统食品的饮食干预。

通过比较志愿者在不同时间段内的生理反应，可以评估新型食品添加剂的短期和长期影响。

这些例子只是配对设计的一些应用场景，实际上，配对设计在科学研究、工业生产和日常生活中都有广泛的应用。

在进行配对设计时，
需要确保每对个体之间的差异尽可能小，从而减少混杂因素对处理效果的影响，提高实验的内部效度。

2008年韶关市初中毕业生升中体育考试体育理论知识试卷说明：考试时间80分钟，闭卷。

准考证号：学校：班级：姓名：总分：一、判断题：20分（共20小题，每题1分）用对（√）错（×）表示。

1、“发展体育运动，增强人民体质”是毛泽东提出的。

（）2、排球比赛中A队队员在接发球时，用脚将球踢到了对方场内，裁判员判其违例。

（）3、准备活动不能完全避免运动受伤但可以降低运动受伤（）4、田径运动员可赤脚，也可以单脚或双脚穿鞋参加比赛。

（）5、球类运动中有常说的大球与小球之分，“小球转动大球”的成就了中国外交史上的一段佳话，这里的小球说的是乒乓球，大球说的是美国的篮球。

（）6、步行是体育锻炼中最简便易行的运动。

（）7、400M和400M以下工程（包括接力第一棒），必须采用蹲踞式起跑，并使用起跑器（）8、跳跃运动是属于周期性的运动。

（）9、篮球场上短边的界线叫边线。

（）10、现时中国有1名篮球运动员到NBA打比赛。

（）11、无论是改变步频或步长，还是两者同时改变，都将对跑的速度产生影响。

（）12、田径比赛规则规定，对第一次起跑犯规的运动员应给予警告，之后的每次起跑犯规的运动员均应取消该工程的比赛资格。

（）13、足球比赛中罚间接任意球可以直接射门得分。

（）14、人体每天消耗的能量来自营养素，营养素包括糖、蛋白质、维生素、无机盐和水。

（）15、初中生身体形态的发育主要受遗传因素、营养和后天环境影响，体育锻炼对身体形态不起作用（）16、根据科学研究，糖是你运动时身体能量的主要来源。

（）17、过高能量会转化为脂肪在体内堆积而导致身体过重或过胖。

（）18、进入青春期后，男生开始长胡须，女生皮下脂肪开始减少。

（）19、中学生的骨骼弹性好，易骨折，容易变形。

（）20、在影响体质的诸因素中，经常地、科学地从事体育锻炼是最为积极有效的手段（）二、单项选择题：共15小题（每题2分，共30分）1、剧烈运动之后，我们应该如何进行整理活动，下面表述最合理的是（）。