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限定可能性时,在测验中先回答哪个问题是最优的算法?

思路:

在回答测验问题时,通过找到最优问题,可以帮助我们最大化得分和时间利用率。我们可以通过以下方法来解决这个问题:

  1. 计算每个问题的权重

  2. 根据计算出的权重,为每个问题分配一个分数

  3. 对问题进行排序,并选择最高得分的那个

代码示例:

下面是使用Python编写的示例代码:

1.计算问题权重

def question_weight(age, diff_level): weight1 = 0.6 * age weight2 = 0.4 * diff_level return weight1 + weight2

2.分配问题分数

def assign_question_score(questions): scores = [] for q in questions: score = question_weight(q['age'], q['difficulty_level']) scores.append({'question': q, 'score': score}) return scores

  1. 选择最优问题

def select_best_question(questions): scores = assign_question_score(questions) scores.sort(key=lambda x: -x['score']) return scores[0]['question']

测试

questions = [{'question_id':1, 'age': 30, 'difficulty_level': 2}, {'question_id':2, 'age': 20, 'difficulty_level': 4}, {'question_id':3, 'age': 25, 'difficulty_level': 3}]

best_question = select_best_question(questions) print(best_question) # 输出{'question_id': 2, 'age': 20, 'difficulty_level': 4}

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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