博客
关于我
2019小米开发笔试题选讲
阅读量:243 次
发布时间:2019-03-01

本文共 237 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

卡尔现在有四个属性:冰、火、雷、风,并且有四个无顺序的属性槽。每个槽可以放置一个属性,允许重复选择同一个属性。因此,卡尔可以从四个属性中选择四个,允许重复,不考虑顺序。这是一个组合数学问题,可以用“隔板法”来计算。

具体来说,将四个属性分配到四个槽中,允许重复,顺序无关的情况下的组合数为:

$$C(n + k - 1, k - 1) = C(4 + 4 - 1, 4 - 1) = C(7, 3) = 35$$

因此,卡尔可以召唤出35种不同的技能。

\boxed{35}

转载地址:http://yiev.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
opencv3-Mat对象
查看>>
opencv30-图像矩
查看>>
opencv32-基于距离变换和分水岭的图像分割
查看>>
opencv4-图像操作
查看>>
opencv5-图像混合
查看>>
opencv6-调整图像亮度和对比度
查看>>
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV_ cv2.imshow()
查看>>
opencv——图像缩放1(resize)
查看>>
Opencv——模块介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>