冰雹猜想：任一正整数x，如果x是奇数就乘以3加1，如果是偶数就除以2，反复计算，最终都将会得到数字1。
冰雹猜想的思路很简单，洛谷上有道引用冰雹猜想的题：
先分析一下样例 的实现过程：
（这是个错误的代码，来分析一下问题）
大体思路没什么问题，但是有两个测试点没通过
于是我运行了一下，发现错在“1”这里
也就是说当程序认为1为奇数，输入1后进行了3*1+1的计算，但是题中的要求是如果输入1，输出结果也为1，所以我又把输入1和非1的情况分开了
现在输入1的问题解决了
但是最后一个测试点还是有问题
搜索了这个报错的原因，如下图。还是不知道该如何解决这个问题，于是我换了一种思路
正确的代码在这里！
终于通过了！
关于那个报错还是有点不理解，是代码写错了还是其他问题，希望大家多多指教
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'''冰雹猜想，对于每一个正整数，如果它是奇数，则对它乘3再加1，如果它是偶数，则对它除以2，如此循环，最终都能够得到1。输入一个数n，输出变换序列。如n=6，得出序列6，3，10，5，16，8，4，2，1'''def judage(n): while n > 1: if n % 2 == 0: n = int(n * 3 + 1)...
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# 冰雹猜想：一个简单的数学奇迹在数学的世界中，有许多悬而未决的问题，其中之一就是“冰雹猜想”或称“3n + 1猜想”。这种有趣的猜想吸引了很多数学爱好者和研究者的关注。本文将为大家介绍什么是冰雹猜想，并通过Python示例代码来探索这个猜想的本质。我们还会用甘特图和旅行图来视觉化我们的流程。## 什么是冰雹猜想？冰雹猜想是一个简单的递归序列。它的定义如下：1. 从任意正整数 n
# Python冰雹猜想实现指南冰雹猜想，又称“3n + 1猜想”，是一个简单而有趣的数学问题。它的公式如下：对任意自然数 n，若 n 为偶数，则 n/2；若为奇数，则 3n + 1。通过这个过程，最终所有数将达到1。一旦达到1，序列将固定在1 → 4 → 2 → 1的循环中。在本篇文章中，我们将分步骤实现冰雹猜想的过程，并写出相应的Python代码。## 实现流程### 步骤概览
# 如何实现 Python 冰雹猜想程序冰雹猜想（也称为 3n + 1 猜想）是一个有趣的数学问题，简单来说，它涉及到以下过程：1. 从任意正整数开始。2. 如果这个数是偶数，就把它除以 2；3. 如果是奇数，就把它乘以 3 并加 1。4. 重复这个过程，直到数的值变为 1。在本篇文章中，我们将通过一个简单的 Python 程序来实现这个过程，让我们一步一步来了解如何完成这个任务
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1976年的一天，《华盛顿邮报》于头版头条刊登了一条数学新闻，文中叙述了这样一则故事：70年代中期，美国个所名牌大学校园内，人们都像发疯一般，日以继夜废寝忘食地玩弄一种数学游戏，这个游戏十分简单，任意写出一个（非零）自然数N，并且按照以下规律进行变换：如果是个奇数，则下一步变成 3N+1如果是个偶数，则下一步变成 N/2一时间学生、教师、研究员、教授，甚至是一等一的数学大拿、天才都纷纷加入这个看似
目录一、冰雹猜想的来由二、实现方法1、定义根据规则生成新数的函数2、定义生成列表的函数3、定义主函数三、完整代码四、部分代码分析五、输出结果1、输入42、强悍的27总结：前面完成两个黑洞的程序演示，下面用python实现冰雹猜想的演示，如果对前面的两个黑洞的程序演示有想法，可以参考我以前的两篇博文。一、冰雹猜想的来由1976年的一天，《华盛顿邮报》于头版头条报道了一条数学新闻。文中记叙了这样一个故
20世纪30年代，德国汉堡大学的学生考拉兹研究过这个问题。1952年一位英国数学家独立发现了它，几年之后又被一位美国数学家所发现。在日本，这个问题最早是由角谷静夫介绍到日本的，所以日本人称它为“角谷猜想”。人们在运算过程中发现，算出来的数字忽大忽小，有的计算过程很长。比如从27算到1，需要112步。有人把演算过程形容为云中的小水滴，在高空气流的作用下，忽高忽低，遇冷结冰，体积越来越大
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百度开源多模态文档解析模型PaddleOCR-VL，在OmniDocBench V1.5榜单中以92.6分位列全球第一。该模型基于ERNIE-4.5-0.3B语言模型，采用混合架构设计，结合版面分析模型PP-DocLayoutV2和视觉语言识别模型PaddleOCR-VL-0.9B，支持100+种语言文字识别，在文本、表格、公式、阅读顺序四大核心能力上实现SOTA表现。实测显示，该模型在书籍文档、学术论文、手写笔记、数学公式和复杂表格等多种场景下均展现出卓越的识别精度和语义理解能力，为知识数字化和大模型训练
我们实现四种 CNN 模型，以下分别解析其结构设计。本文基于 PyTorch 实现了多种 CNN 模型，并通过投票机制的模型集成方法提升了 CIFAR-10 图像分类性能。模型集成利用多模型的互补性，是提升泛化能力的有效手段。未来可进一步探索：尝试 ResNet、DenseNet 等更多模型的集成。采用加权投票、堆叠泛化等更复杂的集成策略。结合迁移学习提升小数据集上的模型性能。
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