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2013省考行测暑期向前冲第五周系列3数学运算:对策分析类问题重难点讲解

2013-06-24 16:20:08 浙江中公教育在线咨询在线咨询
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  • 对策分析类问题在省考行测中属于高难度的题型,不仅涉及知识面广,且解题思路较为繁杂。为了帮助考生解决这一难点,中公教育将对策分析类问题按考查方向的不同,分为三类:数据分析、统筹问题、推理问题,逐一进行详细讲解。

    一、数据分析

    数据分析类题目通常给出一些限制条件,在这个条件下数据分布有多种不同组合。题问往往是求这些数据组合的极端情况,其本质是讨论数据的离散性。极值一般存在于离散性最差的那种情况。

    数据的离散性:(1)常数列(各项相等)离散性最差;(2)若各数不相同,公差为1的等差数列离散性最差。

    【例题1】100人参加7项活动,已知每个人只参加一项活动,而且每项活动参加的人数都不一样。那么,参加人数第四多的活动最多有几人参加?

    A.22     B.21         C.24      D.23

    中公解析:把这7项活动分为2组,{1-4名}、{5-7名}。要让第4名得分最多,则{5-7名}尽量少,最少为1+2+3=6人,{1-4名}最多有100-6=94人。94÷4=23.5,当前四名的活动有25、24、23、22人参加时,第四多的活动人数最多为22人。

    解题时,可根据题干条件对数据分组,在分组后讨论该组数据离散性,来确定给定条件下不同数据组合的极端情况。随着命题的发展,现阶段数据分析类题目有了若干的变形,使得数据分组更复杂,单组数据离散性最差的情况也不再局限于简单的等差数列。

    【例题2】为增强职工的锻炼意识,某单位举行了踢毽子比赛,比赛时长为1分钟,参加比赛的职工平均每人踢了76个。已知每人至少踢了70个,并且其中有一人踢了88个,如果不把该职工计算在内,那么平均每人踢了74个。则踢得最快的职工最多踢了多少个?

    A.88   B.90   C.92   D.94

    1.gif

    其余人与踢了88个的这个人的人数比为6∶1,共有7个人踢毽子。则其余人共踢了74×6=444个。把这6个人分为{踢最多的人}和{其余5个人}两组。{其余5个人}最少为5×70=350个,则{踢最多的人}最多踢了444-350=94个,选D。

    综上所述,数据分析类题目的原则可概括为:组间离散性尽可能大,组内离散性尽可能小,优先考察常数列,各项相异则考虑等差数列。


    二、统筹问题

    统筹问题研究的是怎样安排使总用时最短,或总效率最高。历年国考行测中涉及的统筹问题可分为以下几类:黑夜过桥问题、排队问题、任务分配问题、物资集中问题、货物装卸问题。

    1.过桥问题

    过桥问题一般是多个人或者多个动物需要过河,由于过河时间不同,需要进行合理的安排,使得最终过河时间最短。这个问题有两个原则:(1)尽量让时间相近的两个人一起过桥;(2)让对岸过桥时间最短的人返回。

    【例题1】毛毛骑在牛背上过河,他共有甲、乙、丙、丁4头牛,甲过河要20分钟,乙过河要30分钟,丙过河要40分钟,丁过河要50分钟。毛毛每次只能赶2头牛过河,要把4头牛都赶到对岸去,最少要多少分钟?

    A.190   B.170   C.180   D.160

    中公解析:甲乙先过河,甲返回,用时30+20=50分钟。丙丁过河,乙返回,用时50+30=80分钟。甲乙过河,用时30分钟。最少要50+80+30=160分钟。

    2.排队问题

    在这类问题中,通常有若干人排队做某事,要求合理安排顺序,使这几个人排队等候和完成事情的总时间最少。

    【例题2】A、B、C、D四人同时去某单位和总经理洽谈业务,A谈完要18分钟,B谈完要12分钟,C谈完要25分钟,D谈完要6分钟。如果使四人留在这个单位的时间总和最少,那么这个时间是多少分钟?

    A.91分钟  B.108分钟  C.111分钟  D.121分钟

    中公解析:时间越短越靠前,因此谈话顺序为DBAC,停留时间为6×4+12×3+18×2+25=121分钟。

    3.任务分配问题

    在分配任务时要做到人尽其用,因此让“相对效率”高的人去做他擅长的事才能确保整体效率是最高的。这类问题有诸多变形,分配原则来自对该问题涉及的核心公式的分析。

    【例题3】一个产品生产线分为a、b、c三段,每个人每小时分别完成10、5、6件,现在总人数为71人,要使得完成的件数最多,问:71人的安排分别是(    )。

    A.14∶28∶29          B.15∶31∶25   

    C.16∶32∶23          D.17∶33∶21

    中公解析:从中公的命题分析来看,这是一个典型的工作安排问题,首先要明确工作的目标,其次要弄清任务安排的关键点。

    1.gif

     

    4.物资集中问题

    这类问题通常是:在非闭合的路径上(线形、树形等,不包括环形)有多个“点”,每个点之间通过“路”来连通,每个“点”上有一定的“货物”,要求合理安排把货物集中到一个“点”上,使得所需的运费最少。或者有一定人数,要求合理设置一个站点,使得各“点”上的人到站点所走的总路程最短。

    解决问题时,可通过以下方式判断方向:路两侧物资总重量小的流向总重量大的(本法则只适用于非闭合路径中,与各条路径的长短无关)。实际操作中,应从中间开始分析,这样可以更快得到答案。

    【例题4】在一条公路上每隔100公里有一个仓库,共有5个仓库,一号仓库存有10吨货物,二号仓库存有20吨货物,五号仓库存有40吨货物,其余两个仓库是空的。现在要把所有的货物集中存放在一个仓库里,如果每吨货物运输1公里需要0.5元运输费,则最少需要运费(    )。

    A.4500元            B.5000元   

    C.5500元            D.6000元

    中公解析:如图所示从中间分析,二号仓库左侧有30吨货物,三号仓库右侧有40吨货物,应往三号集中;同理比较三、四号仓库应往四号仓库集中;比较四、五号仓库应往五号仓库集中。全部集中到五号仓库需运费10×400×0.5+20×300×0.5=5000元,选B。

     1.gif

    5.货物装卸问题

    如果有M辆车和N(N>M)个工厂,所需装卸工的总数就是需要装卸工人数最多的M个工厂所需的装卸工人数之和。(若M≥N,则跟车人数为0,把各个点上需要的人相加即为所需要的总人数)

    【例题5】一个车队有三辆汽车,担负着五家工厂的运输任务,这五家工厂分别需要7、9、4、10、6名装卸工,共计36名;如果安排一部分装卸工跟车装卸,那么不需要那么多装卸工,而只要在装卸任务较多的工厂再安排一些装卸工就能完成装卸任务,则在这种情况下,总共至少需要多少名装卸工才能保证各厂的装卸要求?

    A.26   B.27   C.28   D.29

    中公解析:有3辆汽车,最多有3个工厂同时卸货,即要保证满足各厂装卸要求只考虑需要人数最多的3个工厂同时卸货需要的人数即可。所以至少需要7+9+10=26名。

     

    三、推理问题

    推理问题复杂多变,但都是从给定或隐含条件入手进行推理。把题干给的每一个条件都理解清楚很重要,在每个条件都分析清楚仍不得要领的情况下,要着重分析问题背景隐含的条件。

    1.利用题干条件推理

    大部分推理问题可根据题干条件直接推理,推理过程需要做简单计算,合理运用代数工具可简化推理过程。

    【例题1】一个正方体木块放在桌子上,每一面都有一个数,位于对面两个数的和都等于13,小张能看到顶面和两个侧面,看到的三个数和为18;小李能看到顶面和另外两个侧面,看到的三个数的和为24,那么贴着桌子的这一面的数是多少?

    A.4    B.5    C.6    D.7

    中公解析:小张与小李看到数字之和为:顶面数字的2倍+四个侧面数字之和=18+24=42。由于对面两个数的和都等于13,四个侧面数字之和为13×2=26。则顶面数字为(42-26)÷2=8。贴着桌子的底面数字为13-8=5,选B。

    2.利用隐含条件推理

    在一些较难的推理问题中,线索隐含在题目背景中,找出这个切入点需要对问题背景比较熟悉。

    【例题2】小赵、小钱、小孙一起打羽毛球,每局两人比赛,另一人休息。三人约定每一局的输方下一局休息。结束时算了一下,小赵休息了2局,小钱共打了8局,小孙共打了5局。则参加第9局比赛的是(    )。

    A.小赵和小钱           B.小赵和小孙   

    C.小钱和小孙           D.以上皆有可能

    中公解析:从中公的命题分析来看,三人约定的游戏规则就是本题的推理规则,应该从理解游戏规则开始。

    “每一局的输方下一局休息”,由于每局都会有一个人输,所以相同的两个人不会连续比赛两场;任何一人也不会连续休息两局。还有一点,某人打的总局数等于他和另外两个人分别打的局数之和,某人休息的局数就应该是另外两个人打的局数。

    因此{钱vs孙}=2。小钱共打了8局,那么{钱vs赵}=8-2=6。小孙共打了5局,{孙vs赵}=5-2=3。3人总共打了2+6+3=11局。小孙休息了6局,由于休息不能连续,则两次休息之间至少间隔一场,则只能是1、3、5、7、9、11这6局,也就是第9局小孙在休息,小钱和小赵在比赛,本题答案为A。

     

     

     

     

     

     


   

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