NYOJ 1261 音痴又音痴的LT

此编程挑战涉及处理音痴LT的歌唱评分记录。任务包括记录不同评分并查询特定排名的评分。采用C++实现,利用vector和lower_bound进行有序插入及查询。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

音痴又音痴的LT

时间限制: 4000 ms  |  内存限制: 65535 KB
难度: 4
描述

LT最近一直在无限循环薛之谦的歌,简直都中毒了!可是呢…他的歌LT还是不会唱(其实不止他的歌LT不会唱,所有人的歌LT都不会唱…因为LT是标准的音痴)可是LT又很喜欢唱歌(所以LT不仅是音痴还是音痴)…没错,这对于LT的室友来说简直是噩梦…

    现在呢,LT有N次操作,每次操作只会有两种可能:

  I a: 表示着LT使用唱歌软件唱歌得到的分数。

  Q k: 表示着LT想知道自己得到的第k小的分数是多少。(如果没有第k小,输出-1)

输入
有多组输入(不超过20组),每组输入的第一行是一个N,表示有N次操作。(0<N<100000)
接下来的2到N+1行每行有一个操作op和一个数字num。op只可能是I或Q,0<=num<1000000
输出
对于每一个Q操作,输出对应的答案~(~ ̄▽ ̄)~
样例输入
10
Q 123
I 123
I 32
Q 1
Q 2
Q 2
I 32
Q 1
Q 2
Q 3
样例输出
-1
32
123
123
32
32
123
来源
cszdlt
上传者
传说中的蓝天


这个题一开始是2s。后来改了时间,改成4s之后我才做出来……

2s下有人做出来了,肯定还有比我这个更好的方法。我是直接用C++函数做的,没什么技术含量。就是碰巧前一天看了这个函数才做出来。

这个用时大概3s


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<queue>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
char ch[3];
int x;
vector<int>G;
vector<int> :: iterator it;
int main()
{
	int n;
	while(~scanf("%d",&n))
	{
		G.clear();
		while(n--)
		{
			scanf("%s%d",ch,&x);
			if(ch[0]=='Q')
			{
				if(G.size()<x)
				{
					printf("-1\n");
					continue;
				}
				printf("%d\n",G[x-1]);
			}
			else
			{
				int k=G.size();
				if(k==0)
					G.push_back(x);
				else
				{
					it=lower_bound(G.begin(),G.end(),x);
					G.insert(it,x);
				}
			}
		}
	}
	return 0;
}


基于数据挖掘的乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索乐,乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的乐风格 乐收藏 乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、乐特征(如频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的乐; (2)根据乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的乐相似或有关联的其他乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该乐的人还喜欢了**乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 乐爬虫(爬虫方式爬取网站乐数据) 乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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