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我们需要为拔河比赛挑选人选，挑选规则如下:
1首先按身高排序，然后按体重排序.
2.选出10个最合适的人选
输入是一个数组，数组存储的是所有人员的身高、体重信息，【身高,体重】;部门的总人数大于10。
输入描述
输入为N行员工信息
如
181 70
182 70
这表示第一人身高181厘米，体重70公斤;第二人身高182厘米，体重70公斤
示例1：
输入
181 70
182 70
183 70
184 70
185 70
186 70
180 71
180 72
180 73
180 74
180 75
输出
186 70
185 70
184 70
183 70
182 70
181 70
180 75
180 74
180 73
180 72
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class Person:
def __init_2023华为OD机试真题 Java 【拔河比赛/排序】
输出10行，每行有两个数字，分别代表被选中员工的身高和体重，数据之间用一个空格隔开。要确保身高最高的员工在前，身高相同的情况下体重较重的员工在前。背景简介：公司决定举办一场拔河大赛，每个部门需要选出10名身材最佳的员工。身材最佳的定义是：身高越高越好，身高相同的话，体重越重越好。你的任务：编写一个程序，帮助部门从众多员工中筛选出10名身材最佳的员工。输入多行员工数据，每行数据有两个数字，用空格分隔。注意：员工总数会超过10人，但不会超过100人。第二个数字表示员工的体重（单位：公斤）。
华为OD机考 python【实力匹配】
现在，你将获得若干队伍的实力值。你的任务是进行队伍匹配，要求实力差最小且不超过上限，然后计算这些成功匹配的队伍间的实力差总和。在一个游戏中，队伍之间的对战要基于双方的实力来匹配。为了保证游戏体验，我们希望两支队伍的实力差别不超过一个上限值。匹配队伍之间的实力差总和。如果没有可以匹配的队伍，输出-1。第一行：两个整数，分别代表队伍数目和实力差的上限。说明 18与47配对，实力差距29。总实力差距29+22+6=57。59与81配对，实力差距22。第二行：每支队伍的实力值。81与87配对，实力差距6。
2023华为od机试真题【拔河比赛】Python 实现
2023华为od机试统一考试B卷【拔河比赛】Python 公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选选拔的规则如下: 1.按照身高优先、体重次优先的方式准备比赛阵容 2.规定参赛的队伍派出10名选手 请实现一个选拔队员的小程序。 输入为一个数组，记录了部门人员的身高、体重信息，如[身高,体重的方式放置;部门全部成员数量为大于10的一个数组要求输出一个size为10的二维数组，
华为OD机试Python - 拔河比赛
公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选。 选拔的规则如下： 按照身高优先、体重次优先的方式准备比赛阵容； 规定参赛的队伍派出10名选手。 请实现一个选拔队员的小程序。 输入为一个数组，记录了部门人员的身高、体重信息，如[身高,体重]的方式放置； 部门全部成员数量为大于10的一个数组。 要求输出一个size为10的二维数组。
2023年华为OD机试（python）B卷-拔河比赛
公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选选拔的规则如下: 1.按照身高优先、体重次优先的方式准备比赛阵容 2.规定参赛的队伍派出10名选手 请实现一个选拔队员的小程序。 输入为一个数组，记录了部门人员的身高、体重信息，如[身高,体重的方式放置;部门全部成员数量为大于10的一个数组要求输出一个size为10的二维数组，
【华为OD机试真题 Python语言】312、拔河比赛 | 机试真题+思路参考+代码解析
公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选。 选拔的规则如下： 1、按照身高优先、体重次优先的方式准备比赛阵容； 2、规定参赛的队伍派出10名选手 请实现一个选拔队员的小程序。 输入为一个数组，记录了部门人员的身高、体重信息，如[身高,体重]的方式放置； 部门全部成员数量为大于10的一个数组。 要求输出一个size为10的二维数组。
华为OD机试 - 拔河比赛（Python）
输入为N行员工信息，表示部门报名参加选拔的候选人信息，每行有两个数字，使用空格分隔，表示员工的身高、体重信息。要求输出一个10行的已经排序的参赛员工信息数据，每行有两个数字，使用空格分隔，表示员工的身高、体重信息如。表示两位候选员工，第一人身高181厘米，体重70公斤;输入为一个数组，记录了部门人员的身高、体重信息，如[身高,体重]的方式放置；公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选。部门全部成员数量为大于10的一个数组。要求输出一个size为10的二维数组。请实现一个选拔队员的小程序。
2023华为od机试 Python【拔河比赛】
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【华为OD机试真题 Python】拔河比赛|解题思路、代码解析
输入为N行员工信息，表示部门报名参加选拔的候选人信息，每行有两个数字，使用空格分隔，表示员工的身高、提供信息。要求输出一个10行的已经排序的参赛员工信息数据，每行有两个数字，使用空格分隔，表示员工的身高、提供信息。输入为一个数组，记录了部门人员的升高、提供信息，如[身高,体重]的方式放置；2）输入备选成员数量为N，10
华为OD机试 Python -拔河比赛
公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选。 选拔的规则如下： 按照身高优先、体重次优先的方式准备比赛阵容； 规定参赛的队伍派出10名选手。 请实现一个选拔队员的小程序。 输入为一个数组，记录了部门人员的身高、体重信息，如[身高,体重]的方式放置； 部门全部成员数量为大于10的一个数组。 要求输出一个size为10的二维数组。
【华为OD机试python】拔河比赛【2023 B卷|100分】
公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选。 选拔的规则如下： 按照身高优先、体重次优先的方式准备比赛阵容； 规定参赛的队伍派出10名选手。 请实现一个选拔队员的小程序。
华为OD机试 - 拔河比赛（Python/JS/C/C++ 2025 B卷 100分）
要求输出一个10行的已经排序的参赛员工信息数据，每行两个数字，空格分隔，表示员工的身高和体重。输入为一个数组，记录了部门人员的身高、体重信息，如身高,体重信息，如身高。成员身高和体重为int数据类型，输入成员数量10 < N <100。公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选。第二行输入每名员工的身高和体重，空格分开。要求输出一个数量为10的二维数组。请实现一个选拔队员的小程序。第一行输入全部员工数量N。
华为OD机试2024(JS,C++,JAVA,PYTHON)-拔河比赛
输入为N行员工信息，表示部门报名参加选拔的候选人信息，每行有两个数字，使用空格分隔，表示员工的身高、体重信息。要求输出一个10行的已经排序的参赛员工信息数据，每行有两个数字，使用空格分隔，表示员工的身高、体重信息如。表示两位候选员工，第一人身高181厘米，体重70公斤;第二人身高182厘米，体重70公斤。输入为一个数组，记录了部门人员的身高、体重信息，如[身高,体重]的方式放置；公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选。部门全部成员数量为大于10的一个数组。要求输出一个size为10的二维数组。
华为OD机试 - 拔河比赛（C++ Java JavaScript Python）
公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选。 选拔的规则如下： 按照身高优先、体重次优先的方式准备比赛阵容； 规定参赛的队伍派出10名选手。
【华为OD机试真题 2025B卷】312、拔河比赛 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py、C语言、JS）
题目描述 >公司最近准备进行拔河比赛，需要在全部员工中进行挑选。 选拔的规则如下： 1、按照身高优先、体重次优先的方式准备比赛阵容； 2、规定参赛的队伍派出10名选手 请实现一个选拔队员的小程序。 输入为一个数组，记录了部门人员的身高、体重信息，如[身高,体重]的方式放置； 部门全部成员数量为大于10的一个数组。 要求输出一个size为10的二维数组。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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