PTA-7-6 最大与次小 (45 分)

7-6 最大与次小 (45 分)

给你一个由n个不同整数组成的序列,请你从中找出最大的数字和次小的数字。
输入格式:

输入的第一行为一个正整数T(T<=100),表示接下来有T组测试数据,

每组的第一行为一个整数n(2<=n<=100),表示序列的长度,

接下来有n个不同整数,表示序列的各个值。
输出格式:

对于每组测试数据,输出最大的数字和次小的数字,数字之间用一个空格分隔,每组输出占一行。
输入样例:

在这里给出一组输入。例如:

2
3
3 1 2
2
2 1
结尾无空行

输出样例:

在这里给出相应的输出。例如:

3 2
2 2
结尾无空行
#include<stdio.h>
int main()
{
	int T,i;
	scanf("%d",&T);
	for(i=1;i<=T;i++)
	{
      int n,t,j,k;
      scanf("%d",&n);
      int a[n];
      for(j=0;j<n;j++)
      {
      	scanf("%d\n",&a[j]);
	  }
	  for(j=0;j<n;j++)
	  {
	  	for(k=j+1;k<n;k++)
	  	{
	  		if(a[k]>a[j])
	  		{
	  			t=a[k];
	  			a[k]=a[j];
	  			a[j]=t;
			  }
		  }
	  }
	  printf("%d %d\n",a[0],a[n-2]);
	}
	return 0;
}

注:最大和次小都要和前面的后面的的值比较,不能片面的认为只能和后一个或者前一个比较,在在冒泡排序中,因为这样的原因,始终没做出来,这点参考了把怪物藏起来得代码,特此声明。

在这道题中 先理清思路,

 1 按要求输入相应的·值

2 对每组数据进行排序

3 得到其最大数字和次小值

### PTA 题目 7-5 和 7-6析 #### 关于题目背景 PTA 平台上的编程练习通常涉及算法设计、数据结构应用以及逻辑推理能力。对于题目编号为 **7-5** 和 **7-6** 的两道题,其核心主题围绕着模拟现实场景中的行为模式——具体来说,“撒狗粮”的情境被抽象成了一种程序化的表达方式。 以下是针对这两道题目的可能实现方法及其解析: --- #### 题目 7-5 解析实现 这道题目主要考察的是字符串处理能力和条件判断技巧。假设输入是一系列情侣之间的互动记录,目标是从这些记录中筛选出特定的行为并统计频率。 ##### 实现思路 通过读取每条记录,提取关键字来匹配预定义的“撒狗粮”标准,并计算符合条件的数量。 ```python def count_dog_food(records, keywords): """ 统计给定记录列表中有多少满足关键词集合的标准 :param records: list[str], 输入的情侣互动记录 :param keywords: set[str], 定义为“撒狗粮”的关键词集合 :return: int, 符合条件的数 """ count = 0 for record in records: words = record.split() # 将单条记录拆为单词列表 if any(word in keywords for word in words): # 如果任意单词属于关键词集,则计入一 count += 1 return count # 示例调用 records_example = [ "Alice gave Bob a heart-shaped chocolate", "Bob and Alice went to the park together", "Charlie bought himself a new book" ] keywords_set = {"heart", "together"} # 假设这两个词代表撒狗粮行为 result = count_dog_food(records_example, keywords_set) print(f"Total dog food actions: {result}") # 输出结果应为2 ``` 上述代码片段展示了如何利用简单的字符串操作完成任务[^1]。 --- #### 题目 7-6 解析实现 此部进一步扩展了前一题的功能需求,在原有基础上增加了时间维度考量或者更复杂的交互关系建模。例如,不仅关注某一天内的活动频,还希望了解长期趋势变化;又或者是引入社交网络概念,评估不同个体之间的影响程度差异等。 ##### 数据结构选择建议 为了高效存储和查询大量用户间的关系链路信息,推荐采用图(Graph)形式表示整个系统状态。其中节点(Node)对应参(即人物角色),边(Edge)则用来描述他们彼此间的联系强度或事件发生概率。 下面给出基于邻接表(adjacency list)构建图模型的一个例子: ```python from collections import defaultdict class SocialGraph: def __init__(self): self.graph = defaultdict(list) def add_edge(self, u, v): """向无向图添加一条连接""" self.graph[u].append(v) self.graph[v].append(u) def bfs_traversal(self, start_node): """执行广度优先遍历(BFS), 返回访问顺序""" visited = set() queue = [start_node] traversal_order = [] while queue: current = queue.pop(0) if current not in visited: visited.add(current) traversal_order.append(current) neighbors = sorted([node for node in self.graph[current] if node not in visited]) queue.extend(neighbors) return traversal_order # 创建实例对象 sg = SocialGraph() # 添加几组样本关联 pairs_of_friends = [("Alice", "Bob"), ("Bob", "Eve"), ("Alice", "Eve")] for pair in pairs_of_friends: sg.add_edge(*pair) # 展示从“Alice”出发可达的所有朋友名单 path_result = sg.bfs_traversal("Alice") print("Friends reachable via BFS:", path_result) ``` 这里采用了Breadth First Search (BFS)[^2] 来探索由初始顶点所能触及到的所有其他成员路径长度最短的情况。 --- ### 总结说明 以上别就两个层的任务提出了相应的解决方案框架。前者侧重基础功能达成,后者尝试挖掘潜在深层规律特性。当然实际编码过程中还需要注意边界情况处理以及其他细节优化方面的工作。
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