SDUT3333&3332 下一较大值

本文介绍了一种算法,用于解决在整数序列中寻找每个元素右侧第一个比它大的数的问题,并提供了一个C++实现示例。该算法利用栈结构进行高效处理。

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

Problem Description

对于包含n(1<=n<=100000)个整数的序列,对于序列中的每一元素,在序列中查找其位置之后第一个大于它的值,如果找到,输出所找到的值,否则,输出-1。

Input

输入有多组,第一行输入t(1<=t<=10),表示输入的组数;
以后是 t 组输入:每组先输入n,表示本组序列的元素个数,之后依次输入本组的n个元素。

Output

输出有多组,每组之间输出一个空行(最后一组之后没有);
每组输出按照本序列元素的顺序,依次逐行输出当前元素及其查找结果,两者之间以–>间隔。

Example Input

2
4 12 20 15 18
5 20 15 25 30 6

Example Output

12–>20
20–>-1
15–>18
18–>-1

20–>25
15–>25
25–>30
30–>-1
6–>-1

思路

看代码吧

代码

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <stack>
using namespace std;
const int maxn = 100005;
typedef struct 
{
    int num;
    int next;
    int id;
}node;
node a[maxn],temp;
int n;
void getnext()
{
    stack<node> s;
    for(int i = 0; i < n; i ++)
    {   
        if( s.empty() )
            s.push(a[i]);
        else
        {
            while( !s.empty() )
            {
                temp = s.top();
                if(temp.num < a[i].num)
                    a[temp.id].next = a[i].num;
                else break;
                s.pop();
            }
        }
        s.push(a[i]);
    }
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
        for(int i = 0; i < n; i ++)
        {
            scanf("%d",&a[i].num);
            a[i].next = -1;
            a[i].id = i;
        }
        getnext();
        for(int i = 0; i < n; i ++)
            printf("%d-->%d\n",a[i].num,a[i].next);
        if(t > 0)
            printf("\n");
    }
}
1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 &ldquo;减重 5kg&rdquo;&ldquo;增肌&rdquo;&ldquo;维持健康&rdquo;)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 &ldquo;三明治 + 牛奶&rdquo;),键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 &ldquo;营养平衡度&rdquo; 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 &ldquo;蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%&rdquo;) 目标达成率:针对健
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