PTA 模拟EXCEL排序 (25 分)

Excel可以对一组纪录按任意指定列排序。现请编写程序实现类似功能。

输入格式:

输入的第一行包含两个正整数N(≤10​5​​) 和C,其中N是纪录的条数,C是指定排序的列号。之后有 N行,每行包含一条学生纪录。每条学生纪录由学号(6位数字,保证没有重复的学号)、姓名(不超过8位且不包含空格的字符串)、成绩([0, 100]内的整数)组成,相邻属性用1个空格隔开。

输出格式:

在N行中输出按要求排序后的结果,即:当C=1时,按学号递增排序;当C=2时,按姓名的非递减字典序排序;当C=3时,按成绩的非递减排序。当若干学生具有相同姓名或者相同成绩时,则按他们的学号递增排序。

输入样例:

3 1
000007 James 85
000010 Amy 90
000001 Zoe 60

输出样例:

000001 Zoe 60
000007 James 85
000010 Amy 90

 三种排序方式,用sort写贼鸡儿简单,sort可真好用啊

AC代码

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
struct xxx{
	int id; 
	char name[20];
	int cj;
};
bool cmp1(xxx a,xxx b){
	return a.id<b.id;
}
bool cmp2(xxx a,xxx b){
	if(strcmp(a.name,b.name)==0) return a.id<b.id;
	if(strcmp(a.name,b.name)>0) return false;
	else return true;
}
//boo
### PTA 平台排序问题解决方案 #### 一、理解排序的概念 排序是指根据特定条件或属性对一组对象进行有序排列的过程。常见的排序方式包括但不限于升序和降序,在不同应用场景下可能需要不同的实现方法[^1]。 #### 二、基于堆的数据结构应用实例 针对某些类型的排序任务,可以采用堆这种高效的数据结构来辅助完成。例如,在构建最大堆时,根节点总是存储着当前集合中的最大值;反之亦然,最小堆则保持最小元素位于顶部位置。因此,如果目标是获得一个按数值大小递增的结果序列,则应创建大顶堆以便每次都能轻易获取并移除最高位数作为下一个待处理项直至全部元素都被妥善安置好为止;而为了得到相反顺序即由高到低依次排列出来的列表形式,则需设立一个小顶堆来进行相应操作。 ```python import heapq def heap_sort_asc(arr): # 构造大根堆 max_heap = [] for num in arr: heapq.heappush(max_heap, -num) sorted_arr = [-heapq.heappop(max_heap) for _ in range(len(max_heap))] return sorted_arr def heap_sort_desc(arr): min_heap = [] for num in arr: heapq.heappush(min_heap, num) sorted_arr = [heapq.heappop(min_heap) for _ in range(len(min_heap))] return sorted_arr[::-1] ``` 上述代码片段展示了如何利用Python内置模块`heapq`实现了两种方向上的堆排序逻辑:一种是从大至小(`heap_sort_asc`),另一种则是从小往大(`heap_sort_desc`)。这里值得注意的是,在构造最大堆的时候由于默认是最小堆所以通过取负号的方式来模拟最大堆的行为特性。 #### 三、PTA平台常见练习题析 对于像PTA这样的在线编程实践平台上所提供的有关于图的基础表示方法——邻接矩阵与邻接表等知识点的学习材料而言,掌握它们之间的区别以及适用场景是非常重要的。比如在面对稀疏图的情况下选用后者往往能够节省更多空间资源的同时提高访问效率;而对于稠密型网络来说前者或许会更加合适一些因为可以直接索引任意两点间是否存在边连接关系而不必遍历整个链表寻找对应记录[^3]。 另外,“马踏棋盘”的案例也很好地体了根据不同实际需求挑选恰当求解策略的重要性。尽管存在多种途径可供尝试,但在给定标准尺寸(如8×8规格)的前提下推荐使用深度优先搜索加回溯机制相结合的方式去探索所有可行路径直到找到满足要求的一条完整路线结束搜索过程[^2]。
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