【天梯】 python L2-005 集合相似度 (25 point(s))

该博客讲解了一个Python函数,用于计算两个输入集合的并集中不同元素的数量以及两集合共享元素的数量。通过实例演示,展示了如何使用set操作来解决这个问题,并将结果转换为百分比形式输出。

这个题目就是求两个集合的并集的不同数字个数和两个集合都有的不同数字个数。


def count(a,b):
    a1=set(a[1:])
    b1=set(b[1:])
    cn=0
    for i in a1:
        if i in b1:
            cn+=1
    com=[]
    com.extend(a[1:])
    com.extend(b[1:])
    co=len(set(com))
    return cn/co
n=int(input())
x=[]
for i in range(n):
    x.append(list(map(int,input().split())))
res=[]
k=int(input())
for i in range(k):
    a,b=map(int,input().split())
    res.append(count(x[a-1],x[b-1]))
for i in range(k):
    #print("%.02f%%"%(res[i]*100.0))
    print("{:.02f}%".format(res[i]*100.0))
<think>好的,我现在需要帮助用户查询团队天梯赛L2-001题目的相关信息或解题思路。首先,我要确认用户提到的L2-001具体是哪一年的题目,因为不同年份的题目内容可能不同。用户之前提供的引用内容是关于2021年天梯赛的L1题,但用户现在询问的是L2级别的题目,可能需要更多的信息。 由于用户提供的引用中并没有直接提到L2-001,我需要依靠自己的知识库或查找相关资源。根据常见的L2题目结构,L2-001通常涉及较为复杂的算法或数据结构,比如最短路、动态规划、树结构等。例如,有的年份的L2-001可能是关于紧急救援的问题,涉及Dijkstra算法的应用。 接下来,我需要验证这个假设是否正确。假设题目是紧急救援类问题,通常要求计算最短路径的数量,并在最短路径中选择救援队伍数量最多的路径。解题思路一般包括使用Dijkstra算法,同时维护两个数组:一个记录最短距离,另一个记录最大救援队数量,以及路径数量。 然后,我需要考虑如何结构化回答。首先给出题目的大致描述,然后分步骤解析解题思路,包括图的建立、Dijkstra算法的应用、状态更新的条件等。接着提供示例代码,并确保代码符合用户之前的格式要求,如Python代码块,并正确使用LaTeX公式。 另外,用户要求生成相关问题,我需要根据题目内容提出可能的相关问题,例如如何优化Dijkstra算法、如何处理多个最短路径的情况,以及题目的应用场景等。 最后,检查所有LaTeX公式是否正确使用$...$和$$...$$格式,确保没有语法错误,并确认回答结构清晰,符合用户的要求。</think>### 团队天梯赛 L2-001 紧急救援 题目解析 L2-001通常为**城市紧急救援**类题目,要求计算最短路径数量及最大救援队伍。以下是解题思路: #### 1. 题目核心要素 - 城市构成带权无向图,节点表示城市,边权为路径长度 - 每个城市有救援队伍数量 - 需求:从起点到终点的 - 最短路径条数 - 最短路径中能集结的最大救援队伍 - 具体路径输出 #### 2. 算法选择 采用**Dijkstra算法**变体,维护三个状态数组: - $dist[]$: 最短距离 - $num[]$: 路径数量 - $teams[]$: 最大救援队 - $pre[]$: 前驱节点(用于回溯路径) #### 3. 实现步骤 1. **建图** - 使用邻接表存储:`vector<pair<int, int>> graph[N]` - 记录各城市初始救援队数量 2. **优先队列优化** ```cpp priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII>> pq; // 小顶堆 ``` 3. **状态更新规则** - 当发现更短路径时: $$ dist[v] = dist[u] + w $$ $$ num[v] = num[u] $$ $$ teams[v] = teams[u] + city_teams[v] $$ - 当路径长度相等时: $$ num[v] += num[u] $$ $$ if(teams[u] + city_teams[v] > teams[v]) $$ $$ \quad update\ teams[v]\ and\ pre[v] $$ #### 4. 复杂度分析 - 时间复杂度:$O(M + NlogN)$(优先队列优化版Dijkstra) - 空间复杂度:$O(N+M)$ #### 示例代码框架(C++) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=510; int city_teams[N], dist[N], num[N], teams[N], pre[N]; vector<pair<int,int>> graph[N]; void dijkstra(int s, int n){ fill(dist, dist+N, INT_MAX); dist[s] = 0; num[s] = 1; teams[s] = city_teams[s]; // ... 优先队列实现 } void print_path(int v){ if(v == pre[v]) return; print_path(pre[v]); cout << v << " "; } ```
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