Kattis - abc 【水】

本文介绍了一种简单的算法,该算法首先对三个输入数字进行排序,并使用一个字符到数字的映射表来根据给定的字符顺序输出排序后的数字。通过双向映射的方式实现了字符与数字之间的对应。

这里写图片描述

题意

给出三个数,然后给出一个顺序,有ABC三个字母构成,
A是最大的数字
B是中间的数字
C是最小的数字

根据 ABC的顺序 给出 数字的顺序

思路
先排序一下,然后用 MAP 双向标记一下

AC代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <ctype.h>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <deque>
#include <vector>
#include <queue>
#include <string>
#include <map>
#include <stack>
#include <set>
#include <numeric>
#include <sstream>

using namespace std;
typedef long long LL;

const double PI  = 3.14159265358979323846264338327;
const double E   = 2.718281828459;
const double eps = 1e-6;

const int MAXN = 0x3f3f3f3f;
const int MINN = 0xc0c0c0c0;
const int maxn = 1e3 + 5;
const int MOD  = 1e9 + 7;
int main()
{
    map <char, int> m;
    m.clear();
    int a[3];
    int i;
    for (i = 0; i < 3; i++)
        scanf("%d", &a[i]);
    sort(a, a + 3);
    for (i = 0; i < 3; i++)
        m['A' + i] = a[i];
    string s;
    cin >> s;
    for (i = 0; i < 3; i++)
    {
        if (i)
            printf(" ");
        cout << m[s[i]];
    }
    cout << endl;
}


### EIQ-ABC 分析计算方法及其在 IT 领域的应用 EIQ-ABC 是一种基于订单数据的分析方法,广泛应用于物流管理、库存优化以及供应链设计等领域。它通过提取和统计订单中的 **Entry(品项)**、**Item(数量)** 和 **Quantity(频率)** 数据来支持决策制定。 #### 1. 基本概念与定义 EIQ-ABC 方法的核心在于对订单数据进行分类处理并分配优先级。具体来说: - **E (Entry)** 表示订单中涉及的商品种类数。 - **I (Item)** 表示每种商品的具体订购量。 - **Q (Quantity)** 则表示某种商品被订购的总次数或频次[^1]。 这些指标可以进一步划分为不同的类别以便于管理和资源分配。通常会采用 ABC 分类法来进行区分,其中 A 类代表高价值或者高频次的数据;B 类处于中间平;C 类则对应低重要性的部分[^2]。 #### 2. 计算流程概述 以下是实现 EIQ-ABC 分析的一般过程: ##### 数据准备阶段 收集一段时间内的历史订单记录作为输入源材料。确保所选时间段能够反映实际业务状况,并剔除异常值影响准确性[^3]。 ##### 统计汇总操作 利用编程工具如 Python 或 Excel 对原始数据按前述三个维度分别求取总计数值及占比情况。例如,在 Python 中可以通过 Pandas 库完成如下任务: ```python import pandas as pd data = {'Product': ['A', 'B', 'C'], 'Orders': [50, 80, 70], 'Frequency':[100,90,80]} df = pd.DataFrame(data) # Calculate total orders and frequency percentages df['Order_Percentage'] = df['Orders']/sum(df['Orders']) * 100 df['Freq_Percentage'] = df['Frequency']/sum(df['Frequency']) * 100 print(df) ``` 此脚本片段展示了如何创建一个简单的 DataFrame 并添加百分比列用于后续分析工作[^4]。 ##### 分类判定逻辑 依据所得比例划分界限设定阈值条件从而确定各条目所属组别(A/B/C),这一步骤可能需要结合行业经验调整参数设置以达到最佳效果[^5]。 #### 3. 在 IT 领域的实际运用案例 随着信息技术的发展,EIQ-ABC 不仅局限于传统制造业场景下使用,还逐渐渗透到软件开发运维(SRE)等方面发挥重要作用: - **服务器负载均衡**:通过对请求流量模式执行类似的分解研究可以帮助识别哪些服务组件消耗最多资源进而采取针对性措施提升效率减少成本支出. - **数据库查询性能调优**:类似于物品拣货路径规划思路,我们可以评估SQL语句访问表结构特性找出热点区域集中精力改进瓶颈环节. 以上均体现了该理论框架灵活性强适应范围广的特点[^6]. ---
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