PTA团体程序设计天梯赛 L2-014 列车调度 (25 分)

该博客介绍了如何利用数据结构解决PTA平台上的L2-014 列车调度问题,强调了数据结构在解决问题中的重要性。题目要求列车按照编号递减的顺序从出口离开,通过建立一个数组并运用二分查找,可以确定至少需要的铁轨数量。博客提供了AC代码示例,并鼓励读者点赞。

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L2-014 列车调度 (25 分)

原题链接

火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。

两端分别是一条入口(Entrance)轨道和一条出口(Exit)轨道,它们之间有N条平行的轨道。每趟列车从入口可以选择任意一条轨道进入,最后从出口离开。在图中有9趟列车,在入口处按照{8,4,2,5,3,9,1,6,7}的顺序排队等待进入。如果要求它们必须按序号递减的顺序从出口离开,则至少需要多少条平行铁轨用于调度?

输入格式:

输入第一行给出一个整数N (2 ≤ N ≤10​5​​),下一行给出从1到N的整数序号的一个重排列。数字间以空格分隔。

输出格式:

在一行中输出可以将输入的列车按序号递减的顺序调离所需要的最少的铁轨条数。

输入样例:

9
8 4 2 5 3 9 1 6 7

输出样例:

4

 

题解:这题我一看到就想到之前学数据结构的时候老师讲的那个栈的问题,数据结构真的有用,好好学啊!emmm扯远了,这题只需要一个数组即可,每个下标值存储最小的,依次输入数据,如果输入的这个数比当前的小,就替换掉当前数,反之就继续遍历数组,如果到最后没找到就加在数组后面,举个例子

入口处按照{8,4,2,5,3,9,1,6,7}的顺序排队等待进入,首先8进去,放在第一个位置,然后4进去跟8比较,4<8所以替换掉,当前数组就变成{4},然后2进去,2<4,当前数组就变成{2},然后5进去,5>2,所以往后面找,一直找到数组末尾(ps现在数组只有一个元素),没找到的话就加在后面.现在数组就是{2,5},就这样一直算...算到最后数组是{1,3,6,7},数组中有几个值就有几条路。

需要注意的是,查找的时候需要用二分找,不然会爆时间

下面是AC代码:

#include"iostream"
#include"algorithm"

using namespace std;
const int maxn = 1e6;
long array[maxn];

int main()
{
	int n;
	cin >> n;
	long num;
	array[0]=maxn;
	int size=1;
	while(n--)
	{	
		cin >> num;
		long *p=upper_bound(array,array+size,num);//二分查找函数,自行百度 
		if(p!=&array[size])//查看是否找到比当前值大的值,找到就覆盖掉,没找到就添加在后面 
			*p=num;
		else
			array[size++]=num;
	}
	cout << size;
	return 0;
}

觉得有用就点个赞吧,右上角哦,谢谢

 

 

 

关于 PTA 团体程序设计天梯赛 L2-01 的具体目及其解答,虽然当前引用未直接提及该目的具体内容[^1],但从以往的经验来看,L2 级别的目通常涉及较为复杂的算法逻辑或数据结构应用。 以下是基于经验推测可能的 L2-01 类型目及解决方案: --- ### 可能的 L2-01 目描述 假设 L2-01 是一道与 **字符串处理** 或 **动态规划 (DP)** 相关的问。例如,给定一段文字和若干关键词,要求统计这些关键词在文本中的出现次数,并返回按频率排序的结果列表。 #### 输入格式 - 第一行是一个正整数 N 表示关键词的数量。 - 接下来 N 行每行为一个关键词。 - 最后是一段由多个句子组成的文本。 #### 输出格式 按照关键词出现频次降序排列输出每个关键词及其对应的频次。如果频次相同,则按输入顺序输出。 --- ### 解决方案代码实现 以下提供一种 Python 实现方式来解决上述问: ```python from collections import Counter def count_keywords(keywords, text): word_list = text.split() # 将文本拆为单词列表 counter = Counter(word_list) # 使用 Counter 统计词频 result = [] for keyword in keywords: freq = counter[keyword] result.append((keyword, freq)) # 按照频次降序排序,若频次相等则保持原输入顺序 sorted_result = sorted(result, key=lambda x: (-x[1], keywords.index(x[0]))) return sorted_result if __name__ == "__main__": n = int(input().strip()) # 关键词数量 keywords = [input().strip() for _ in range(n)] # 获取关键词 text = input().strip() # 获取文本 output = count_keywords(keywords, text) for item in output: print(f"{item[0]} {item[1]}") ``` 此代码通过 `collections.Counter` 来高效计算关键词在文本中的出现次数,并利用自定义排序规则满足目需求[^2]。 --- ### 注意事项 1. 如果存在大小写敏感的情况,在预处理阶段可以统一转换为小写字母形式再进行匹配。 2. 对于特殊字符干扰(如标点符号),需提前清理掉无关字符以确保准确性。 ---
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