【最大访客数】

本文介绍了一种简单有效的算法来估计不同时间段内的最大访客数。通过分别对访客的到达时间和离开时间进行排序,可以轻松计算出每个小时的最大访客数量。
/*
最大访客数
说明:
现将举行一个餐会,让访客事先填写到达时间与离开时间,为了掌握座位的数目,必须先估计不同时间的最大访客数

解法:
这个题目看似有些复杂,其实相当简单,单就计算访客数这个目的,同时考虑同一访客的来访时间与离开时间,反而会使程式变得复杂;只要将来
访时间与离开时间分开处理就可以了,假设访客 i 的来访时间为x[i],而离开时间为y[i]。在资料输入完毕之后,将x[i]与y[i]分别进行排序
(由小到大),道理很简单,只要先计算某时之前总共来访了多少访客,然后再减去某时之前的离开访客,就可以轻易的解出这个问题。
*/

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX 100
#define SWAP(x, y) {int t; t = x; x = y; y = t;}

int partition(int [], int , int );
void quicksort(int [], int , int );
int maxguest(int [], int[], int, int );

int main(void)
{
    int x[MAX] = {0};
    int y[MAX] = {0};
    int time = 0;
    int count = 0;
    
    printf("\n 输入来访与离开125;时间(0~24): ");
    printf("\n范例: 10 15");
    printf("\n输入-1 -1结束\n");
    while(count < MAX)
    {
        printf("\n>>");
        scanf("%d%d", &x[count], &y[count]);
        if(x[count] < 0)
        {
            break;
        }
        count++;
    }
    
    if(count >= MAX)
    {
        printf("\n超出最大访客数(%d)", MAX);
        count--;
    }
    
    quicksort(x, 0, count);
    quicksort(y, 0, count);
    
    while(time < 25)
    {
        printf("\n %d 时的最大访客数 : %d", time, maxguest(x, y, count, time));
        time++;
    }
    printf("\n");
    return 0;
}

int maxguest(int x[], int y[], int count, int time)
{
    int i, num = 0;
    for(i = 0; i <= count; i++)
    {
        if(time > x[i])
        {
            num++;
        }
        if(time > y[i])
        {
            num--;
        }
    }
    return num;
}

int partition(int number[], int left, int right)
{
    int i, j, s;
    s = number[right];
    i = left - 1;
    for(j = left; j < right; j++)
    {
        if(number[j] <= s)
        {
            i++;
            SWAP(number[i], number[j]);
        }
    }
    SWAP(number[i+1], number[right]);
    return i+1;
}

void quicksort(int number[], int left, int right)
{
    int q;
    if(left < right)
    {
        q = partition(number, left, right);
        quicksort(number, left, q - 1);
        quicksort(number, q + 1, right);
    }
}

 

运行结果:

 

Nano-ESG据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注据集。 该据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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