The 2018 JUST Collegiate Programming Contest J题 Smatest Difference

本文探讨了在数组中寻找最大子集的问题,该子集内的任意两个元素差值绝对值不超过1。通过使用暴力算法,遍历数组并计算满足条件的最大子集数量。文章提供了一个具体的C++实现示例。

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大致题意:a数组大小为n,找到a子集最多有多少个元素,该子集种任意两个元素差值绝对值小于等于1.

漏看了 the number of......然后三个人都疯狂面对样例猜题意,还猜不对。。。

数据才1e4,暴力就好了啊

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=1e4+5;
int a[maxn];
int main(){
	int t;
	cin>>t;
	while(t--){
		int n;
		cin>>n;
		memset(a,0,sizeof(a));
		while(n--){
			int temp;
			cin>>temp;
			a[temp]++;
		}
		int ans=0;
		for(int i = 1 ; i <= 1e4 ; i ++){
			if(a[i]+a[i-1] > ans) ans=a[i]+a[i-1];
		}
		cout<<ans<<endl;
	}
	return 0;
} 

 

1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
截至目前,尚未有2024年四川省级大学生程序设计竞赛的具体目或解公开发布。然而,可以基于以往的比赛内容推测可能涉及的类型和主。 通常情况下,四川省大学生程序设计竞赛(Sichuan Provincial Collegiate Programming Contest)中的A往往是一个相对基础但具有挑战性的算法问,旨在测试参赛者的逻辑思维能力和编程技巧。例如,在2021年的比赛中,A“Chuanpai”的核心在于通过模拟来处理周期性变化的行为模式[^3]。 对于类似的目,解决的关键通常是识别并利用某种规律或者周期特性来进行高效计算。以下是针对该类问的一个通用解决方案框架: ### 解决方案框架 假设未来某道A涉及到周期行为的变化,则可以通过如下方式实现其基本逻辑: #### 周期检测与状态更新 ```python def simulate_rounds(people, preferences): rounds = 0 while not is_stable_state(people): # 判断当前状态是否稳定 update_people_based_on_preferences(people, preferences) # 更新每个人的状态 rounds += 1 return rounds, people def is_stable_state(people): # 定义稳定性条件 pass def update_people_based_on_preferences(people, preferences): n = len(preferences) new_people = [] for i in range(n): if (preferences[i] % 2 == 0 and i % 2 == 0) or \ (preferences[i] % 2 != 0 and i % 2 != 0): new_people.append(add_dish(people[i])) else: new_people.append(eat_dish(people[i])) global people people = new_people[:] def add_dish(person): person['dishes'] += 1 return person def eat_dish(person): if person['dishes'] > 0: person['dishes'] -= 1 return person ``` 上述代码片段展示了如何根据偏好列表`preferences`动态调整人员数组`people`的状态,并持续迭代直到达到某个稳定的终止条件为止。 尽管目前无法确切得知2024年度的确切考细节,但从过往经验来看,比赛倾向于考察选手们对数据结构、算法优化以及边界情况处理的理解程度。 ### 结论 综上所述,虽然具体到2024年的赛事详情尚不可知,但是通过对历年真的学习研究可以帮助预测可能出现的方向及其应对策略。
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