[PAT-乙级]-1032. 挖掘机技术哪家强

通过一场挖掘机技能大赛,统计出参赛者代表的学校编号及其比赛成绩,最终找出总得分最高的学校及其实力。输入包括参赛人数和每位参赛者的学校编号与成绩,输出则是得分最高的学校编号与总分。

1032 挖掘机技术哪家强 (20 分)

为了用事实说明挖掘机技术到底哪家强,PAT 组织了一场挖掘机技能大赛。现请你根据比赛结果统计出技术最强的那个学校。

输入格式:

输入在第 1 行给出不超过 10​5​​ 的正整数 N,即参赛人数。随后 N 行,每行给出一位参赛者的信息和成绩,包括其所代表的学校的编号(从 1 开始连续编号)、及其比赛成绩(百分制),中间以空格分隔。

输出格式:

在一行中给出总得分最高的学校的编号、及其总分,中间以空格分隔。题目保证答案唯一,没有并列。

输入样例:

6
3 65
2 80
1 100
2 70
3 40
3 0

输出样例:

2 150

基本思路:定义一个数组school[10000]记录每个学校得总分,初值为0;school[stId]+=score;

#include<stdio.h>

 int school[100000];//用于记录每个学校得成绩和

 int main(){
    int n,stId,score;//每次输入得各个学校得ID和分数
    int maxId,maxScore;//最高分学校ID和分数

    scanf("%d",&n);
    maxId =0;//初始化
    maxScore = 0;
    while(n--){
        scanf("%d %d",&stId,&score);
        school[stId] += score;
        if(school[stId] > maxScore){
            maxId = stId;
            maxScore = school[stId];
        }
    }
    printf("%d %d",maxId,maxScore);
    return 0;
 }

 

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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