团体程序设计天梯赛——L1-034 点赞

团体程序设计天梯赛——L1-034 点赞

https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805098188750848

微博上有个“点赞”功能,你可以为你喜欢的博文点个赞表示支持。每篇博文都有一些刻画其特性的标签,而你点赞的博文的类型,也间接刻画了你的特性。本题就要求你写个程序,通过统计一个人点赞的纪录,分析这个人的特性。

输入格式:

输入在第一行给出一个正整数N(≤1000),是该用户点赞的博文数量。随后N行,每行给出一篇被其点赞的博文的特性描述,格式为“K F​1⋯F​K”,其中1≤K≤10,F​i(i=1,⋯,K)是特性标签的编号,我们将所有特性标签从1到1000编号。数字间以空格分隔。

输出格式:

统计所有被点赞的博文中最常出现的那个特性标签,在一行中输出它的编号和出现次数,数字间隔1个空格。如果有并列,则输出编号最大的那个。

输入样例:

4
3 889 233 2
5 100 3 233 2 73
4 3 73 889 2
2 233 123

输出样例:

233 3

先输入点赞的微博数量n,然后进行数据的输入,存放在数组a[n][10]中,b[1001]存放某个id出现的次数,如果这个id出现了,b[id]就加一,max存放的是出现最多的次数,max1存放的是出现次数最多且最大的id,随着输入的增加而更新,最后将max1及max输出,搞定。

#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
	int n;
	cin>>n;
	int k,a[n][10],max=0,max1=0,b[1001]={0};
	for(int i=0;i<n;i++){
		cin>>k;
		for(int j=0;j<k;j++){
			cin>>a[i][j];
			b[a[i][j]]++;
			if(b[a[i][j]]>max){
				max=b[a[i][j]];
				max1=a[i][j];
			}
			if(b[a[i][j]]==max){
				if(a[i][j]>max1){
					max=b[a[i][j]];
					max1=a[i][j];
				}
			}
		}
	}
	cout<<max1<<" "<<max;
}
### 关于团体程序设计天梯赛 L1-06 的解析 #### 题目描述 根据已知的信息,题目涉及一个矩阵操作问题。具体来说,给定一个二维数组(矩阵),BOSS 可以选择某一行或者某一列进行标记。输入数据包含多组查询 \( Q \),每组查询由两个参数组成:\( T_i \) 和 \( C_i \)[^1]。如果 \( T_i = 0 \),则表示 BOSS 对第 \( C_i \) 行进行了某种操作;如果 \( T_i = 1 \),则表示对第 \( C_i \) 列进行了操作。 目标是对这些操作的结果进行处理并输出相应的结果。 --- #### 解决思路 为了高效解决该问题,可以采用如下方法: 1. **初始化矩阵** 假设矩阵大小为 \( N \times M \),可以根据实际需求初始化一个全零或特定值的矩阵。 2. **模拟操作过程** 使用循环遍历所有的查询 \( Q \),对于每一个查询: - 如果 \( T_i = 0 \),更新对应的行; - 如果 \( T_i = 1 \),更新对应的列。 3. **优化存储空间** 若仅需统计某些属性(如被访问次数),可以直接维护两维计数器来代替完整的矩阵存储方式。 4. **最终输出** 根据题目要求打印修改后的矩阵或其他计算结果。 --- #### 示例代码实现 (Python) 以下是基于上述逻辑的一个 Python 实现示例: ```python def process_matrix(n, m, queries): rows = [0] * n # 初始化行状态 cols = [0] * m # 初始化列状态 for t, c in queries: if t == 0: # 更新指定行 rows[c - 1] += 1 elif t == 1: # 更新指定列 cols[c - 1] += 1 result = [] for i in range(n): # 构建结果矩阵 row_data = [] for j in range(m): row_data.append(rows[i] + cols[j]) # 结合行列影响 result.append(row_data) return result # 输入样例 n, m, q = map(int, input().split()) # 矩阵尺寸和查询数量 queries = [list(map(int, input().split())) for _ in range(q)] # 查询列表 matrix_result = process_matrix(n, m, queries) # 打印结果矩阵 for row in matrix_result: print(' '.join(map(str, row))) ``` 此代码实现了对矩阵的操作,并通过累加的方式记录每一行和每一列的影响程度[^2]。 --- #### 注意事项 1. 数据范围可能较大,因此需要关注算法的时间复杂度和内存消耗。 2. 如果题目有额外约束条件(如模运算、特殊字符填充等),应进一步调整代码逻辑。 ---
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