天梯赛 人以群分

7-9 人以群分(25 分)

社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”,现希望根据这个指标把人群分为两大类,即外向型(outgoing,即活跃度高的)和内向型(introverted,即活跃度低的)。要求两类人群的规模尽可能接近,而他们的总活跃度差距尽可能拉开。

输入格式:

输入第一行给出一个正整数N2N105)。随后一行给出N个正整数,分别是每个人的活跃度,其间以空格分隔。题目保证这些数字以及它们的和都不会超过231

输出格式:

按下列格式输出:

Outgoing #: N1
Introverted #: N2
Diff = N3

其中N1是外向型人的个数;N2是内向型人的个数;N3是两群人总活跃度之差的绝对值。

输入样例1:

10
23 8 10 99 46 2333 46 1 666 555

输出样例1:

Outgoing #: 5
Introverted #: 5
Diff = 3611

输入样例2:

13
110 79 218 69 3721 100 29 135 2 6 13 5188 85

输出样例2:

Outgoing #: 7
Introverted #: 6
Diff = 9359

第一种:

  #include<bits/stdc++.h >
using namespace std;
int main()
{
int n;
int n1=0,n2=0;
int *a=new int[n]; //在 n不知道的情况下,可以这样定义数组 ,而且可以节省不必要的时间
     cin>>n;
for(int i=0;i<n;i++)
 cin>>a[i];
sort(a,a+n);
int num=n/2;
for(int i=0;i<num;i++)
 n1=n1+a[i];
for(int i=num;i<n;i++)
   n2=n2+a[i];
printf("Outgoing #: %d\n",n-num); 
printf("Introverted #: %d\n",num);
   printf("Diff = %d\n",n2-n1); 
   return 0;  

}

第二种:

  #include<bits/stdc++.h >
using namespace std;
int a[100001];
int main()
{
int n;
int n1=0,n2=0;
     cin>>n;
for(int i=0;i<n;i++)
 cin>>a[i];
sort(a,a+n);
int num=n/2;
for(int i=0;i<num;i++)
 n1=n1+a[i];
for(int i=num;i<n;i++)
   n2=n2+a[i];
printf("Outgoing #: %d\n",n-num); 
printf("Introverted #: %d\n",num);
   printf("Diff = %d\n",n2-n1); 
   return 0;  
}

活跃度判定,从中间分开即可。

<think>好的,我在需要处理用户关于“人以群分的社会学意义或应用场景”的问题。首先,用户可能是在寻找社会学中群体类的相关理论和实际应用。根据任务要求,我需要调用网络搜索工具来获取相关信息,然后整合成清晰有用的回答,同时遵守格式规范。 首先,要确定用户意图。用户提到“社会学意义”和“应用场景”,所以需要涵盖理论和实际应用两方面。接下来,我需要搜索相关的社会学理论,比如同质性原理、社会认同理论、结构洞理论等。同时,应用场景可能包括市场营销、社群管理、公共政策等。 然后,需要验证这些理论是否正确,应用场景是否合适。例如,同质性原理是否由McPherson提出,社会认同理论是否由Tajfel和Turner发展。结构洞理论是否属于Burt的研究。这些都需要确认。 接下来是应用场景部。市场营销中的客户细确实常用群体类,比如使用聚类算法。教育领域的个性化教学也是一个应用点。公共政策中的社区治理和危机管理可能需要群体类的数据支持。需要确保这些例子有实际案例或研究支持。 还要注意回答的结构,成多个方法或步骤,每个换行,不使用步骤词汇。同时,避免第一称,正确引用公式和代码。例如,聚类算法的数学公式和Python代码示例需要正确格式化。 最后,生成相关问题时要基于用户的问题和回答内容,比如询问群体类的理论基础、数据驱动方法、公共政策应用等。确保问题相关且具体。 在,检查是否所有要求都满足:点回答、正确引用、代码和公式格式、相关问题部正确。没有问题的话,就可以整理答案了。</think>社会群体类的理论与实践价值可从社会学原理和实应用两个维度展开析: **社会学理论层面** - 同质性原理(Homophily)由McPherson提出,描述个体更倾向与相似特征者互动,形成$S_{ij}=w_1A_i + w_2B_j$的社会关系模型($S_{ij}$表示关系强度,$A,B$为特征向量) - 社会认同理论(Tajfel & Turner)揭示群体归属感对个体行为的塑造作用,群体边界通过符号标记和互动仪式得以强化 - 结构洞理论(Burt)指出异质群体间的信息桥梁价值,计算公式为$Brokerage=\sum(1-\rho_{ij})$($\rho$为群体间连接密度) **实际应用场景** 市场营销领域运用聚类算法进行客户细: ```python from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=5) segments = kmeans.fit_predict(customer_data) ``` 教育机构通过学习者画像制定个性化教学方案,特征矩阵包含学习风格($LS$)、认知水平($CL$)等维度:$$Profile = \begin{bmatrix} LS_1 & CL_1 \\ LS_2 & CL_2 \end{bmatrix}$$ 公共政策制定采用社会网络析(SNA)识别社群结构,模块度计算公式$Q=\frac{1}{2m}\sum_{ij}[A_{ij}-\frac{k_ik_j}{2m}]\delta(c_i,c_j)$指导社区治理
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