1056. Mice and Rice (25)PAT甲级

本文介绍了一个比赛排名模拟算法,该算法使用队列和结构体来实现。通过输入参赛者的体重和初始顺序,模拟多轮淘汰过程,最终确定每个参赛者的最终排名。

传送门

#include<stdio.h>
#include<queue>

using namespace std;
#define MAX_N 1010

struct mouse{
    int weight;
    int rank;
}mouse[MAX_N];

queue<int >q;

int main(){
    int np,ng,order;
    scanf("%d%d",&np,&ng);
    for(int i=0;i<np;i++){
        scanf("%d",&mouse[i].weight);
    }
    for(int i=0;i<np;i++){
        scanf("%d",&order);
        q.push(order);  
    }
    int num=np;
    int group;
    while(q.size()!=1){
        if(num%ng==0)   group=num/ng;
        else    group=num/ng+1;
        for(int i=0;i<group;i++){
            int max=q.front();
            for(int j=0;j<ng;j++){
                if(i*ng+j>=num) break;
                int front=q.front();
                if(mouse[front].weight>mouse[max].weight){
                    max=front;
                }
                mouse[front].rank=group+1;
                q.pop();
            }
            q.push(max);
        }
        num=group;
    }
    mouse[q.front()].rank=1; 
    for(int i=0;i<np;i++){
        printf("%d",mouse[i].rank);
        if(i!=np-1) printf(" ");
    }
    return 0;
}
### 回答1: `kernel.mice(2)` 翻译成中文的意思是 `核心.多重离散数据插补(2)`,是缺失值插补方法之一,用于处理多重离散数据中的缺失值。它是通过模拟马尔科夫链来生成缺失值的多个可能值,然后通过多个回归模型进行插补。其中的参数 2 表示生成的多个可能值的数量。这个方法通常用于处理分类变量中的缺失值。 ### 回答2: 在Python中,kernel.mice(2) 是一种基于多元插补的方法,用于处理数据中的缺失值。该方法使用鼠标算法(Multiple Imputation by Chained Equations, MICE)来估计缺失值,并生成多个完整的数据集。 具体而言,kernel.mice(2)是通过迭代的方式,将数据集中的缺失值替换为估计值。首先,算法通过观察到的数据计算缺失值的条件分布。然后,它使用这些条件分布来模拟缺失值的多个可能值,以创建多个完整的数据集。随后,对于每个数据集,算法会执行建模和分析,得到对应的估计值。最后,每个数据集的估计值被合并成一个单一的结果。 使用kernel.mice(2)可以更好地处理缺失值,因为它考虑了特征之间的相互依赖关系。当数据集中存在多个缺失值或缺失值的分布有一定复杂性时,该方法可以提供更准确的估计。 总之,kernel.mice(2)是一种用于处理缺失值的方法,它通过多元插补和迭代的方式,生成多个完整的数据集,并利用这些数据集进行估计和分析。 ### 回答3: kernel.mice(2)是Python中一个函数的调用,意思是调用名为"kernel.mice"的函数并传入参数值为2。函数名中的"kernel"可能指的是某个核心功能或者框架,而"mice"可能是函数的具体功能或者用途的名称。传入的参数2可能是函数需要使用的某个变量或者数值。具体的功能和参数的含义需要查看函数的定义或者文档来确定。
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