PTA团体程序设计天梯赛-练习集L1-034 点赞

L1-034 点赞

题目要求

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 F1⋯Fk”,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
代码如下:
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int n,k,lable;
	int F[1005]={0};
	cin>>n;
	for(int i=0;i<n;++i)
	{
		cin>>k;
		for(int j=0;j<k;++j)
		{
			cin>>lable;
			F[lable]++;
		}
	}

	int max_lable=0,time=0;
	for(int s=1;s<=1000;++s)
	{
		if(F[s]>=time)
		{
			max_lable=s;
			time=F[s];
		}			
	}
	cout<<max_lable<<" "<<time<<endl;
	return 0;
}
### PTA 团体程序设计天梯赛 L1-034 题目解析 #### 题目描述 微博上的“”功能允许用户为其喜欢的博文提供支持。每篇博文都有若干标签来刻画其特性,而用户的行为也能反映个人偏好特性。本题的任务是通过统计某人过的博文及其对应的标签,分析并总结该用户的兴趣特征。 输入数据的第一行给出正整数 N (≤100),即被博文的数量;随后 N 行,每一行依次给出一篇博文的信息:首先是一个不超过 80 字符长度的字符串作为博文 ID,接着是一个正整数 K_i (≤10),代表这篇博文拥有的标签数量,最后跟着的是这 K_i 个不同的标签(每个标签由英文字母组成且长度不超过 20)。注意同一标签可能出现在不同博文中。 接下来的一行给出一个正整数 M (≤N),表示需要查询的兴趣标签总数;之后一行给出这些要查询的具体标签名称。 输出部分应按照以下格式呈现:对于每一个查询的标签,如果它曾经出现在任何一条被的博文中,则输出 “Yes”,否则输出 “No”。所有结果之间用单个空格隔开[^2]。 --- #### 解决方案概述 为了完成此任务,可以采用哈希表或者合的数据结构存储已知的所有标签,并快速判断目标标签是否存在其中。以下是具体的解决方法: 1. **读取输入** 使用标准输入流获取所有的博文信息以及待查询的标签列表。 2. **构建标签合** 将所有出现过的标签存入到一个无序合 `unordered_set` 中以便后续高效查找操作。 3. **处理查询请求** 对于每一个查询项,在之前建立好的标签中检索它的存在状态。“Yes” 或者 “No”的判定依据就是能否找到对应条目的布尔值转换而来。 下面是基于 C++ 的解决方案代码实现: ```cpp #include <iostream> #include <set> #include <string> using namespace std; int main(){ int n; cin >> n; // 博文数目 set<string> tagsSet; // 存储所有唯一标签 string blogId, tag; int ki; while(n--){ cin >> blogId >> ki; // 获取博客ID 标签数量Ki for(int i=0;i<ki;i++){ cin>>tag; tagsSet.insert(tag); // 插入标签至合中 } } int m; cin>>m; // 查询次数M bool first=true; while(m--){ cin>>tag; if(!first){ cout<<" "; // 输出间隔空格 }else{ first=false; } if(tagsSet.find(tag)!=tagsSet.end()){ cout << "Yes"; }else{ cout << "No"; } } cout<<endl; } ``` 上述代码实现了从输入读取、标签收再到最终的结果输出整个流程。 --- #### 复杂度分析 - 时间复杂度主要取决于两方面:一是遍历所有博文记录的时间 O(N*K_max),二是执行最多 M 次的合查找时间 O(M*log(T)) ,这里 T 是总的不同标签种类数。由于采用了高效的散列技术,实际运行效率非常高。 - 空间复杂度则主要是用来保存全部不重复标签的空间需求量级大约为 O(T)。 ---
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