NOIP 2017 图书管理员

洛谷 P3955 图书管理员

https://www.luogu.org/problemnew/show/P3955

JDOJ 3161: [NOIP2017]图书管理员 T2

https://neooj.com:8082/oldoj/problem.php?id=3161

Description

图书馆中每本书都有一个图书编码,可以用于快速检索图书,这个图书编码是一个正整数。 
每位借书的读者手中有一个需求码,这个需求码也是一个正整数。如果一本书的图书编码恰好以读者的需求码结尾,那么这本书就是这位读者所需要的。 
小 D 刚刚当上图书馆的管理员,她知道图书馆里所有书的图书编码,她请你帮她写一个程序,对于每一位读者,求出他所需要的书中图书编码最小的那本书,如果没有他需要的书,请输出-1。 

Input

输入文件的第一行,包含两个正整数 n 和 q,以一个空格分开,分别代表图书馆里书的数量和读者的数量。 
接下来的n 行,每行包含一个正整数,代表图书馆里某本书的图书编码。 
接下来的q 行,每行包含两个正整数,以一个空格分开,第一个正整数代表图书馆里读者的需求码的长度,第二个正整数代表读者的需求码。

Output

输出文件有 q 行,每行包含一个整数,如果存在第 i 个读者所需要的书,则在第 i行输出第i 个读者所需要的书中图书编码最小的那本书的图书编码,否则输出-1。

Sample Input

5 5 2123 1123 23 24 24 2 23 3 123 3 124 2 12 2 12

Sample Output

23 1123 -1 -1 -1

HINT

 

【样例说明】
第一位读者需要的书有 2123、1123、23,其中23 是最小的图书编码。第二位读者需要的书有2123、1123,其中1123 是最小的图书编码。对于第三位,第四位和第五位读者,没有书的图书编码以他们的需求码结尾,即没有他们需要的书,输出-1。 

【数据规模】
对于20%的数据,1 ≤ n ≤ 2。 
另有20%的数据,q = 1。 
另有20%的数据,所有读者的需求码的长度均为 1。 
另有20%的数据,所有的图书编码按从小到大的顺序给出。 
对于100%的数据,1 ≤ n ≤ 1,000,1 ≤ q ≤ 1,000,所有的图书编码和需求码均不超过10,000,000。

 
普及组水题,手打模拟。
代码如下,百分百能看懂。
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
int a[1001];
int b[1001];
int ans[1001];
int n,q,cnt,temp;
bool cmpe(int a,int b)
{
    return a<b;
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&q);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&a[i]);
    for(int i=1;i<=q;i++)
    {
        cnt=0;
        temp=1;
        memset(b,0,sizeof(b));
        int x,code;
        scanf("%d%d",&x,&code);
        for(int k=1;k<=x;k++)
            temp*=10;
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            int cmp=a[j]%temp;
            if(cmp==code)
                b[++cnt]=a[j];
        }
        if(cnt==0)
            ans[i]=-1;
        else
        {
            sort(b+1,b+cnt+1,cmpe);
            ans[i]=b[1];
        }
    }
    for(int i=1;i<=q;i++)
        printf("%d\n",ans[i]);
    return 0;
}

这里注意一些细节,k层循环一定要写在外面,要不然会重复累乘造成错误。

if else千万不要压行。

记得每次匹配b数组和cnt要置零,temp要置成一。

差不多就这些了吧。

转载于:https://www.cnblogs.com/fusiwei/p/11220431.html

<think>嗯,用户想要了解基于Python的电商销售数据分析与可视化系统的代码。首先,我需要确定用户的需求是什么。可能他们是一个刚开始学习数据分析的学生,或者是一个电商从业者,想通过分析销售数据来优化业务。用户可能希望了解整个系统的架构、使用的技术栈,以及具体的代码实现步骤。 首先,我应该考虑系统的典型组成部分。通常,这样的系统包括数据预处理、分析、可视化和可能的交互功能。Python的常用库比如Pandas、Matplotlib、Seaborn、Plotly肯定会被提到。可能还需要数据库或者CSV文件的处理。 接下来,用户可能需要具体的代码示例,这样他们可以有一个起点。但要注意代码的正确性和可读性。比如,数据加载部分,使用Pandas读取CSV文件。然后,数据清洗步骤,处理缺失值、重复值,转换日期格式等。 然后是数据分析部分,可能需要统计销售额、订单量、用户行为等。可视化部分,可以用折线图展示销售额趋势,柱状图显示不同地区的销售情况,饼图显示产品类别分布,热力图展示相关性等。 用户可能还希望知道如何将这些整合成一个系统,可能需要用到Dash或Flask构建Web应用,但用户的问题可能更偏向于核心的数据分析和可视化,而不是完整的Web系统。因此,可能需要分步骤解释,并提供代码片段。 需要注意用户可能的误区,比如如何处理大数据集,是否需要使用数据库,或者实时数据更新。但根据问题描述,可能用户只需要基础的静态数据分析。 还要确保代码示例符合Python的语法规范,使用正确的库函数,并且注释清晰。另外,提醒用户安装必要的库,比如pandas、matplotlib、seaborn等。 可能需要给出一个完整的代码框架,从数据加载到可视化,并解释每一步的作用。同时,指出可能的扩展方向,比如加入机器学习模型预测销售趋势,或者构建交互式仪表盘。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,让用户能够逐步理解和实现系统。可能还需要提到数据安全、异常处理等方面,但根据用户的问题,可能不需要深入这些细节。</think>我将为您分步骤解析电商销售数据分析系统的开发要点,并提供核心代码示例: 一、技术栈选择 1. 数据处理:Pandas/Numpy 2. 可视化:Matplotlib/Seaborn/Plotly 3. 数据库:MySQL/SQLite 4. Web框架:Flask/Dash(可选) 5. 辅助工具:Jupyter Notebook 二、核心代码结构 ```python # 数据加载模块 import pandas as pd def load_data(file_path): """ 加载CSV格式的销售数据 :param file_path: 数据文件路径 :return: DataFrame格式数据 """ try: df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8') print(f"成功加载数据,共{len(df)}条记录") return df except Exception as e: print(f"数据加载失败:{str(e)}") return None ``` 三、数据分析流程(示例代码) ```python # 数据预处理 def data_cleaning(df): # 处理缺失值 df['销售额'] = df['销售额'].fillna(0) # 转换日期格式 df['订单日期'] = pd.to_datetime(df['订单日期']) # 删除重复记录 df.drop_duplicates(inplace=True) return df # 基础分析 def basic_analysis(df): # 计算月销售额 monthly_sales = df.resample('M', on='订单日期')['销售额'].sum() # 地区销量排名 region_rank = df.groupby('地区')['销售额'].sum().sort_values(ascending=False) return monthly_sales, region_rank ``` 四、可视化模块示例 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def visualize_sales_trend(data): """销售额趋势可视化""" plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.lineplot(x=data.index, y=data.values) plt.title('月度销售额趋势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销售额(元)') plt.grid(True) plt.savefig('sales_trend.png') plt.close() ``` 五、典型分析维度 1. 时间序列分析:$$ \text{销售额}(t) = \sum_{i=1}^{n} p_i \times q_i $$ 其中 $p_i$ 为商品单价,$q_i$ 为销售量 2. 用户行为分析: ```python # RFM模型计算 def calculate_rfm(df): snapshot_date = df['订单日期'].max() + pd.DateOffset(days=1) rfm = df.groupby('用户ID').agg({ '订单日期': lambda x: (snapshot_date - x.max()).days, '订单ID': 'count', '销售额': 'sum' }) rfm.rename(columns={ '订单日期': 'Recency', '订单ID': 'Frequency', '销售额': 'Monetary' }, inplace=True) return rfm ``` 六、系统扩展建议 1. 添加交互功能(使用Dash): ```python import dash from dash import dcc, html app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div([ dcc.Graph(id='sales-trend'), dcc.Dropdown( id='region-selector', options=[{'label': r, 'value': r} for r in regions], value='全国' ) ]) ``` 2. 异常值检测: $$ \text{阈值} = Q3 + 1.5 \times IQR $$ 其中 $Q3$ 为第三四分位数,$IQR$ 为四分位距 七、部署建议 1. 使用Docker容器化部署 2. 添加定时任务自动更新数据 3. 集成权限管理系统 4. 添加数据缓存机制 完整系统需要包含: 1. 数据接入层(支持CSV/数据库/API) 2. 业务逻辑层(分析算法) 3. 展示层(可视化/报表) 4. 用户交互层(参数配置) 建议开发步骤: 1. 明确分析需求 2. 设计数据结构 3. 实现核心算法 4. 构建可视化界面 5. 进行系统测试 6. 部署上线 注意:实际开发中需要处理数据安全、性能优化、异常处理等问题,建议使用版本控制系统(如Git)进行代码管理。
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