L1-030 一帮一 (15 分)

L1-030 一帮一 (15 分)

“一帮一学习小组”是中小学中常见的学习组织方式,老师把学习成绩靠前的学生跟学习成绩靠后的学生排在一组。本题就请你编写程序帮助老师自动完成这个分配工作,即在得到全班学生的排名后,在当前尚未分组的学生中,将名次最靠前的学生与名次最靠后的异性学生分为一组。

输入格式:

输入第一行给出正偶数N(≤50),即全班学生的人数。此后N行,按照名次从高到低的顺序给出每个学生的性别(0代表女生,1代表男生)和姓名(不超过8个英文字母的非空字符串),其间以1个空格分隔。这里保证本班男女比例是1:1,并且没有并列名次。

输出格式:

每行输出一组两个学生的姓名,其间以1个空格分隔。名次高的学生在前,名次低的学生在后。小组的输出顺序按照前面学生的名次从高到低排列。

输入样例:

8
0 Amy
1 Tom
1 Bill
0 Cindy
0 Maya
1 John
1 Jack
0 Linda

输出样例:

Amy Jack
Tom Linda
Bill Maya
Cindy John

作者: 陈越

单位: 浙江大学

时间限制: 400 ms

内存限制: 64 MB

代码长度限制: 16 KB


编译器:C++(g++)

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
struct student
{
    int sex;
    string name;
};
int main()
{
    int n,a;
    string s;
    scanf("%d",&n);
    student stu[n];
    int vis[55]={0};
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>stu[i].sex>>stu[i].name;
    }
    for(int i=0;i<n/2;i++)
    {
        cout<<stu[i].name<<" ";
        for(int j=n-1;j>=n/2;j--)
        {
            if(vis[j]==0&&stu[j].sex!=stu[i].sex)
            {
                cout<<stu[j].name<<endl;
                vis[j]=1;
                break;
            }
        }

    }
    return 0;
}

 

### 广度优先遍历算法的实现及应用 #### 1. 基本概念 广度优先遍历(Breadth-First Search, BFS)是种用于图结构的搜索算法,其核心思想是从某个起点开始逐层扩展,先访问离起点最近的所有节点后再逐步深入更远的节点。这种策略类似于二叉树的层次遍历[^2]。 在具体操作上,BFS 使用队列来存储待访问的节点。每次从队列中取出个节点并将其标记为已访问状态,随后将该节点的所有未访问邻居加入队列等待后续处理。通过这种方式可以确保按距离顺序逐访问所有可达节点。 #### 2. C++中的实现方式 以下是基于C++语言的个典型实现案例,其中利用了标准模板库(STL)中的`queue`容器以及布尔数组记录节点访问情况: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; void bfs(int start, vector<vector<int>> &adjMatrix, int n){ vector<bool> visited(n, false); // 初始化全部节点为未访问 queue<int> q; cout << "访问顺序: "; visited[start]=true; // 将起始点设为已访问 q.push(start); while(!q.empty()){ int u=q.front(); // 取出当前要探索的节点 q.pop(); cout<<u<<" "; // 输出此节点编号 for (int i=0;i<n;i++) { // 查找与此节点相连且尚未访问过的其他节点 if(adjMatrix[u][i]==1 && !visited[i]){ visited[i]=true; // 设置新找到的相邻节点为已访问 q.push(i); // 加入队列以便之后继续查找他们的连接关系 } } } } int main(){ int nodesCount=11; // 定义总共有多少个节点 vector<vector<int>> adjMat(nodesCount,vector<int>(nodesCount)); /* 构建邻接矩阵 */ // 这里省略实际赋值过程... bfs(0, adjMat,nodesCount); // 开始于第零号节点执行bfs函数 return 0; } ``` 上述代码片段展示了如何构建个简单的无向图并通过调用 `bfs()` 函数完成对该图的次完整的广度优先遍历。注意这里假设输入数据已经形成了正确的邻接矩阵形式表示法[^1]。 #### 3. 应用场景- **最短路径求解**: 对于非加权图而言,BFS能够有效地找出两个特定顶点之间的最小边数即所谓的"最短路径". - **连通量检测**: 当面对大规模稀疏网络时,可以通过多次启动不同源点上的独立BFS流程快速判断哪些部属于同个强联通子集. - **拓扑排序辅助工具**: 在某些特殊情况下也可以配合栈或者其他额外的数据结构起工作从而达成更加复杂的任务目标比如计算DAG(directed acyclic graph)内的线性排列方案等等[^3]. ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值