Java练习题Demo—排名

java练习题(set集合) 第一题 请将如下4个字符串数据["aaa","bbb","ccc","ddd"],依次添加到HashSet集合中,并遍历查看存储结果。反馈该题 查看 参考答案 package cn.Work1206.hooong01; /* 请将如下4个字符串数据["aaa","bbb","ccc","ddd"],依次添加到HashSet集合中,并遍历查看存储结果。 */ import java.util.... 阅读详情

Problem Description
今天的上机考试虽然有实时的Ranklist,但上面的排名只是根据完成的题数排序,没有考虑
每题的分值,所以并不是最后的排名。给定录取分数线,请你写程序找出最后通过分数线的
考生,并将他们的成绩按降序打印。

Input
测试输入包含若干场考试的信息。每场考试信息的第1行给出考生人数N ( 0 < N
< 1000 )、考题数M ( 0 < M < = 10 )、分数线(正整数)G;第2行排序给出第1题至第M题的正整数分值;以下N行,每行给出一
名考生的准考证号(长度不超过20的字符串)、该生解决的题目总数m、以及这m道题的题号
(题目号由1到M)。
当读入的考生人数为0时,输入结束,该场考试不予处理。

Output
对每场考试,首先在第1行输出不低于分数线的考生人数n,随后n行按分数从高
到低输出上线考生的考号与分数,其间用1空格分隔。若有多名考生分数相同,则按他们考
号的升序输出。

Sample Input
4 5 25
10 10 12 13 15
CS004 3 5 1 3
CS003 5 2 4 1 3 5
CS002 2 1 2
CS001 3 2 3 5
1 2 40
10 30
CS001 1 2
2 3 20
10 10 10
CS000000000000000001 0
CS000000000000000002 2 1 2
0

Sample Output
3
CS003 60
CS001 37
CS004 37
0
1
CS000000000000000002 20

题意:大水题!
练基础很适合!

import java.util.Scanner;

public class Main{
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        while(sc.hasNext()){
            int n=sc.nextInt();
            if(n==0){
                return ;
            }
            int m = sc.nextInt();
            int g = sc.nextInt();

            int[] gm = new int[m+1];
            for(int i=1;i<gm.length;i++){
                gm[i]=sc.nextInt();
            }
            String[] str = new String[n];
            int k=0;
            String[] idstr = new String[n];
            int[] idn = new int[n];
            for(int i=0;i<n;i++){
                idstr[i] = sc.next();
                //System.out.println(id);
                idn[i] = sc.nextInt();
                int[] idnm = new int[idn[i]];
                int sum=0;
                for(int j=0;j<idn[i];j++){
                    idnm[j]=sc.nextInt();
                    sum= sum + gm[idnm[j]];
                }
                if(sum>=g){
                    str[k++]=idstr[i]+" "+sum;
                }
            }

            if(k==0){
                System.out.println(0);
                continue;
            }
            String[] strs= new String[k];
            int strm[] = new int[k];
            for(int i=0;i<k;i++){
                String[] strTemp = new String[2];
                strTemp = str[i].split(" ");
                strs[i]=strTemp[0];
                strm[i]=Integer.parseInt(strTemp[1]);
            }

            for(int i=0;i<k-1;i++){
                for(int j=i+1;j<k;j++){
                    if(strm[i]<strm[j]){
                        strm[i]=strm[i]^strm[j];
                        strm[j]=strm[i]^strm[j];
                        strm[i]=strm[i]^strm[j];

                        String s=strs[i];
                        strs[i]=strs[j];
                        strs[j]=s;
                    }

                    if(strm[i]==strm[j]){
                        if(strs[i].compareTo(strs[j])>0){
                            strm[i]=strm[i]^strm[j];
                            strm[j]=strm[i]^strm[j];
                            strm[i]=strm[i]^strm[j];

                            String s=strs[i];
                            strs[i]=strs[j];
                            strs[j]=s;
                        }
                    }
                }
            }

            System.out.println(k);
            for(int i=0;i<k;i++){
                System.out.print(strs[i]);
                System.out.println(" "+strm[i]);
            }

        }
    }
}
【华为OD机考真题】- 冠亚军排名,奖牌榜排名(B卷-100分)(Java) 第一行输入一个整数N (0<N<21),代表国家数量然后接下来的N行,每行包含1个字符串QName表示各个国家的名称和三个整数Gi.Si,Bi表示每个获得的aold medal.silver medal.bronze medal的数量,以空格隔开,如(China 51 20 21)具体见样例输入。 🖥️3. 输出描述 输出奖牌榜的依次顺序,只输出国家名称,各占一行,具体见样例输出 🔍4. 示例演示 ✨4.1 示例1 输入: 输出: 示例说明:输入: 输出: 示例说明:输入: 输出: 示例说明:题目要求根 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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甘橙移动应用团队 676

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

使用数组实现随机排名(java)

需求:在班里有5为同学需要汇报作业,采用随机排名后进行汇报。请依次输入5为同学的学号,然后展示出一组随机的排名顺序。思想:依次遍历数组中的每个元素,每遍历一个数据,都随机一个索引值出来,让当前数据与该索引值的数据进行交换。在代码中我做了详细的代码说明。

weixin_54454406的博客 625

java+redis实现排行榜排名

简述:该实例是根据springBoot整合redis来实现排行榜的效果,根据redis的sort set数据结构完成对数据的排行, sort set的存储结构:zset.add(key,value,score); key作为我们存储的整个大集合,value存放的就是我们的元素的名称节点,score则是我们存放的元素值。 上图存储的key为:user:age,存储的value为:age1/age2....

weixin_42739916的博客 6678
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Jfeng7810
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