JXNUOJ_1925:特殊排序

本文深入探讨了排序算法与查找方法在数据处理中的应用,详细讲解了多种排序算法(如快速排序、归并排序)及查找技术(如二分查找),并提供了实用的代码实现和性能优化策略,旨在提升读者在复杂数据集处理过程中的效率。

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题目描述

输入一系列整数,将其中最大的数挑出,并将剩下的数进行排序。

输入格式

输入第一行包括1个整数N,1<=N<=1000,代表输入数据的个数。
接下来的一行有N个整数。

输出

可能有多组测试数据,对于每组数据,
第一行输出一个整数,代表N个整数中的最大值,并将此值从数组中去除,将剩下的数进行排序。
第二行将排序的结果输出。

样例输入

5
5 3 2 4 1

样例输出

5
1 2 3 4


#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
int n;
int a[1002];
int main()
{
	while(cin>>n)
	{
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			cin>>a[i];
		}
		if(n == 1){
            cout<<a[0]<<endl;
            cout<<-1<<endl;
            continue;
        }
		sort(a,a+n);
		cout<<a[n-1]<<endl;
		for(int i=0;i<n-2;i++)
		{
			cout<<a[i]<<" ";
		}
		cout<<a[n-2]<<endl;
	}
	return 0;
} 


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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