【无标题】

 1.        在C++中，tolower是一个标准库函数，它可以将一个字符转换为小写字母。它的原型定义在头文件<cctype>中。

  int tolower(int c);

tolower函数接受一个整数类型的参数c，它表示要转换的字符的ASCII码值。如果c`是大写字母，则返回相应的的小写字母；否则返回原字符。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用tolower函数将字符串中的所有大写字母转换为小写字母：

#include <iostream>

#include <cctype>

#include <string>

int main()

{ std::string str = "HELLO, WORLD!";

for (auto& c : str)

{ c = std::tolower(c); }

std::cout << str << std::endl;

return 0; }

输出结果为：

hello, world!

2.        在C++中，npos是一个常数，通常用于表示字符串中不存在的索引位置。当使用字符串的成员函数（如find()）查找某个子串或字符时，如果未找到匹配的内容，则返回std::string::npos。npos是一个在string类中定义的静态成员常量，其值通常为-1。

以下是一个示例代码，演示了如何使用npos来表示字符串中不存在的字符位置：

#include <iostream>

#include <string>

int main()

{ std::string str = "hello world";

size_t pos = str.find("foo");

if (pos == std::string::npos)

{ std::cout << "Substring not found" << std::endl; }

else

{ std::cout << "Substring found at position " << pos << std::endl; }

return 0; }

在上面的示例中，我们尝试在字符串str中查找子串"foo"。由于该子串不存在于字符串中，因此find()函数返回std::string::npos，即-1。我们在条件语句中使用==运算符将其与npos进行比较，以判断子串是否存在于字符串中。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);

    int N, M;
    cin >> N >> M;
    
    vector<int> itemToBox(N + 1); // 物品编号从1到N
    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        cin >> itemToBox[i];
    }
    
    int K;
    cin >> K;
    
    while (K--) {
        vector<int> queryItems;
        int item;
        while (cin >> item && item != 0) {
            queryItems.push_back(item);
        }
        
        vector<int> boxCounts(M + 1, 0); // 收纳箱编号从1到M
        for (int item : queryItems) {
            int box = itemToBox[item];
            boxCounts[box]++;
        }
        
        vector<pair<int, int>> result;
        for (int i = 1; i <= M; ++i) {
            if (boxCounts[i] > 0) {
                result.emplace_back(i, boxCounts[i]);
            }
        }
        
        sort(result.begin(), result.end());
        
        bool first = true;
        for (const auto& entry : result) {
            if (!first) {
                cout << " ";
            }
            cout << "B" << entry.first << "-" << entry.second;
            first = false;
        }
        cout << '\n';
    }
    
    return 0;
}

为了优化程序性能，避免运行超时，我们需要分析当前代码的瓶颈所在。原代码在处理查询时，对于每个查询物品，都访问一次itemToBox数组，然后将结果存入map中。虽然map的插入和查找操作平均时间复杂度是O(log n)，但在最坏情况下（比如所有物品都在同一个收纳箱中）可能会退化为O(n)，导致整体时间复杂度较高。

方法思路

1. 输入处理：读取物品数量N和收纳箱数量M。然后读取N个数字，表示每个物品所在的收纳箱编号，存储在数组itemToBox中。

2. 查询处理：对于每个查询，读取所有物品编号直到遇到0为止。使用一个数组boxCounts来统计这些物品所在的收纳箱及其出现次数。数组的索引代表收纳箱编号，值代表该收纳箱中被查询物品的数量。

3. 输出处理：遍历boxCounts数组，收集所有非零的收纳箱编号及其对应的物品数量，然后按收纳箱编号升序排序后输出。

解决代码

cpp

复制

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);

    int N, M;
    cin >> N >> M;
    
    vector<int> itemToBox(N + 1); // 物品编号从1到N
    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        cin >> itemToBox[i];
    }
    
    int K;
    cin >> K;
    
    while (K--) {
        vector<int> queryItems;
        int item;
        while (cin >> item && item != 0) {
            queryItems.push_back(item);
        }
        
        vector<int> boxCounts(M + 1, 0); // 收纳箱编号从1到M
        for (int item : queryItems) {
            int box = itemToBox[item];
            boxCounts[box]++;
        }
        
        vector<pair<int, int>> result;
        for (int i = 1; i <= M; ++i) {
            if (boxCounts[i] > 0) {
                result.emplace_back(i, boxCounts[i]);
            }
        }
        
        sort(result.begin(), result.end());
        
        bool first = true;
        for (const auto& entry : result) {
            if (!first) {
                cout << " ";
            }
            cout << "B" << entry.first << "-" << entry.second;
            first = false;
        }
        cout << '\n';
    }
    
    return 0;
}

代码解释

1. 输入优化：使用ios::sync_with_stdio(false);和cin.tie(nullptr);来加速输入输出操作，减少IO时间。

2. 统计收纳箱信息：使用数组boxCounts来记录每个收纳箱中被查询物品的数量，索引代表收纳箱编号。数组的访问和更新操作时间复杂度为O(1)，比map更高效。

3. 结果收集和排序：遍历boxCounts数组，收集所有非零的收纳箱编号及其对应的物品数量，存入result向量中。然后对result进行排序，确保输出顺序正确。

4. 输出结果：遍历排序后的result，按照指定格式输出每个收纳箱及其对应的物品数量，确保行首尾无多余空格。

这种方法通过使用数组代替map来统计收纳箱信息，显著提高了查询处理的速度，避免了运行超时的问题。

要解决这个问题，我们需要实现一个智能管家程序，该程序能够记录每个物品所在的收纳箱，并根据老人的查询，输出相关收纳箱及其包含的被查询物品的数量。关键在于高效地处理查询，并按照指定的格式输出结果。

方法思路

1. 输入处理：首先读取物品数量N和收纳箱数量M。然后读取N个数字，表示每个物品所在的收纳箱编号。这里可以使用一个数组来存储每个物品对应的收纳箱编号，索引代表物品编号，值代表收纳箱编号。

2. 查询处理：对于每个查询，我们需要收集所有被查询的物品编号（直到遇到0为止）。然后，统计这些物品所在的收纳箱及其出现次数。可以使用一个哈希表（或字典）来记录每个收纳箱中包含的被查询物品的数量。

3. 输出处理：将统计后的收纳箱按编号升序排序，然后按照指定格式输出每个收纳箱及其对应的物品数量。

解决代码

cpp

复制

#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main() {
    int N, M;
    cin >> N >> M;
    
    vector<int> itemToBox(N + 1); // 物品编号从1到N
    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        cin >> itemToBox[i];
    }
    
    int K;
    cin >> K;
    
    while (K--) {
        vector<int> queryItems;
        int item;
        while (cin >> item && item != 0) {
            queryItems.push_back(item);
        }
        
        map<int, int> boxCounts; // 使用map自动按箱号排序
        for (int item : queryItems) {
            int box = itemToBox[item];
            boxCounts[box]++;
        }
        
        bool first = true;
        for (const auto& entry : boxCounts) {
            if (!first) {
                cout << " ";
            }
            cout << "B" << entry.first << "-" << entry.second;
            first = false;
        }
        cout << endl;
    }
    
    return 0;
}

代码解释

1. 输入处理：使用vector<int> itemToBox来存储每个物品对应的收纳箱编号。索引代表物品编号，直接通过索引访问即可得到物品所在的收纳箱。

2. 查询处理：对于每次查询，读取所有物品编号直到遇到0为止，将这些物品编号存储在queryItems向量中。

3. 统计收纳箱信息：使用map<int, int> boxCounts来记录每个收纳箱中被查询物品的数量。map会自动按照收纳箱编号升序排列，简化了排序步骤。

4. 输出结果：遍历boxCounts，按照格式输出每个收纳箱及其包含的被查询物品数量。使用first标志来控制空格输出，确保行首尾无多余空格。

这种方法确保了高效处理查询，并且利用map的自动排序特性简化了收纳箱编号的排序过程，使得代码简洁且高效。