搜狗2016研发工程师编程题

本文介绍了一种通过程序实现的方法来检测问答社区中的作弊行为。主要关注两种作弊情况:互相回答问题的情况及被两个已知作弊者同时回答的情况。通过记录用户间的互动,程序能够找出并列出所有作弊者的ID。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int main(){
	int n;
	while (cin >> n){
		vector<int>p(n, 0);
		vector<vector<int>>vec;
		for (int i = 0; i < n; i++){
			vector<int>temp;
			int id, num;
			cin >> id >> num;
			temp.push_back(id);
			temp.push_back(num);
			while (num--){
				int st;
				cin >> st;
				temp.push_back(st);
			}

			vec.push_back(temp);
		}

		vector<vector<int>>vec1(n, vector<int>(n, 0));
		for (int i = 0; i < vec.size(); i++){
			for (int j = 2; j < vec[i].size(); j++){
				vec1[i][vec[i][j] - 1] = 1;
			}
		}

		for (int i = 0; i < n; i++){
			for (int j = 0; j < n; j++){
				if (vec1[i][j] == 1 && vec1[j][i] == 1){
					p[i] = 1;
					p[j] = 1;
				}
			}
		}

		vector<int>idcheat;
		vector<int>idcheck;
		int count = 0;
		for (int i = 0; i < n; i++){
			if (p[i] == 1){
				count++;
				idcheat.push_back(i);
			}
			else{
				idcheck.push_back(i);
			}
		}

		for (int i = 0; i < idcheck.size(); i++){
            int temp = 0;
			for (int j = 0; j < idcheat.size(); j++){
				
				if (vec1[idcheck[i]][idcheat[j]] == 1){
					++temp;
					//cout << temp << endl;
				}
				if (temp >= 2){
					p[idcheck[i]] = 1;
					//cout << idcheck[i] << endl;
					count++;
					break;
				}
			}
		}
		cout << count << endl;
		for (int i = 0; i < n; i++){
			if (p[i] == 1){
				cout << i + 1<<" ";
			}
		}
		cout << endl;
	}
	system("pause");
	return 0;
}

现在我们需要查出一些作弊的问答社区中的ID,作弊有两种:1.A回答了B的问题,同时B回答了A的问题。那么A和B都是作弊。2.作弊ID用户A和作弊ID用户B同时回答了C的问题,那么C也是作弊。已知每个用户的ID是一串数字,一个问题可能有多个人回答。

输入描述:
每组数据第一行为总问题数N(N小于等于200000),第二行开始每行一个问题,第一个数字为提问人ID,第二个数字为回答人数,后面则为所有回答人的ID。(ID均为0-1000000的整数)
输出描述:
第一行为作弊ID数量,第二行开始为从小到大的每行一个作弊ID。

输入例子:
3
1 1 2
2 1 1
3 2 1 2

输出例子:
3
1 2 3



ps:上述自己编写的程序,验证没有问题,但没有AC,可能使用的空间太多了


2016/9/12  am 1:17

又弄了一个多小时,终于ac了,累死了;下面是修改的完整代码:

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int main(){
	int n;
	while (cin >> n){
		vector<int>p(n, 0);
		vector<vector<int>>vec;
		for (int i = 0; i < n; i++){
			vector<int>temp;
			int id, num;
			cin >> id >> num;
			temp.push_back(id);
			temp.push_back(num);
			while (num--){
				int st;
				cin >> st;
				temp.push_back(st);
			}

			vec.push_back(temp);
		}

		vector<vector<int>>vec1(n, vector<int>(n, 0));
		for (int i = 0; i < vec.size(); i++){
			for (int j = 2; j < vec[i].size(); j++){
				if ((vec[i][0]-1) != (vec[i][j] - 1)){
					vec1[vec[i][0]-1][vec[i][j] - 1] = 1;
				}
			}
		}

		for (int i = 0; i < n; i++){
			for (int j = 0; j < n; j++){
				if (vec1[i][j] == 1 && vec1[j][i] == 1){
					p[i] = 1;
					p[j] = 1;
				}
			}
		}

		vector<int>idcheat;
		vector<int>idcheck;
		int count = 0;
		for (int i = 0; i < n; i++){
			if (p[i] == 1){
				count++;
				idcheat.push_back(i);
			}
			else{
				idcheck.push_back(i);
			}
		}

		for (int i = 0; i < idcheck.size(); i++){
            int temp = 0;
			for (int j = 0; j < idcheat.size(); j++){
				
				if (vec1[idcheck[i]][idcheat[j]] == 1){
					++temp;
					//cout << temp << endl;
				}
				if (temp >= 2){
					p[idcheck[i]] = 1;
					//cout << idcheck[i] << endl;
					count++;
					break;
				}
			}
		}
		cout << count << endl;
		if (count == 0) continue;
		else{
			//cout << count << endl;
			for (int i = 0; i < n; i++){
				if (p[i] == 1){
					if (--count){
						cout << i + 1 << " ";
					}
					else
						cout << i + 1;
					//cout << i + 1<<" ";
				}
			}
			cout << endl;
		}
	}
	//system("pause");
	return 0;
} 



基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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