10461: 整理抽屉

题目描述

期末考试即将来临,小T由于同时肩负了学习、竞赛、班团活动等多方面的任务,一直没有时间好好整理他的课桌抽屉,为了更好地复习,小T首先要把课桌抽屉里的书分类整理好。小T的抽屉里堆着N本书,每本书的封面上都印有学科名称,学科名称用一个字符串表示,如语文学科的书封面上都印有“chinese”。现在,你的任务是帮助小T找出哪个学科的书最多?

输入

第一行包含一个自然数N(0<N≤1000)表示抽屉中书的总数。接下来N行每行包含一本书的学科名称,学科名称是一个长度不超过15的由小写英文字母组成的字符串。

输出

仅有一行包含一个字符串,表示最多的那种书的学科名称。数据保证答案一定是唯一的。

样例输入 Copy

5
english
chinese
physics
chinese
chinese

样例输出 Copy

chinese

提示

【样例解释】
    小T课桌抽屉里共有5本书,其中有3本是语文学科的,英语学科和物理学科各有1本,所以最多的是语文学科的书,应输出“chinese”。
【数据范围】
30%的数据满足:1≤N≤10,学科名称长度不超过2
100%的数据满足:1≤N≤1000,学科名称长度不超过15

用map写,学科名称为键值

代码:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    string a[1005],b;
    unordered_map<string,int>mp;
    int n,max=0,i;
    cin>>n;
    for(i=0;i<n;i++)
        {
            cin>>a[i];
            mp[a[i]]++;
        }
        for(i=0;i<n;i++)
        {
          if(mp[a[i]]>max) {max=mp[a[i]];
                b=a[i];}
        }
    cout<<b;
    return 0;
}

数据集介绍:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据集名称:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据规模: - 训练集:1,540张图片 - 验证集:377张图片 - 测试集:316张图片 分类类别: Brown-bear(棕熊)、Chicken(鸡)、Fox(狐狸)、Hedgehog(刺猬)、Horse(马)、Mouse(老鼠)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Turtle(龟)、Rabbit(兔)及通用object(物体)共11个类别 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标与类别索引,支持目标检测模型训练 数据特性: 涵盖航拍与地面视角,包含动物个体及群体场景,适用于复杂环境下的多目标识别 农业智能化管理: 通过检测家畜(鸡/马/绵羊等)数量及活动状态,辅助畜牧场自动化管理 生态监测系统: 支持野生动物(棕熊/狐狸/刺猬等)识别与追踪,用于自然保护区生物多样性研究 智能安防应用: 检测农场周边危险动物(蛇/狐狸),构建入侵预警系统 动物行为研究: 提供多物种共存场景数据,支持动物群体交互行为分析 高实用性标注体系: - 精细标注包含动物完整轮廓的边界框 - 特别区分野生动物与家畜类别,支持跨场景迁移学习 多维度覆盖: - 包含昼间/复杂背景/遮挡场景 - 涵盖陆地常见中小型动物与禽类 - 提供通用object类别适配扩展需求 工程适配性强: - 原生YOLO格式适配主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等) - 验证集与测试集比例科学,支持可靠模型评估 生态价值突出: - 同步覆盖濒危物种(龟类)与常见物种 - 支持生物多样性保护与农业生产的双重应用场景
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