1056. Mice and Rice (25)*

Mice and Rice 是一场编程比赛,参赛者需编写代码控制小鼠在地图上的行动,目标是吃尽可能多的米成为肥鼠。比赛首先随机决定参赛者的比赛顺序,每 N 个参赛者组成一组进行匹配。每组中体重最大的小鼠获胜进入下一轮,其余参赛者在同一轮排名相同。直至决出最后的胜者。

Mice and Rice is the name of a programming contest in which each programmer must write a piece of code to control the movements of a mouse in a given map.  The goal of each mouse is to eat as much rice as possible in order to become a FatMouse.

First the playing order is randomly decided for NP programmers.  Then every NG programmers are grouped in a match.  The fattest mouse in a group wins and enters the next turn.  All the losers in this turn are ranked the same.  Every NG winners are then grouped in the next match until a final winner is determined.

For the sake of simplicity, assume that the weight of each mouse is fixed once the programmer submits his/her code.  Given the weights of all the mice and the initial playing order, you are supposed to output the ranks for the programmers.

Input Specification:

Each input file contains one test case.  For each case, the first line contains 2 positive integers: NP and NG (<= 1000), the number of programmers and the maximum number of mice in a group, respectively.  If there are less than NG mice at the end of the player's list, then all the mice left will be put into the last group.  The second line contains NP distinct non-negative numbers Wi (i=0,...NP-1) where each Wi is the weight of the i-th mouse respectively.  The third line gives the initial playing order which is a permutation of 0,...NP-1 (assume that the programmers are numbered from 0 to NP-1).  All the numbers in a line are separated by a space.

Output Specification:

For each test case, print the final ranks in a line.  The i-th number is the rank of the i-th programmer, and all the numbers must be separated by a space, with no extra space at the end of the line.

Sample Input:
11 3
25 18 0 46 37 3 19 22 57 56 10
6 0 8 7 10 5 9 1 4 2 3
Sample Output:

5 5 5 2 5 5 5 3 1 3 5

 

//#include "stdafx.h"
#include <cstdio>
#include <cstring>

const int N=1005;
int mouse[N],order[N],rank[N];
bool used[N];

int main()
{
	//freopen("D://CodeC++/PAT_1056/1.txt","r",stdin);
    int NP,NG,i,group;
	bool flag=true;
	memset(used,0,sizeof(used));
	scanf("%d %d",&NP,&NG);
	for(i=0;i<NP;++i)
		scanf("%d",mouse+i);
	for(i=0;i<NP;++i)
		scanf("%d",order+i);
	NP%NG==0?group=NP/NG:group=NP/NG+1;

	int last,max,countNG;
	while(flag){
		if(group==1)
			flag=false;
		countNG=0,last=-1,max=-1;

		for(i=0;i<NP;++i){
			if(!used[order[i]]){
				if(countNG==NG){
					last=-1;
					max=-1;
					countNG=1;
				}
				else
					++countNG;
				if(mouse[order[i]]>max){
					if(last!=-1){
						rank[last]=group+1;
						used[last]=true;
					}
					last=order[i];
					max=mouse[order[i]];
				}
				else{
					rank[order[i]]=group+1;
					used[order[i]]=true;
				}
			}
		}
		group%NG==0?group=group/NG:group=group/NG+1;
	}
	rank[last]=1;

	for(i=0;i<NP;++i)
		i==NP-1?printf("%d\n",rank[i]):printf("%d ",rank[i]);

    return 0;
}


 

<think>我们正在解决R语言中的条件判断错误:在需要TRUE/FALSE值的地方使用了缺失值(NA)。这个错误通常发生在if语句的条件表达式包含NA值时,因为if条件要求一个确定的逻辑值(TRUE或FALSE),而NA是缺失值,既不是TRUE也不是FALSE。 ### 错误原因分析 1. **条件表达式包含NA**:当使用逻辑运算符(如`>`, `<`, `==`)对包含NA的向量进行操作时,结果可能为NA。 2. **数据中存在缺失值**:原始数据中存在缺失值,在进行条件判断前未进行适当处理。 3. **向量化操作中的问题**:在向量化操作中(如`ifelse`),如果条件向量包含NA,则对应位置的输出也会是NA。 ### 解决方案 #### 方法1:使用`is.na()`检查缺失值 在条件判断前,先检查变量是否为NA。 ```r # 示例:检查一个值是否为NA x <- NA if (is.na(x)) { print("x is missing") } else { if (x > 0) { print("x is positive") } else { print("x is not positive") } } ``` #### 方法2:在条件表达式中排除NA 使用`!is.na()`和逻辑运算符组合,确保条件表达式不包含NA。 ```r # 示例:检查一个向量中的元素是否大于0(忽略NA) vec <- c(1, 3, NA, 5, -2) for (i in seq_along(vec)) { if (!is.na(vec[i]) && vec[i] > 0) { print(paste("Element", i, "is positive")) } } ``` #### 方法3:使用`ifelse`函数处理向量化条件 `ifelse`函数可以处理向量化的条件,但要注意它也会返回NA。我们可以通过添加`!is.na()`条件来避免。 ```r # 示例:标记正数、负数和缺失值 vec <- c(1, 3, NA, 5, -2) result <- ifelse(is.na(vec), "missing", ifelse(vec > 0, "positive", "negative")) print(result) ``` #### 方法4:使用`dplyr::case_when`处理多条件 当有多个条件时,使用`case_when`可以更清晰地处理。 ```r library(dplyr) vec <- c(1, 3, NA, 5, -2) result <- case_when( is.na(vec) ~ "missing", vec > 0 ~ "positive", TRUE ~ "negative" # 其他情况 ) print(result) ``` #### 方法5:在数据预处理阶段处理缺失值 在数据分析前,对缺失值进行处理(删除或填充)。 ```r # 删除包含缺失值的行 df_clean <- na.omit(df) # 填充缺失值(例如用均值) df$var[is.na(df$var)] <- mean(df$var, na.rm = TRUE) ``` ### 关键修改点 1. **条件表达式必须完整**:确保在条件判断中,所有可能产生NA的情况都被考虑。 2. **使用安全的逻辑运算符**:在条件表达式中,使用`&`和`|`时,如果向量长度大于1,可能会产生多个逻辑值,而if语句要求单个逻辑值。此时应使用`&&`或`||`(它们只返回第一个元素,并忽略后续元素)或者确保条件表达式返回单个逻辑值。 3. **避免在条件判断中使用可能返回NA的函数**:例如,比较两个可能包含NA的向量时,先处理缺失值。 ### 专业建议 1. **防御性编程**:在编写条件判断前,先对数据进行缺失值检查。 2. **使用`anyNA()`检查**:在条件判断前,使用`anyNA()`检查是否存在缺失值。 3. **使用`stopifnot()`验证**:在函数中,可以使用`stopifnot()`来确保条件满足。 ```r x <- 1:10 stopifnot(!anyNA(x), is.numeric(x)) ``` ### 示例:修复一个实际的条件判断错误 假设我们有一个数值向量`values`,我们想对每个元素判断是否大于0.5,但向量中可能有NA。 ```r values <- c(0.2, 0.6, NA, 0.8, 0.4) # 错误的方式:会因NA而报错 for (v in values) { if (v > 0.5) { print("High") } else { print("Low") } } # 正确的方式:处理NA for (v in values) { if (is.na(v)) { print("Missing") } else if (v > 0.5) { print("High") } else { print("Low") } } ``` 或者使用向量化操作: ```r result <- ifelse(is.na(values), "Missing", ifelse(values > 0.5, "High", "Low")) print(result) ``` 通过上述方法,我们可以避免条件判断中的缺失值错误,并确保代码的健壮性[^3][^4]。 --- ### 相关问题 1. **R语言中如何处理数据框中的缺失值?** 2. **如何避免在dplyr链式操作中出现条件判断错误?** 3. **R语言中如何检测数据集中的缺失值模式?** 4. **在编写R函数时,如何确保输入参数没有缺失值?** > 注意:在数据分析中,处理缺失值是关键步骤,不当处理可能导致偏倚或错误结论[^1]。建议根据数据特性选择适当的缺失值处理方法(如删除、插补等)[^4]。</think>### 解决 R 语言错误:在需要 TRUE/FALSE 值的地方使用了缺失值 该错误发生在条件判断语句中遇到 `NA` 值时,因为 `if()` 语句需要明确的逻辑值(TRUE/FALSE),而 `NA` 既不是真也不是假。以下是系统化的解决方案: #### 核心解决方法 1. **使用 `is.na()` 显式检查缺失值** ```r # 错误方式 if (x > 0) { ... } # 正确方式 if (!is.na(x) && x > 0) { ... } ``` 2. **添加默认值处理 `NA`** ```r # 使用默认值替代 NA if (is.na(x)) x <- default_value if (x > 0) { ... } ``` 3. **使用 `ifelse()` 处理向量化条件** ```r # 安全处理包含 NA 的向量 result <- ifelse(is.na(x), "缺失值", ifelse(x > 0, "正数", "非正数")) ``` #### 进阶处理技巧 4. **数据预处理:消除 `NA` 来源** ```r # 删除含 NA 的行 clean_df <- na.omit(raw_df) # 填充缺失值 (均值/中位数) df$var[is.na(df$var)] <- mean(df$var, na.rm = TRUE) ``` 5. **安全逻辑运算符:`&&`/`||`** ```r # 避免向量化操作中的 NA 传播 if (!is.na(x) && x %% 2 == 0) { ... } ``` 6. **自定义安全判断函数** ```r safe_condition <- function(x, condition) { if (is.na(x)) return(FALSE) condition(x) } if (safe_condition(x, \(val) val > 0)) { ... } ``` #### 完整修复示例 ```r # 问题数据:包含 NA 的向量 values <- c(3, NA, -2, 5, NA) # 安全的条件判断流程 for (v in values) { # 第一步:检查缺失值 if (is.na(v)) { message("发现缺失值,跳过处理") next } # 第二步:安全条件判断 if (v > 0) { print(paste(v, "是正数")) } else { print(paste(v, "不是正数")) } } # 向量化解决方案 result <- ifelse( is.na(values), "缺失值", ifelse(values > 0, "正数", "非正数") ) print(result) ``` #### 关键预防措施 - **数据质量检查**:分析前使用 `anyNA(data)` 检查数据集 - **防御性编程**:在函数入口添加参数验证: ```r validate_input <- function(x) { if (anyNA(x)) warning("输入包含缺失值") x } ``` - **使用 `dplyr::case_when`** 处理复杂条件: ```r library(dplyr) values %>% case_when( is.na(.) ~ "缺失", . > 0 ~ "正数", TRUE ~ "非正数" # 默认情况 ) ``` > 缺失值处理是数据分析的关键步骤,不当处理可能导致结论偏倚[^1]。建议在分析流程早期系统化处理缺失值,并根据数据特性选择适当的插补方法[^4]。 --- ### 相关问题 1. **如何在 `dplyr` 的 `filter()` 中安全处理包含 NA 的条件?** ```r df %>% filter(!is.na(var), var > 0) ``` 2. **R 语言中有哪些高级的缺失值插补方法?** - 推荐使用 `mice` 包进行多重插补 - 时间序列数据可使用 `imputeTS` 包 3. **如何批量检查数据框各列的缺失值比例?** ```r sapply(df, \(col) mean(is.na(col))) ``` 4. **为什么 `NA == NA` 返回 `NA` 而不是 `TRUE`?** - 这是 R 语言的缺省设计,需使用 `is.na()` 判断 5. **在机器学习建模中如何处理缺失值?** - 参考置换特征重要性中的缺失值处理策略[^3] - 使用随机森林等支持缺失值的算法
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