Codeforces Round #281 (Div. 2) A. Vasya and Football

博主深夜尝试解决一道编程题,题目要求记录两支足球队比赛中球员的犯规情况,并输出首次被红牌罚下的球员信息。文章分享了解题过程,包括结构体定义、输入处理及关键逻辑调整。

我深夜打开电脑,本来想水一道水题就睡觉,没想到水题也没过……

其实题目很简单。先给两个足球队名(不超过20个字符),接着给出犯规次数n。接下来的n行是犯规的细节,分别是{多少分钟,主场h/客场a,球员号,黄牌y/红牌r}。请你输出球员第一次收到红牌的情况,分别是{球队名,球员号,时间}。

直接上代码……

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct Player{
    char tm;
    int no;
    bool operator<(const Player& p) const{
        if(p.tm==tm) return no<p.no;
        else return p.tm<tm;
    }
};
int main(){
    char hName[24],aName[24];
    scanf("%s%s",hName,aName);
    int fouls;
    scanf("%d",&fouls);
    map<Player,int> cnt;
    map<Player,bool> rcd;
    while(fouls--){
        int minute,playerNumber;
        char team,card;
        scanf("%d %c %d %c",&minute,&team,&playerNumber,&card);
        Player p;
        p.tm=team;
        p.no=playerNumber;
        if(card=='y') cnt[p]++;
        else cnt[p]+=2;

        if(cnt[p]>=2 && rcd[p]==false){
            printf("%s %d %d\n",p.tm=='h'?hName:aName,playerNumber,minute);
            rcd[p]=true;
        }
    }
    return 0;
}
但是,对于渣渣每个水题背后都有伤心的故事。不仅是WA,更是本地都调不通!

首先,因为我使用了结构体Player,而且把结构体作为map的key使用,”map中的key默认是以less<>升序对元素排序(排序准则也可以修改),也就是说key必须具备operator<对元素排序,而平常我们的用的基本上都是基本类型元素作为key,所以就不存在这个问题了”(引用自http://www.cppblog.com/Apan/articles/75267.html点击打开链接)。开始我不知道这点,所以一直编译不通过。

后来编译通过了,输入又出问题。因为开始我这样写的

scanf("%d%c%d%c",&minute,&team,&playerNumber,&card);
今早看了别人的代码才明白过来,晚上太糊涂了,这里面涉及字符输入,所以不能直接把几个%连着,这样空格会读到字符变量里去。

接下submit了,发现在开始的几个数据就挂了。因为开始我的输出条件是

 if(cnt[p]==2) printf("%s %d %d\n",p.tm=='h'?hName:aName,playerNumber,minute);
但是数据有的是同一个队员接连或黄牌、红牌(或者反过来),甚至连续两个红牌(说好的红牌就罚下场呢!!不过本题里确实没说)。这样就不得不把判断条件改为上面完整代码里那样。参考了一下其他人的代码,他们也有这样写的,即把黄牌、红牌表示为计数。只不过他们的内存使用很小,因为他们没用STL map,而是直接用二维数组做的。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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