L2-019 悄悄关注 (25分)

本文介绍了一种算法,通过分析用户在社交媒体上的关注列表和点赞行为,推测可能被悄悄关注的人。利用C++中的set和map数据结构,筛选出点赞次数超过平均值且未在关注列表中出现的用户,以此揭示隐藏的关注关系。

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

新浪微博上有个“悄悄关注”,一个用户悄悄关注的人,不出现在这个用户的关注列表上,但系统会推送其悄悄关注的人发表的微博给该用户。现在我们来做一回网络侦探,根据某人的关注列表和其对其他用户的点赞情况,扒出有可能被其悄悄关注的人。

输入格式:
输入首先在第一行给出某用户的关注列表,格式如下:

人数N 用户1 用户2 …… 用户N
其中N是不超过5000的正整数,每个用户i(i=1, …, N)是被其关注的用户的ID,是长度为4位的由数字和英文字母组成的字符串,各项间以空格分隔。

之后给出该用户点赞的信息:首先给出一个不超过10000的正整数M,随后M行,每行给出一个被其点赞的用户ID和对该用户的点赞次数(不超过1000),以空格分隔。注意:用户ID是一个用户的唯一身份标识。题目保证在关注列表中没有重复用户,在点赞信息中也没有重复用户。

输出格式:
我们认为被该用户点赞次数大于其点赞平均数、且不在其关注列表上的人,很可能是其悄悄关注的人。根据这个假设,请你按用户ID字母序的升序输出可能是其悄悄关注的人,每行1个ID。如果其实并没有这样的人,则输出“Bing Mei You”。

输入样例1:
10 GAO3 Magi Zha1 Sen1 Quan FaMK LSum Eins FatM LLao
8
Magi 50
Pota 30
LLao 3
Ammy 48
Dave 15
GAO3 31
Zoro 1
Cath 60
输出样例1:
Ammy
Cath
Pota
输入样例2:
11 GAO3 Magi Zha1 Sen1 Quan FaMK LSum Eins FatM LLao Pota
7
Magi 50
Pota 30
LLao 48
Ammy 3
Dave 15
GAO3 31
Zoro 29
输出样例2:
Bing Mei You

这道题的重点在于找到第二次与第一次输入不重复的名字,可以使用stl中的set和map来解决,用set来作为关注的人的容器,用map来记录没有关注的却点赞的人和点赞数,以人名为下标,输出超过平均值的map数组。重点操作在于查重时候利用find函数,set里如果find函数找不到指定的值,则会返回end的迭代器,因此可以通过这个判定来把重复的名字筛掉。况且这两种容器底层均为红黑树,因此不用考虑人名排序问题。

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<math.h>
#include <iomanip>
#include<map>
#include<set>
using namespace std;
int main()
{
	map<string,int> people;
	set<string> temp;
	string name;
	int num;
	int n;
	int sum = 0;
	cin >> n;
	while (n--)
	{
		cin >> name;
		temp.insert(name);
	}
	cin >> n;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		cin >> name >> num;
		sum += num;
		if (temp.find(name) == temp.end())
			people[name] = num;
	}
	sum /= n;
	int flag = 1;
	for (auto it = people.begin(); it != people.end(); it++)
	{
		if (it->second > sum)
		{
			cout << it->first << endl;
			flag = 0;
		}
	}
	if(flag)
		cout << "Bing Mei You" << endl;
	return 0;
}
### 关于 L2-019 悄悄关注 的编程题解与问题析 #### 题目概述 L2-019 悄悄关注 是一道涉及数据处理和统计的编程题目。给定一组用户的点赞行为及其关注列表,目标是从这些数据中找出可能被某用户“悄悄关注”的人。具体来说,“悄悄关注”是指那些获得该用户点赞次数超过其平均点赞数且未被列入关注列表中的用户。 此问题的核心在于数据析和条件筛选,需通过计算每位用户的点赞总数、平均值以及对比关注列表来完成最终判断[^4]。 #### 数据结构设计 为了高效实现这一功能,可以采用以下几种主要的数据结构- **哈希表 (unordered_map)**:用于存储每个用户收到的总点赞数。 - **集合 (set)**:用来快速查询某个用户是否存在于另一个用户的关注列表中。 对于输入样例中的点赞关系,可以通过双重循环读取并更新相应的计数值。例如,在 C++ 中可定义两个 `std::unordered_map` 来别记录总的点赞数量和各人的 ID 映射关系[^4]。 #### 算法流程描述 以下是解决该问题的一个基本框架: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <map> #include <set> #include <algorithm> using namespace std; int main(){ int N; string user_id; // 输入用户数目及ID cin >> N; vector<string> users(N); for(auto &id : users){ cin >> id; } map<string, double> likes_count; // 统计每个人的获赞数 set<pair<int,string>> follow_set; // 记录谁关注了谁 // 处理点赞信息 for(int i=0;i<N;i++){ int M; cin >> M; if(M != 0){ // 如果有赞过别人 string target_user; for(int j=0;j<M;j++){ cin >> target_user; follows.insert({i,target_user}); likes_count[target_user]++; } } } // 找到符合条件的结果集 bool found = false; vector<string> result; for(const auto &[name,count]:likes_count){ if(count > avg_likes && !is_followed(name)){ result.push_back(name); found=true; } } sort(result.begin(),result.end()); if(!found){ cout << "Bing Mei You"; }else{ for(auto name:result){ cout<<name<<"\n"; } } } ``` 以上代码片段展示了如何利用标准模板库(STL)组件构建整个逻辑链条,并特别强调了对边界情况如无满足条件者的妥善处理方式[^4]。 #### 特殊注意事项 当没有任何一个人符合“悄悄关注”的定义时,程序应输出特定字符串"Bing Mei You"作为提示消息。此外还需留意输入格式严格匹配实际测试案例的要求,比如确保每行只打印单一结果项等细节之处[^4]。 #### 总结 通过对 L2-019 这道题目的深入剖析可以看出,它不仅考察选手们的基础编码能力,还考验他们面对复杂业务场景下的抽象建模技巧。合理选用合适的数据结构配合清晰简洁的控制流能够显著提升解决问题效率的同时也增强了代码可维护性和扩展性[^4]。
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