PATA1062题解

本文介绍了一个用于对学生进行多条件排序的C++程序实现,该程序基于特定的成绩标准筛选并排序学生信息,最终输出排序后的学生名单。

排序题

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//  main.cpp
//  PATA1062
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//  Created by Phoenix on 2018/2/16.
//  Copyright © 2018年 Phoenix. All rights reserved.
//

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 100010;
int n, l, h, k = 0;

struct Student {
    int id, talent, virtue;
    int total, flag;
}stu[maxn];

bool cmp(Student a, Student b) {
    if(a.flag != b.flag) return a.flag < b.flag;
    else if(a.total != b.total) return a.total > b.total;
    else if(a.virtue != b.virtue) return a.virtue > b.virtue;
    else return a.id < b.id;
}

int main(int argc, const char * argv[]) {
    scanf("%d %d %d", &n, &l, &h);
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        int id, talent, virtue, flag;
        scanf("%d %d %d", &id, &virtue, &talent);
        if(talent >= l && virtue >= l) {
            stu[k].id = id;
            stu[k].talent = talent;
            stu[k].virtue = virtue;
            stu[k].total = talent + virtue;
            if(talent >= h && virtue >= h) flag = 1;
            else if(virtue >= h && talent >= l) flag = 2;
            else if(virtue >= l && virtue >= talent) flag = 3;
            else flag = 4;
            stu[k].flag = flag;
            k++;
        }
    }
    sort(stu, stu + k, cmp);
    printf("%d\n", k);
    for(int i = 0; i < k; i++) {
        printf("%08d %d %d\n", stu[i].id, stu[i].virtue, stu[i].talent);
    }
    return 0;
}


内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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