蓝桥杯——出现次数最多的整数

本程序接收一组按升序排列的整数,找出并返回出现频率最高的整数。若有多个整数出现频率相同,则返回数值较小的那个。程序通过逐个比较相邻整数的方法来实现计数。

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问题描述
  编写一个程序,读入一组整数,这组整数是按照从小到大的顺序排列的,它们的个数N也是由用户输入的,最多不会超过20。然后程序将对这个数组进行统计,把出现次数最多的那个数组元素值打印出来。如果有两个元素值出现的次数相同,即并列第一,那么只打印比较小的那个值。
  输入格式:第一行是一个整数N,N £ 20;接下来有N行,每一行表示一个整数,并且按照从小到大的顺序排列。
  输出格式:输出只有一行,即出现次数最多的那个元素值。
  输入输出样例
样例输入
5
100
150
150
200
250
样例输出
150

该题有点坑,题目很简单,但是一直是80分,后来发现最后要判断最大次数是否>0,如果是,再输出结果。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
using namespace std;

int main()
{
    int n,i,j,times,k,max=0;
    string a[22];
    scanf("%d",&n);
    if(n<=0||n>20)
    {
        return 0;
    }
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>a[i];
    }
    for(i=0;i<n;i=j)
    {
        times=1;
        for(j=i+1;j<n&&a[i].compare(a[j])==0;j++)
        {
            times++;
        }
        if(times>max)
        {
            max=times;
            k=i;
        }
    }
    if(max>0)
        cout<<a[k]<<"\n";
    return 0;
}
### 蓝桥杯 算法题 交换次数 解法 #### 题目分析 蓝桥杯中的“交换次数”问题通常涉及到数组排列、字符串操作以及特定条件下的最优解计算。这类问题的核心在于如何通过最少的操作达到目标状态,常见的方法包括贪心算法、冒泡排序原理的应用以及其他优化策略。 在给定的引用中提到的内容可以总结如下: - **数据交换**:可以通过自定义函数 `swap` 来实现两个变量之间的值互换[^1]。 - **排序与典序最小化**:为了满足题目要求,在某些情况下需要调整字符顺序以减少不必要的交换次数并保持字典序最小[^2]。 - **车厢分配问题**:该类问题可能涉及多个子任务,比如统计初始状态与目标状态之间差异,并据此设计解决方案[^3]。 以下是针对此类问题的一个通用框架及其具体应用实例。 --- #### 方法论概述 对于求解“最少交换次数”的问题,一般遵循以下几个原则: 1. 明确起始状态和最终期望的状态; 2. 计算两者之间的差距(如位置错配的数量); 3. 使用适当的数据结构记录中间过程以便回溯路径或者验证可行性; 4. 应用高效算法降低时间复杂度至可接受范围之内。 下面给出基于上述理论的具体例子——即如何利用Python完成一个简单的模拟练习来理解这些概念。 --- #### 实现案例一:基本数值交换功能演示 这里展示了一个基础版本的两数互换逻辑作为入门级示范: ```python def swap(a, b): temp = a a = b b = temp return (a,b) if __name__ == "__main__": x,y = map(int,input().split()) swapped_x ,swapped_y= swap(x,y) print(swapped_x,swapped_y) ``` 此段脚本主要展示了最原始形式上的元素置换方式,虽然简单但却直观易懂,适合初学者学习掌握核心思想后再逐步深入更复杂的场景之中去实践探索更多可能性。 --- #### 实现案例二:基于冒泡排序思路推导所需步数 假设我们面临这样一个挑战:“给定长度为n的不同字母组成的随机序列s,问能否仅靠相邻两项逐一比较后必要时调换它们的位置这一单一动作重复执行恰好k轮之后得到完全倒置的新串t?” 解答这个问题的关键就在于弄清楚每一轮完整的遍历到底能贡献多少有效变动量出来。如果每次都能成功处理掉一对反向关系的话,则理论上整个流程应该消耗大约(n²)/2次单侧迁移机会;反之亦然,当实际可用额度低于这个估算阈值的时候就需要重新审视前提设定是否存在矛盾之处了。 下面是相应伪代码描述: ```plaintext function minSwapsToReverse(s,k): n=len(s) target=s[::-1] swaps=0 for i from 0 to k do: flag=False for j from 0 to n-i-2 do: if s[j]>s[j+1]: exchange(s[j],s[j+1]) swaps+=1 if swaps>k: break flag=True if not flag or swaps>k: break return s==target and swaps<=k ? 'Yes':'No' end function ``` 注意这里的循环控制机制是为了确保不会超出指定限额的同时尽可能逼近理想终点附近区域而已并非绝对精确匹配方案! --- #### 结合典序约束条件下寻找最佳布局模式 继续沿用前面提及过的那个关于构建具有固定总数限定特性的特殊字符串的例子进一步阐述其背后蕴含的技术要点所在吧。既然已经明确了总的交互频次上限K等于一百整数单位的前提下还额外附加了一条附加条款说要让所得成果具备相对较小程度上优先考虑左侧部分占据优势地位这样的倾向性特征表现出来才行啊。所以这就意味着单纯依靠常规手段很难兼顾二者平衡点在哪里呢?于是乎不得不另辟蹊径尝试引入辅助工具帮助简化运算难度啦~ 因此我们可以先预设好候选基底素材列表再从中挑选符合条件项组合拼接而成最后答案咯~就像这样哦~ ```python from itertools import permutations base='onmlkjihgfedcba' perms=[''.join(p)for p in set(permutations(base))] result=[p for p in perms if sum([i!=j for i,j in zip(p,'abcdefghijklmno')])==5][0] print(result) ``` 在这里运用到了itertools库里的permutation模块快速生成全排列集合然后再筛选出符合既定标准的那个唯一选项罢了~是不是特别方便快捷呀😊 ---
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