1334: PIPI计数

1334: PIPI计数

题目描述

在二维平面上分布着一些坐标点,PIPI想知道每个坐标点上下左右有多少个坐标点与它相邻,请你帮PIPI算一下。

输入

输入第一行包含一个正整数 n (n<=1e5),代表坐标点的个数。
接下来n行,每行输入一个坐标点的坐标 x, y( -1e9<=x,y<=1e9 )

输出

输出一共n行,对于每个坐标点,输出与其相邻的坐标点的个数。

样例输入

4
1 1
0 1
1 0
1 2

样例输出

3
1
1
1

思路

此题有个坑,即坐标(x,y)为整数且同一个坐标可以有多个点,题中没有明确说明。最直观的解法是用二维数组模拟一个二维坐标系,然而 -1e9<=x, y<=1e9,显然 c++ 不允许我们使用这么大的内存空间,故要想到使用 map 容器存储题目中输入的点,然后再检索其上下左右四个方向是否存在邻接点。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
	int n, x[100010], y[100100];
	scanf("%d", &n);
	map<pair<int, int>, int> mp;
	for(int i = 0; i < n; i++)
	{
		scanf("%d%d", &x[i], &y[i]);
		mp[{x[i], y[i]}]++;
	}
	for(int i = 0; i < n; i++)
	{
		int ans = 0;
		ans += mp[{x[i] - 1, y[i]}];
		ans += mp[{x[i] + 1, y[i]}];
		ans += mp[{x[i], y[i] - 1}];
		ans += mp[{x[i], y[i] + 1}];
		printf("%d\n", ans);
	}
	return 0;
}
### 关于Error Code 1254 的分析 在讨论 `Error Code 1254` 和其可能与 PIPI 上学路径相关的情境时,可以推测该错误代码涉及某种数据处理或模型计算中的异常情况。尽管当前引用未直接提及此特定错误代码,但从工具变量方法的应用来看[^1],以及第一阶段回归的结果显示出生季度对受教育年限的影响显著[^3],我们可以假设这一问题可能源于以下几个方面: #### 可能的原因 1. **工具变量的选择不当** 如果工具变量未能满足外生性和相关性的基本条件,则可能导致估计偏差。例如,在使用 Q4 季度作为工具变量的情况下,如果存在其他混杂因素干扰,则可能会引发类似 `Error Code 1254` 的警告。 2. **模型设定误差** 当前使用的两阶段最小二乘法(2SLS)依赖于正确的方程形式。如果因变量(如工资的对数)、自变量(如受教育年限),或者控制变量(如出生年份和地区)被误设,则会触发类似的错误提示。具体而言,公式如下所示可能存在某些不匹配之处: ```python formula = 'log_wage ~ 1 + C(year_of_birth) + C(state_of_birth) + [years_of_schooling ~ q1+q2+q3]' ``` 3. **统计检验失败** 基于第一阶段回归结果,Q4 参数估计值及其对应的 p 值表明出生季度确实对受教育年限有显著影响。然而,若后续第二阶段回归无法通过弱工具变量测试或其他诊断检查,则也可能报告此类错误。 #### 解决方案建议 为了应对上述潜在原因,可采取以下措施: - 验证所选工具变量的有效性,确保它们既高度关联又不受内生扰动项污染。 - 审查整个建模过程,确认各部分逻辑连贯无误。 - 运用敏感性分析评估不同规格化下的稳健程度。 ```python import statsmodels.api as sm from linearmodels.iv import IV2SLS # Example of checking weak instruments using F-statistic in first stage regression. first_stage_model = sm.OLS(factor_data['years_of_schooling'], sm.add_constant(factor_data[['C(year_of_birth)', 'C(state_of_birth)', 'q4']])) results_first_stage = first_stage_model.fit() print(results_first_stage.fvalue) ```
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