团体天梯 L2-017 人以群分 (25 分)

本文介绍了一种社交网络中基于活跃度的人群分类算法,旨在将人群分为外向型和内向型两大类,使两类人群规模接近且总活跃度差距最大化。文章提供了详细的算法实现步骤及代码示例。

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L2-017 人以群分 (25 分)

社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”,现希望根据这个指标把人群分为两大类,即外向型(outgoing,即活跃度高的)和内向型(introverted,即活跃度低的)。要求两类人群的规模尽可能接近,而他们的总活跃度差距尽可能拉开。

输入格式:

输入第一行给出一个正整数N(2≤N≤10​5​​)。随后一行给出N个正整数,分别是每个人的活跃度,其间以空格分隔。题目保证这些数字以及它们的和都不会超过2​31​​。

输出格式:

按下列格式输出:

Outgoing #: N1
Introverted #: N2
Diff = N3

其中N1是外向型人的个数;N2是内向型人的个数;N3是两群人总活跃度之差的绝对值。

输入样例1:

10
23 8 10 99 46 2333 46 1 666 555

输出样例1:

Outgoing #: 5
Introverted #: 5
Diff = 3611

输入样例2:

13
110 79 218 69 3721 100 29 135 2 6 13 5188 85

输出样例2:

Outgoing #: 7
Introverted #: 6
Diff = 9359

 注意:题目要保证人数规模相近,也就是人数为偶数的时候五五开,下一个条件确定奇数的情况,一个大的数和一个小的数的绝对值之差要最大,当然是大数越大,小数越小,故尽可能把人分给外向的。

综上:  偶数五五开

             奇数外向多一

#include<iostream>
#include<vector>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main() {
	int n,Out,diff=0;
	cin >> n;
	vector<int> people(n);
	for (int i = 0; i < n; i++) 
		cin >> people[i];
	sort(people.begin(), people.end());
	Out = ceil(n / 2.0);
	for (int i = 0; i < n; i++)
		if (i < n-Out) diff -= people[i];
		else diff += people[i];
	cout << "Outgoing #: " << Out << endl;
	cout << "Introverted #: " << n - Out << endl;
	cout << "Diff = " << diff;
	return 0;
}

 

<think>好的,我现在需要处理用户关于“L2-017”的查询。用户提到的是IT相关内容或问题,结合提供的引用信息,特别是引用[2]中的团体程序设计天梯赛题目,我应该先确认L2-017具体对应的题目内容。 首先,查看引用[2]的描述,它涵盖了L2-001到L2-020的练习集。用户提到的L2-017可能属于其中一道题目。根据常规的题目编号,L2级别的问题通常涉及中等难度的算法或数据结构应用。例如,常见的题目类型可能包括图论、树结构、动态规划等。 接下来,我需要回忆或查找L2-017的具体题目内容。假设该题目涉及的是人际关系或社交网络的析,类似于引用[2]中的例子,其中需要判断两人之间的关系(朋友或敌对)。例如,题目可能要求根据输入的朋友和敌对关系,输出不同的状态,如“No problem”、“OK”等。这种情况下,问题的关键在于有效管理并查询多个关系,同时处理朋友和敌对关系的交集。 为了验证这个假设,可以检查用户提供的输入样例和输出样例。引用[2]中的样例输入包括多组关系,输出则根据条件判断不同结果。这提示L2-017可能类似,需要处理复合关系,并应用并查集(Union-Find)等数据结构来管理朋友关系,同时维护敌对关系的列表。 此外,考虑到用户可能是在编程竞赛中遇到问题,需要算法实现上的帮助。解决方案可能包括使用并查集来维护朋友圈子,然后检查两个人是否属于同一集合,同时遍历敌对关系列表判断是否存在直接敌对。如果有共同朋友但存在敌对,则输出特定结果。 最后,生成相关问题时应围绕题目涉及的算法、数据结构、测试用例处理及优化方法展开,帮助用户深入理解和解决类似问题。</think>关于“L2-017”的IT相关内容,根据引用[2]中描述的团体程序设计天梯赛题目范围,推测L2-017可能涉及**图论或关系网络的动态判断**,例如基于朋友和敌对关系的复杂条件输出。以下是具体析: --- ### L2-017 可能的问题场景 假设题目要求如下(以典型题型推断): - **输入**:包含多组人际关系(朋友/敌对)的数据,需根据查询条件判断两人关系状态。 - **输出**:类似引用[2]中的四种结果(如`No problem`、`OK but...`等),需综合判断朋友集合与敌对关系。 #### 示例算法实现思路 1. **数据结构**: - 使用**并查集(Union-Find)**管理朋友关系,快速判断两人是否属于同一朋友圈。 - 用**哈希表或邻接表**存储敌对关系。 2. **核心逻辑**: ```python def check_relation(friend_set, enemy_map, a, b): is_friend = find_parent(friend_set, a) == find_parent(friend_set, b) is_enemy = (a in enemy_map and b in enemy_map[a]) or (b in enemy_map and a in enemy_map[b]) has_common_friend = False # 需遍历朋友圈判断共同朋友是否存在 if is_friend and not is_enemy: return "No problem" elif not is_friend and not is_enemy: return "OK" elif is_enemy and has_common_friend: return "OK but..." else: return "No way" ``` ---
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