CCF次数最多的数 python

本代码通过用户输入的一组整数,对其进行排序并统计重复元素的最大连续出现次数。最后输出按原始顺序排列的列表中特定位置的元素。

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n=int(input())
a=list(map(int, input().split()))
old_a=a
b=[]
a.sort()
count=1
for i in range(1,n):

        if a[i]==a[i-1]:
            count=count+1
        else:
            b.append(count)
            count=1
if count==n:
    b.append(count)
max=max(b)
sum=0
for item in b:
    if item<max:
        sum=sum+item

    else:
        break

sum=sum+max-1
print(old_a[sum])

 

### CCF 第34次考试 Python 题目及解答 以下是基于提供的引用内容以及相关知识点整理的关于 CCF 第34次考试的相关 Python 题目及其解答。 #### 矩阵重塑(其一) 此题属于基础级别,主要考察如何将二维矩阵转换为一维组并重新构建目标形状。具体实现如下: ```python def matrixReshape(nums, r, c): m, n = len(nums), len(nums[0]) if m * n != r * c: return nums # 如果无法重塑,则返回原矩阵 result = [[0] * c for _ in range(r)] temp = [] for row in nums: temp.extend(row) # 将所有元素放入一个列表中 idx = 0 for i in range(r): for j in range(c): result[i][j] = temp[idx] idx += 1 return result ``` 上述方法通过先将原始矩阵展平成一维组 `temp`,再按新维度填充到结果矩阵中完成操作[^1]。 --- #### 机器人移动模拟 该问题涉及字符串解析与边界判断逻辑。核心在于逐字符处理输入命令序列中的动作指令 (`f`, `b`, `l`, `r`) 并更新坐标 `(x,y)` 的值,同时确保不会超出指定范围 `[1,n]×[1,n]`。 ```python n, k = map(int, input().split()) for i in range(k): word = input().split() x, y = int(word[0]), int(word[1]) move = word[2] for char in move: if char == 'f' and y < n: y += 1 elif char == 'b' and y > 1: y -= 1 elif char == 'l' and x > 1: x -= 1 elif char == 'r' and x < n: x += 1 print(x, y) ``` 这段程序实现了对每次查询的操作响应,并严格遵循题目描述中的规则执行位置调整[^2]。 --- #### 字游戏 (特殊计算公式) 对于这一部分,重点是如何依据已知条件反向设计算法流程。由于题目可能涉及到复杂的值运算关系,因此需特别留意据类型的选取以支持必要的精度控制——尤其是当最终答案需要向上取整时。 虽然未给出完整的代码片段,但从提示来看,应该围绕以下几个方面展开思考: - 输入参的有效性验证; - 结果表达式的构造方式; - 考虑极端测试案例下的行为表现; 这里提供一种通用框架供参考: ```python import math t = int(input()) # 测试组 results = [] for _ in range(t): a, b = map(float, input().split()) # 假设两个浮点型变量作为输入 res = some_formula(a, b) # 替代实际公式的调用函some_formula results.append(math.ceil(res)) # 向上取整加入结果集 print(' '.join(map(str, results))) ``` 其中 `some_formula()` 应由参赛者自行定义满足特定需求的学映射关系[^3]。 --- #### 查询优化版矩阵操作 最后提到的一类问题是有关于大规模据结构上的高效访问模式探讨。为了避免传统嵌套迭代带来的性能瓶颈,推荐采用扁平化的存储策略配合索引映射技巧达成目的。 例如下面展示了一个简化版本的例子用于说明概念: ```python class MatrixHandler: def __init__(self, mat): self.mat = sum(mat, []) # 展开成为单列形式保存内部状态 self.rows = len(mat) self.cols = len(mat[0]) def get(self, r, c): index = r*self.cols + c return self.mat[index] if 0<=index<len(self.mat) else None # 使用实例 matrix = [[1,2],[3,4]] handler = MatrixHandler(matrix) print(handler.get(0,1)) # 输出应为2 ``` 这种方法显著减少了不必要的内存拷贝次数从而提高了整体运行效率[^4]。 ---
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