MT1416 最长子数组

题目

整数数组大小为N(<100),找出最多包含整数K个偶数元素的最长子数组(子数组为原数组的前x(0<x<=N)个元素),输出子数组的长度。

格式

输入格式

第一行输入数组长度N和整数K,第二行输入数组元素,整型,空格分隔。

输出格式

输出整型

样例1

输入:
7 2
1 2 3 4 5 6 7

输出:
5

程序


def main():
    #code here
    n,k = map(int,input().split())
    li =list(map(int,input().split()))
    # index返回首个不满足的下标
    index=cnt=0
    for i in range(0,n):
        if li[i]%2==0:
        # 判断偶数出现次数
            cnt +=1
            if cnt>k:
                index = i
                break
    print(index)
    pass


if __name__ == '__main__':
    main();
# T649440 小瑞的手机 ## 题目背景 暑假来临,小瑞在外拼命工作,攒钱买了部新手机[鸭梨手机-$PRO MAX 114514$] 但小瑞有个**的妹妹总是乱动手机。 ## 题目描述 每次小瑞解锁手机后,妹妹都会随机进行以下操作: 1. 打开一个APP(消耗1点电量)。 2. 删除一个APP(消耗2点电量)。 3. 修改手机壁纸(消耗3点电量)。 4. 什么都不做(消耗0点电量)。 小瑞的手机初始电量为$M$,电量耗尽时,手机将自动关机。 现在给定妹妹的操作序列长度$N$和初始电量$M$, 请计算妹妹最多可以进行多少次连续操作而不导致手机关机。 ## 输入格式 第一行包含两个整数$N$和$M$,表示操作序列长度和初始电量。 第二行包含$N$个整数,每个整数表示对应位置操作消耗的电量$(1/2/3/0)$. ## 输出格式 一个整数,表示最多可以进行的连续操作次数。 ## 输入输出样例 #1 ### 输入 #1 ``` 5 10 1 2 3 0 2 ``` ### 输出 #1 ``` 4 ``` ## 说明/提示 最多可以连续进行前4个操作(1+2+3+0=6 ≤ 10) 如果进行全部5个操作,总耗电量为8(1+2+3+0+2)仍≤10, 但题目要求的是"最多连续操作次数",0表示什么也不做,并不是连续操作,所以答案是4 --- 数据范围 - 60% 数据:$1≤N≤1000 , 1≤M≤2*10^5$ - 100% 数据:$1≤N≤2*10^5,1≤M≤10^9$ 请你严格按照数据范围给这道题写一个c++数据生成器,生成in\out文件,文件名依次为phone1到phone20
08-10
在MQL4中实现冒泡排序算法是一种常见的数组排序需求。冒泡排序的基本思想是通过重复遍历数组,比较相邻的元素,并在必要时交换它们,以将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。该算法虽然效率较低,但对于教学和理解排序逻辑非常有帮助。 以下是一个完整的MQL4函数示例,用于对一个整数数组进行冒泡排序: ### 冒泡排序函数实现 ```mql4 void BubbleSort(int &arr[]) { int n = ArraySize(arr); bool swapped; for(int i = 0; i < n - 1; i++) { swapped = false; for(int j = 0; j < n - i - 1; j++) { if(arr[j] > arr[j + 1]) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; swapped = true; } } if(!swapped) break; // 如果本轮没有发生交换,说明数组已有序 } } ``` ### 使用示例 ```mql4 int start() { int myArray[] = {5, 3, 8, 6, 7, 2}; ArrayPrint(myArray); // 打印原始数组 BubbleSort(myArray); // 调用冒泡排序函数 ArrayPrint(myArray); // 打印排序后的数组 return 0; } ``` ### 说明 - `ArraySize()` 函数用于获取数组的大小。 - `swapped` 变量用于优化算法,如果某一轮没有发生任何交换,说明数组已经有序,可以提前结束排序。 - 该函数可以轻松修改为支持其他数据类型(如 `double` 或 `float`),只需更改数组类型和函数参数即可。 ### 复杂度分析 冒泡排序的时间复杂度为: - 最好情况:O(n)(当数组已经有序时)[^1] - 最坏情况:O(n²)(当数组完全逆序时) - 平均情况:O(n²) 空间复杂度为 O(1),因为它是一个原地排序算法。 ### 适用场景 由于其简单性,冒泡排序适合用于教学或对小规模数据进行排序。对于大规模数据或性能要求较高的场景,建议使用更高效的排序算法,如快速排序或归并排序。 ---
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