蓝桥杯临时抱佛脚day1

没错,我终于开始备考蓝桥杯了,这里引用人家蓝桥杯官方所给发的题库

我们一道题一道题的慢刷

第一题:

题目

 C++代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
  char a[1010]={0};            //存储输入的单词字符
  int b[1010]={0};            //转化成对应的词典序
  int c[27]={0};                //统计每个字母出现的次数
  cin >> a ;
  int i,j,k=0;
  char m;                    //进行最后输出字母的类型转化
  for(i=0;i<1010;i++){
    b[i]=a[i]-96;         //根据字母和其字典序的关系转化成对应的词典序
    if(b[i]>0)
    c[b[i]]++;            //进行计票
  }
  j=0;
  for(i=1;i<27;i++){
    if(c[i]>j)
    j=c[i];            //找票数最多的字母
  }
  for(i=1;i<27;i++){
    if(c[i]==j){
      k=i;                //找票数最多的字母对应的词典序便于输出字母
      break;
    }
  }
  m=k+96;              //进行类型转化
  cout << m << endl ;
  cout << j ;
  return 0;
}

第二题

题目

 

 

 C++代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
  int g[10010]={0};        //开数组用来存储成绩
  int n,a,b,i,k,l; 
  cin >> n ;
  a=0;            //初始化及格计数器
  b=0;            //初始化优秀计数器
  for(i=0;i<n;i++){
    cin >> g[i] ;
    if(g[i]>=60){
      a++;
      if(g[i]>=85)        //及格了才可能优秀
      b++;
    }
  }
  k=round((a*100.0)/n);        //利用四舍五入函数,注意要先乘100.0再除n
  l=round((b*100.0)/n);
  printf("%d",k);        //四舍五入完了是整数
  cout << "%"<<endl;        //别忘了%的输出
  printf("%d",l);
  cout << "%"<<endl;
  return 0;
}

 今天由于时间关系就先发两道,剩下的明天再打~

### 关于 kkksc03 考前复习的深度资料 #### 题目背景与目标 kkksc03 是一名大学生,其生活方式较为懒散,在学期大部分时间内并未投入学习精力。然而,随着期末考试的到来,为了通过四门课程的考核,他不得不采取紧急措施来弥补学业上的不足[^2]。 #### 复习策略的核心问题 该问题本质上是一个优化问题,涉及如何合理分配有限的时间资源以最大化复习效果。具体而言,kkksc03 面临的任务可以分解如下: 1. **科目数量固定**:共有 4 科需要复习,分别为 A、B、C 和 D。 2. **题目分布明确**:每科对应一个习题集,其中包含一定数量的题目 \(s_1, s_2, s_3, s_4\),完成这些题目所需时间各不相同[^4]。 3. **时间约束显著**:由于复习时间有限,需找到一种最优解法使得总复习效率最高。 #### 解决方案概述 针对上述问题,通常采用深度优先搜索(DFS)算法结合剪枝技术实现高效求解。以下是解决方案的关键点: - **状态表示**:定义当前已处理的科目及其对应的已完成题目数目作为 DFS 的核心状态变量[^3]。 - **递归终止条件**:当所有科目均已完全复习完毕时停止递归操作,并记录此时所耗费的总时间。 - **剪枝优化**: - 如果发现某条路径已经无法优于现有最佳结果,则立即放弃继续探索此分支。 - 对剩余未处理部分进行预估计算,提前排除不可能成为全局最优的情况。 ```python def dfs(current_subject, total_time_spent): global best_solution # 终止条件判断 if current_subject == 5: if total_time_spent < best_solution: best_solution = total_time_spent return # 尝试不同组合方式 for i in range(possible_options[current_subject]): new_total_time = total_time_spent + time_cost[current_subject][i] # 剪枝逻辑 if new_total_time >= best_solution: continue dfs(current_subject + 1, new_total_time) # 初始化参数并调用函数入口 best_solution = float('inf') dfs(1, 0) print(best_solution) ``` 以上代码片段展示了基于 DFS 实现的具体方法框架。 #### 数据输入与输出说明 数据结构设计应充分考虑实际需求,确保能够灵活适应各类测试案例的要求。例如,对于第四类别的详细信息录入形式可参照以下模式[^5]: - 输入样例中的第五行提供了有关学科 D 所含全部子项的数据集合 \(\{D_1, D_2,...,D_{s_4}\}\),用于后续运算过程中的精确匹配与验证工作。 ---
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