CCF 1025 统计奖牌

本文详细解析了一道关于统计奖牌数量的算法题,通过使用二维数组存储每日奖牌数,然后遍历数组求和,最终输出金牌、银牌、铜牌总数及总奖牌数。示例代码展示了如何实现这一算法。

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1025. 统计奖牌 (Standard IO)

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题目描述

2008年北京奥运会,A国的运动员参与了n天的决赛项目(1≤n≤17)。现在要统计一下A国所获得的金、银、铜牌数目及总奖牌数。
 

输入

输入n+1行,第1行是A国参与决赛项目的天数n,其后n行,每一行是该国某一天获得的金、银、铜牌数目,以一个空格分开。

输出

输出仅1行,包括4个整数,为A国所获得的金、银、铜牌总数及总奖牌数,以一个空格分开。

样例输入

3
1 0 3
3 1 0
0 3 0

样例输出

4 4 3 11

问题分析:

这个问题使用到二维数组,先对其进行赋值,然后再进行遍历统计,求和输出。

程序:

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	int n,jin,yin,tong,total;
	jin = yin = tong = total = 0;
	cin >> n;
	int a[n][n];
	for(int i=0;i<n;i++)
		scanf("%d %d %d",&a[i][0],&a[i][1],&a[i][2]);
			
	for(int i=0;i<n;i++){
			jin += a[i][0];
			yin += a[i][1];
			tong += a[i][2];
		}
	total = jin + yin + tong;
	cout << jin << " " << yin << " " << tong << " " << total;
}

 

### 如何对 CCF 数据集或文本进行词频统计 对于 CCF 数据集或其他类似的文本数据,可以通过 Python 编程语言中的 Pandas 库来实现高效的词频统计。以下是具体方法: #### 使用 Pandas 对词语频率进行统计 可以按照以下代码示例操作,该过程包括创建分词后的 DataFrame 并对其进行聚合统计[^3]。 ```python import pandas as pd # 假设 words 是一个包含所有分词结果的列表 words = ['ccf', '会议', '论文', 'ccf', '研究', '技术', 'ccf'] # 创建分词数据框 corpus = pd.DataFrame(words, columns=['word']) corpus['cnt'] = 1 # 初始化计数列 # 分组并统计每个单词出现次数 g = corpus.groupby(['word']).agg({'cnt': 'count'}).sort_values('cnt', ascending=False) # 输出前 10 高频词汇及其数量 print(g.head(10)) ``` 上述代码片段展示了如何通过 `groupby` 函数按词语分组,并计算每种词语的数量。最后的结果会显示高频次的词语以及它们对应的出现次数。 #### 结合 TF-IDF 提升分析效果 如果希望进一步提升文本特征提取的效果,还可以引入 TF-IDF 技术。TF-IDF 能够衡量某个词在整个文档集合中的重要程度,从而帮助筛选出更具代表性的关键词[^1]。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 定义一些样本文本(假设这是从 CCF 数据集中抽取的部分) texts = [ "CCF是中国计算机学会主办的重要学术活动", "每年都有大量关于人工智能的研究成果发表于CCF会议上", "CCF促进了国内外学者之间的交流" ] vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts) # 获取词汇表和对应权重矩阵 terms = vectorizer.get_feature_names_out() weights = tfidf_matrix.toarray() for term, weight in zip(terms[:10], weights.mean(axis=0)[:10]): print(f"{term}: {weight}") ``` 此部分扩展了基础的词频统计功能,利用 Scikit-Learn 工具包实现了更复杂的向量化表示形式——即基于 TF-IDF 的数值化表达。 --- #### 注意事项 在实际应用过程中需要注意预处理阶段的重要性,比如去除停用词、统一大小写转换等步骤都会显著影响最终得到的词频分布情况。 ---
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