【AC梦工厂】2017 Multi-University Training Contest 3 1003|| HDU6058

先吐槽一下多校的难度
膜拜清华大神AK

传送门:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6058

官方题解:

我们只要求出对于一个数x左边最近的k个比他大的和右边最近k个比他大的,扫一下就可以知道有几个区间的k大值是x.
我们考虑从小到大枚举x,每次维护一个链表,链表里只有>=x的数,那么往左往右找只要暴力跳k次,删除也是O(1)的。
时间复杂度:O(nk)

看!不!懂! 嗯,很容易理解嘛

题目大意:

给你一串1……n的排列需要你找出子串中第k小的元素的和,考虑到用链表去维护。求出对于一个数x左边最近的k个比他大的和右边最近k个比他大的,如果左边有m个比x大的就需要在右边找k-1-m个比x大的,统计这样的区间有多少个即可(呵呵,说得简单),再用区间的数量乘上x即x对答案的贡献

上代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

map<int,int>ma;                             /**记录每个元素的位置(当然也可以用数组减少复杂度)**/
struct Link{
    int pre,next,num;
}s[500005];                                 /**用数组去模拟链表**/
int main()
{
//    freopen("a.in","r",stdin);
//    freopen("a.out","w",stdout);
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        int n,k;
        memset(s,0,sizeof s);
        ma.clear();
        long long sum=0;
        scanf("%d %d",&n,&k);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&s[i].num);
            s[i].pre=i-1;                          /**前后指针**/
            s[i].next=i+1;                         /**当n==i的时候不要把s[i].next设为0,不然结果可能会出现负数**/
            ma[s[i].num]=i;
        }
        long long ans=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            int l=ma[i],r=ma[i];
            int cnt1=0,cnt2=0;
            int x[100]={0};                       /**记录有多少个比x小的数字**/
            for(int j=0;j<k;j++)                  /**往右找k个比x大的**/
            {
                if(s[r].next!=0)
                {
                    x[++cnt2]=s[r].next-r;
                    r=s[r].next;
                }else break;
            }
            long long res=0;
            for(int j=l;j>0&&cnt1<k;j=s[j].pre)
            {
                cnt1++;
                if(k-cnt1-cnt2+1>0) continue;
                else res+=(j-s[j].pre)*x[k-cnt1+1];
            }
            ans+=res*i;
            s[s[ma[i]].pre].next=s[ma[i]].next;          /**这个地方调了3个小时的bug 这里是模拟删除链表的操作**/
            s[s[ma[i]].next].pre=s[ma[i]].pre;           /**怪自己的代码太丑**/
        }
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}

附上标程:反正我看不懂

#include<bits/stdc++.h>
#define fi first
#define se second
#define rep(i,j,k) for(int i=(int)j;i<=(int)k;i++)
#define per(i,j,k) for(int i=(int)j;i>=(int)k;i--)
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N=510000;
inline void read(int &x){
    x=0;char p=getchar();
    while(!(p<='9'&&p>='0'))p=getchar();
    while(p<='9'&&p>='0')x*=10,x+=p-48,p=getchar();
}
int n,k,a[N],pos[N],T;
LL ans=0;
int pre[N],np[N];
int s[N],s0;
int t[N],t0;
void erase(int x){
    int pp=pre[x];
    int nn=np[x];
    if(pre[x])np[pre[x]]=nn;
    if(np[x]<=n)pre[np[x]]=pp;
    pre[x]=np[x]=0;
}
void Main(){
    read(n);read(k);
    rep(i,1,n){
        read(a[i]);
        pos[a[i]]=i;
    }
    rep(i,1,n)pre[i]=np[i]=0;
    rep(i,1,n)pre[i]=i-1,np[i]=i+1;
    ans=0;
    rep(num,1,n-k+1){
        int p=pos[num];
        s0=t0=0;
        for(int d=p;d&&s0<=k+1;d=pre[d])s[++s0]=d;
        for(int d=p;d!=n+1&&t0<=k+1;d=np[d])t[++t0]=d;
        s[++s0]=0;
        t[++t0]=n+1;
        rep(i,1,s0-1){
            if(k+1-i<=t0-1&&k+1-i>=1){
                ans+=(t[k+1-i+1]-t[k+1-i])*1ll*(s[i]-s[i+1])*num;
            }
        }
        erase(p);
    }
    cout<<ans<<endl;
}
int main(){
    read(T);
    while(T--)Main();
    //cerr<<clock()<<endl;
    return 0;
}

总结:

这次的高校打的不是太好,其中之一是题目的难度有点高,但是这不能成为借口,与平时补题比较少有关,确实补题的需要花不少的时间,但确实是有必要的,同时专题的训练也是不能少的继续加油

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
用户表: Users +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | user_id | int | | user_name | varchar | +-------------+---------+ user_id 是该表的主键(具有唯一值的列)。 该表中的每行包括用户 ID 和用户名。 注册表: Register +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | contest_id | int | | user_id | int | +-------------+---------+ (contest_id, user_id) 是该表的主键(具有唯一值的列的组合)。 该表中的每行包含用户的 ID 和他们注册的赛事。 编写解决方案统计出各赛事的用户注册百分率,保留两位小数。 返回的结果表按 percentage 的 降序 排序,若相同则按 contest_id 的 升序 排序。 返回结果如下示例所示。 示例 1: 输入: Users 表: +---------+-----------+ | user_id | user_name | +---------+-----------+ | 6 | Alice | | 2 | Bob | | 7 | Alex | +---------+-----------+ Register 表: +------------+---------+ | contest_id | user_id | +------------+---------+ | 215 | 6 | | 209 | 2 | | 208 | 2 | | 210 | 6 | | 208 | 6 | | 209 | 7 | | 209 | 6 | | 215 | 7 | | 208 | 7 | | 210 | 2 | | 207 | 2 | | 210 | 7 | +------------+---------+ 输出: +------------+------------+ | contest_id | percentage | +------------+------------+ | 208 | 100.0 | | 209 | 100.0 | | 210 | 100.0 | | 215 | 66.67 | | 207 | 33.33 | +------------+------------+ 解释: 所有用户都注册了 208、209 和 210 赛事,因此这些赛事的注册率为 100% ,我们按 contest_id 的降序排序加入结果表中。 Alice 和 Alex 注册了 215 赛事,注册率为 ((2/3) * 100) = 66.67% Bob 注册了 207 赛事,注册率为 ((1/3) * 100) = 33.33%
03-18
<think>好的,我需要解决这个问题。首先,我得仔细理解题目要求。题目是要统计每个赛事的用户注册百分比,保留两位小数,然后按百分比降序,如果相同的话按contest_id升序排列。给出的示例可以帮助我验证思路是否正确。 首先,我需要确定如何计算每个赛事的百分比。百分比应该是该赛事注册的用户数除以总用户数,然后乘以100,保留两位小数。总用户数来自Users表,因为每个用户可能注册个赛事,但总用户数是固定的,不管他们注册了少赛事。比如示例中Users表有3个用户,所以每个赛事的注册用户数除以3,再乘以100得到百分比。 那首先,我需要从Users表中获取总用户数。可以用COUNT(DISTINCT user_id)来统计总人数。然后,对于Register表中的每个contest_id,计算该赛事的注册用户数,再除以总用户数,得到百分比。 接下来是SQL的写法。可能需要子查询或者JOIN来结合这两个表的数据。不过,实际上Register表中每个contest_id对应的用户数可以用GROUP BY contest_id来计算每个赛事的用户数量。然后将这个数量除以总用户数,乘以100,然后四舍五入到两位小数。 那步骤大概是: 1. 计算总用户数:SELECT COUNT(*) FROM Users; 2. 对Register表按contest_id分组,统计每个分组的用户数; 3. 将每个分组的用户数除以总用户数,得到百分比; 4. 按百分比降序和contest_id升序排序。 需要注意的是,总用户数可能需要作为子查询或者变量来处理。例如,在SELECT语句中可能需要用到子查询来获取总用户数。 比如,可以这样写: SELECT contest_id, ROUND( (COUNT(user_id) / (SELECT COUNT(*) FROM Users)) * 100, 2 ) AS percentage FROM Register GROUP BY contest_id ORDER BY percentage DESC, contest_id ASC; 但这里有个问题,是否需要考虑重复的user_id在同一个赛事中的情况?不过根据题目,Register表的主键是(contest_id, user_id),所以每个用户在一个赛事中只能注册一次。因此,每个分组的COUNT(user_id)就是该赛事的不同用户数。而总用户数是Users表中的总人数,不管他们是否注册了任何赛事。例如,如果有用户没有注册任何赛事,总用户数仍然包括他们,但该用户不会被统计在任何赛事的注册数中。 比如示例中的Users表有3个用户,每个赛事的注册用户数是该赛事有少不同的user_id记录,比如contest_id 207在Register表中只有user_id 2,所以注册数是1,总用户数是3,所以百分比是33.33%。 那上述的SQL是否正确? 测试一下示例的情况。示例中的Register表对于contest_id=208,有三个不同的user_id吗?根据输入: Register表中contest_id=208的有user_id=2、6、7?比如输入中的Register表: 208的条目有: 208 | 2 208 | 6 208 | 7 所以在contest_id=208的分组中,COUNT(user_id)是3。总用户数是3,所以3/3=1,即100%。和示例的输出一致。 那上述的SQL应该能正确计算。 但是,当使用COUNT(user_id)的时候,如果某个用户没有注册任何赛事,他们不会被统计进来,但总用户数仍然会包含他们。例如,如果Users表中有一个用户没有在Register表中出现,那总用户数是正确的,而每个赛事的百分比是注册用户数/总用户数,包括这个未被注册的用户。这种情况下,计算是正确的。 那现在,这个SQL是否正确? 是的。因为总用户数是来自Users表的总数,而每个赛事的注册用户数是该赛事中的用户数,所以除法是正确的。 然后,ROUND函数保留两位小数。比如在示例中的215赛事,注册用户数是2(用户6和7),总用户数是3,所以2/3=0.666666…,乘以100是66.666…,四舍五入到两位小数是66.67,符合示例。 那这个时候,这个SQL应该是正确的。然后需要将结果按percentage降序,contest_id升序排列。 但是示例的输出中,208、209、210都是100%,按contest_id降序排列吗?例如,输出中的顺序是208、209、210、215、207。但是contest_id的值是208,209,210的数值是递增的,所以按contest_id升序排列的话,这三个的排列顺序应该是208、209、210。这与示例的输出中的顺序一致。所以ORDER BY子句中的第二部分是contest_id ASC,这正确。 所以整个SQL应该是: SELECT contest_id, ROUND( (COUNT(*) * 100.0) / (SELECT COUNT(*) FROM Users), 2 ) AS percentage FROM Register GROUP BY contest_id ORDER BY percentage DESC, contest_id ASC; 这里需要注意,乘以100.0而不是100,以确保得到浮点数的结果,避免整数除法的问题。例如,在MySQL中,如果分母是整数,那么除法会得到整数部分。所以需要使用浮点数运算。 比如,在示例中的207赛事,注册用户数是1,总用户数是3。1/3是0.333…,乘以100是33.333…。保留两位小数是33.33。如果使用整数运算,可能得到33.00或者错误的数值。所以必须确保计算时使用浮点数。 因此,在SQL中,将分子或分母中的一个转换为浮点数,例如乘以100.0,或者将COUNT(*)转换为小数。 所以,正确的写法应该是: ROUND( (COUNT(user_id) * 100.0) / total_users, 2 ) 其中total_users是用户总数。或者,在MySQL中,可能不需要,但为了保险,乘以100.0是正确的。 现在,在编写这个SQL时,是否应该使用COUNT(*),或者COUNT(user_id)?在GROUP BY contest_id之后,每个分组的行数等于该赛事中的注册用户数目,因为每个用户只能注册一次同一赛事。所以COUNT(*)和COUNT(user_id)的结果是一样的。所以两种写法都可以。 因此,最终的SQL语句应该是: SELECT contest_id, ROUND( (COUNT(*) * 100.0) / (SELECT COUNT(*) FROM Users), 2 ) AS percentage FROM Register GROUP BY contest_id ORDER BY percentage DESC, contest_id; 这样应该就能得到正确的结果。然后,按照示例的输出,验证是否正确。 测试示例中的输入: Users表有3个用户。Register表中的数据: contest_id 215有用户6和7,即COUNT(*)为2。2*100/3=66.666...,四舍五入到两位小数是66.67。符合示例的输出。 contest_id 207有一个用户,计算1*100/3=33.33,正确。 其他三个赛事208、209、210的注册用户数都是3,所以3/3=100%正确。 所以SQL的输出应该与示例一致。 那这个应该就是正确的解决方案了。</think>要解决这个问题,我们需要统计每个赛事的用户注册百分比,并按特定规则排序结果。以下是详细的步骤说明和解决方案: ### 方法思路 1. **计算总用户数**:从 `Users` 表中获取所有用户的总数。 2. **统计各赛事注册用户数**:在 `Register` 表中按 `contest_id` 分组,统计每个赛事的注册用户数。 3. **计算百分比**:将每个赛事的注册用户数除以总用户数,乘以 100 并保留两位小数。 4. **排序结果**:按百分比降序排序,若百分比相同则按赛事 ID 升序排序。 ### 解决代码 ```sql SELECT contest_id, ROUND( (COUNT(*) * 100.0) / (SELECT COUNT(*) FROM Users), 2 ) AS percentage FROM Register GROUP BY contest_id ORDER BY percentage DESC, contest_id ASC; ``` ### 代码解释 1. **总用户数计算**:通过子查询 `(SELECT COUNT(*) FROM Users)` 获取 `Users` 表中的总用户数。 2. **分组统计注册用户数**:使用 `GROUP BY contest_id` 对 `Register` 表按赛事分组,`COUNT(*)` 统计每个赛事的注册用户数。 3. **计算百分比**:将每个分组的注册用户数乘以 100.0(确保浮点数运算),除以总用户数,并用 `ROUND` 函数保留两位小数。 4. **排序规则**:结果首先按百分比降序 (`percentage DESC`) 排列,若百分比相同则按赛事 ID 升序 (`contest_id ASC`) 排列。 这种方法确保准确计算各赛事的注册率,并按要求排序结果。
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