谁考了第k名(信息学奥赛一本通-T1176)

本文介绍了一个通过排序算法找出特定排名学生信息的C++程序示例。该程序读取学生的学号和成绩,按成绩从高到低排序,并输出指定排名的学生学号和成绩。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【题目描述】

在一次考试中,每个学生的成绩都不相同,现知道了每个学生的学号和成绩,求考第k名学生的学号和成绩。

【输入】

其后有n行数据,每行包括一个学号(整数)和一个成绩(浮点数),中间用一个空格分隔。

【输出】

输出第k名学生的学号和成绩,中间用空格分隔。(注:请用%g输出成绩)

【输入样例】

5 3
90788001 67.8
90788002 90.3
90788003 61
90788004 68.4
90788005 73.9

【输出样例】

90788004 68.4

【源程序】

#include<iostream>
using namespace std;
struct node{
    int id;
    double score;
}stu[110],temp;
int main()
{
    int n,k;
    int i,j;

    cin>>n>>k;
    for(i=1;i<=n;i++)
        cin>>stu[i].id>>stu[i].score;

    for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=i+1;j<=n;j++)
            if(stu[i].score<stu[j].score)
            {
                temp=stu[i];
                stu[i]=stu[j];
                stu[j]=temp;
            }

    cout<<stu[k].id<<" "<<stu[k].score;
    return 0;
}

 

### 关于信息学奥赛一本 2070 的解析 目前未找到具体关于 **信息学奥赛一本 2070** 的官方解析或相关内容。然而,基于常见的信息学竞赛题目类型以及已知的信息学奥赛一本系列中的其他题目特点[^1],可以推测该题可能涉及经典的算法设计问题,例如动态规划、贪心算法、回溯法或其他基础数据结构的应用。 如果假设此题属于常见类型的编程问题,则可以从以下几个方面入手分析: #### 可能的解题方向 1. **经典递归与分治策略** 如果题目类似于汉诺塔问题(如引用[1]所描述),则可以过递归来实现解决方案。对于较大的输入规模 \( N \),需注意时间复杂度优化,避免指数级增长带来的性能瓶颈。 2. **位运算技巧** 若题目涉及到二进制表示或者特定条件下的数值变换(如引用[2]所示的例子),可尝试利用位操作来简化逻辑判断和提高效率。例如: ```cpp int countBits(int n) { int cnt = 0; while (n) { cnt += n & 1; // 判断最低位是否为1 n >>= 1; // 右移一位 } return cnt; } ``` 3. **枚举与剪枝技术** 对于组合类问题(比如百钱买百鸡问题提到的穷举方法[^3]),合理设置循环边界并加入提前退出机制能够显著减少不必要的计算量。以下是类似的伪代码框架: ```cpp for (int rooster = 0; rooster <= totalMoney / costRooster; ++rooster) { for (int hen = 0; hen <= (totalMoney - rooster * costRooster) / costHen; ++hen) { int chicks = totalCount - rooster - hen; if (chicks >= 0 && chicks % chickGroupSize == 0 && rooster * costRooster + hen * costHen + chicks / chickGroupSize * costChick == totalMoney) { cout << "Solution found!" << endl; } } } ``` 4. **最长子序列变种** 假设目标是最长满足某种约束条件的子串/数组片段(类似引用[4]讨论的内容),采用动态转移方程构建状态表是一种有效手段。下面展示了一个简单的 LIS 实现方式供参: ```cpp vector<int> lis(const vector<int>& nums) { if (nums.empty()) return {}; vector<int> dp(nums.size(), 1), prevIndex(nums.size(), -1); int maxLength = 1, bestEnd = 0; for (size_t i = 1; i < nums.size(); ++i) { for (size_t j = 0; j < i; ++j) { if (nums[j] <= nums[i] && dp[j] + 1 > dp[i]) { dp[i] = dp[j] + 1; prevIndex[i] = j; if (dp[i] > maxLength) { maxLength = dp[i]; bestEnd = i; } } } } // Backtrack to construct the sequence vector<int> result; for (int k = bestEnd; k != -1; k = prevIndex[k]) { result.push_back(nums[k]); } reverse(result.begin(), result.end()); return result; } ``` 由于缺乏具体的题目陈述,上述仅为用思路总结,并不一定完全适用于实际场景。建议查阅对应章节原文获取更精准指导材料。 ---
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