相对名次(LeetCode)

本文介绍了一种算法,用于确定运动员的相对名次并分配前三名的奖牌。该算法使用TreeMap对成绩进行排序,然后将前三名的成绩对应修改为“金牌”,“银牌”和“铜牌”。其余名次则根据成绩计算得出。

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题目描述:

给出 N 名运动员的成绩,找出他们的相对名次并授予前三名对应的奖牌。前三名运动员将会被分别授予 “金牌”,“银牌” 和“ 铜牌”("Gold Medal", "Silver Medal", "Bronze Medal")。

(注:分数越高的选手,排名越靠前。)

示例 1:

输入: [5, 4, 3, 2, 1]
输出: ["Gold Medal", "Silver Medal", "Bronze Medal", "4", "5"]
解释: 前三名运动员的成绩为前三高的,因此将会分别被授予 “金牌”,“银牌”和“铜牌” ("Gold Medal", "Silver Medal" and "Bronze Medal").
余下的两名运动员,我们只需要通过他们的成绩计算将其相对名次即可。

提示:

  1. N 是一个正整数并且不会超过 10000。
  2. 所有运动员的成绩都不相同。

解题思路:

  1. 首先将所有的成绩作为key,存放进有序的TreeMap中。
  2. 将TreeMap中key最大的前三个数据的value值依次改为"Gold Medal","Silver Medal" , "Bronze Medal"。其他数据的value值改成其key所对应的次序(按照降序计算)。
  3. 创建一个字符串数组,大小与给定数组相同。
  4. 从前往后遍历给定数组,以给定数组的每个数组作为key,找到map中对应的value,并将value,存到字符串数组中。
  5. 返回字符串数组

代码实现:

class Solution {
    public String[] findRelativeRanks(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length < 1) {
            return new String[]{};
        }
        TreeMap<Integer,String> map = new TreeMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            map.put(nums[i],"");
        }
        int flag = 1;
        int size = map.size();
        Iterator<Integer> iterator = map.keySet().iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            int key = iterator.next();
            if (flag == size - 2) {
                map.put(key,"Bronze Medal");
            } else if (flag == size - 1) {
                map.put(key,"Silver Medal");
            } else if (flag == size) {
                map.put(key,"Gold Medal");
            } else {
                map.put(key,String.valueOf(size- flag + 1));
            }
            flag++;
        }
        String[] arr = new String[nums.length];
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            arr[i] = map.get(nums[i]);
        }
        return arr;
    }
}

 

<think>好的,用户想了解如何从给定的分数列表中确定铜牌对应的分数及其获奖人数。我需要先理清楚这个问题的具体要求。根据用户提供的引用内容,特别是引用[2],奖牌的判定是基于奖牌线的。比如,铜牌线是一个题目数,当队伍通过的题目数大于等于这个线时,就能获得铜牌。但要注意,如果同时满足更高奖项的条件,比如金牌或银牌,那么该队伍只会获得最高奖项,而不会同时获得铜牌。 首先,我需要明确奖牌线的确定方式。根据引用[2]中的描述,奖牌线不能少于1题,当奖牌线设为0时视为1题。例如,如果铜牌线是k题,那么所有解题数≥k的队伍中,排除已经获得金牌和银牌的队伍后,剩下的就是铜牌获得者。但用户的问题中可能奖牌线是预先给定的,或者需要根据某种规则计算。不过问题描述中没有明确说明奖牌线是如何确定的,可能需要进一步假设。 不过用户的问题更具体:给定分数列表,确定铜牌对应的分数及人数。可能这里的分数指的是解题数,例如每个选手的解题数量,需要根据一定的规则确定铜牌的分数线和获奖人数。这里可能需要类似竞赛中的排名方式,比如前几名是金牌,接下来的是银牌,然后是铜牌。例如,在编程竞赛中,通常前几名获得不同奖牌,但可能存在同分的情况,这时候可能需要处理并列的情况。 比如,假设奖牌线是按照排名来划分的。例如,金牌是前10%且至少1题,银牌是接下来的20%,铜牌是再接下来的30%。或者可能奖牌线是固定的,比如金牌线是解决所有题目,银牌是解决至少n-1题,铜牌是解决至少k题,这取决于具体规则。但根据用户提供的引用[2],奖牌线可能是指动态确定的,例如根据参赛队伍的表现来划分数线,比如排名前x%为金牌,接下来y%为银牌,再z%为铜牌,但具体如何划分可能需要更多信息。 但根据用户提供的引用[3]中的代码示例,似乎是将分数排序后,前三名分别获得金银铜牌。例如,最高分是金牌,次之银牌,再次铜牌。这可能对应于类似竞赛中的绝对排名方式。比如在LeetCode相对排名问题中,前三位分别获得金银铜牌,其余按名次排列。这种情况下,铜牌的分数就是第三高的分数,而获奖人数是该分数出现的次数。如果有多个选手分数相同,比如第三名有两人同分,那么他们都获得铜牌,而第四名则没有。或者,如果第三名有多个,那么铜牌人数就是这些同分的人数。 例如,假设分数列表是[5,4,4,3,3,3]。排序后是5,4,4,3,3,3。第一名5分获得金牌,第二名4分(两位)获得银牌,第三名3分(三位)获得铜牌。或者可能是否按照名次数目来分配奖牌?例如,金牌1人,银牌1人,铜牌1人,不管分数是否相同。此时,如果有并列的情况,可能需要调整奖牌人数。例如,如果第三名有多人同分,那么他们都会被算作铜牌,但可能名次会跳过,比如如果有两个第二名,那么第三名实际上可能不存在,或者铜牌线可能需要重新确定。 这可能取决于具体的奖牌线规则。根据引用[2]中的描述,奖牌线是题目数的阈值,当解题数≥该线时获得奖牌,但取最高奖项。例如,假设金牌线是5题,银牌线是4题,铜牌线是3题。那么解题数≥5的获得金牌,≥4但未达金牌的获得银牌,≥3但未达银牌的获得铜牌。这种情况下,铜牌的人数是所有解题数≥3但小于4的人数。或者,如果奖牌线是根据排名确定的,那么可能前三名为金银铜牌,每人一个,但如果第三名有多个同分,那么他们都会被算作铜牌。 所以,现在用户的问题是如何根据给定的分数列表,确定铜牌的分数和人数。可能的两种情况: 1. 铜牌的分数线是根据排名确定的,例如第三高的分数,不管有多少人同分,都视为铜牌获得者,人数是该分数的总人数。 2. 铜牌线是动态划定的,比如前x%的选手获得铜牌及以上,但需要排除金银牌获得者后的下一个区间。 但根据引用[3]中的代码示例,可能问题中的奖牌分配类似于相对排名,前三名获得金银铜牌。例如,最高分是金牌,次高是银牌,第三是铜牌。此时,如果有多个同分的选手在第三名的位置,他们都获得铜牌。例如,分数列表是[10,9,9,8,8,8],排序后前三位是10(金牌)、9(银牌)、9(银牌?或者铜牌?这里可能存在误解。例如,代码中的逻辑是前三个索引获得金银铜牌,所以如果排序后的数组前三个元素是索引0、1、2,那么他们分别对应金牌、银牌、铜牌。但是如果存在多个相同分数的情况,比如前三名分数相同,比如都是10,那么他们都会获得金牌?或者是否根据排名顺序来分配? 例如,假设分数排序后的列表是[10,10,9,8]。按照代码中的逻辑,前三位(索引0、1、2)分别得到金牌、银牌、铜牌。但他们的分数都是10、10、9。此时,前两位分数相同,但根据代码,他们会被分别赋予金牌和银牌,这可能不符合实际竞赛中的情况。所以,这可能说明该代码示例中的奖牌分配方式是基于排序后的顺序,而不是分数是否相同。也就是说,无论分数是否相同,第一名是金牌,第二名银牌,第三名铜牌,后面的按名次排列。这可能与实际竞赛中的情况不同,实际中同分的人应该获得同样的奖项,例如所有达到某个分数线的选手都获得相应奖项,而不是按绝对名次。 但用户的问题可能更接近引用[3]中的情况,即按照绝对排名分配奖牌,前三位获得金银铜牌,后面的按名次。此时,铜牌的分数是排序后的第三位的分数,人数是该分数出现的次数。例如,如果有多个第三位同分的人,那么人数是这些人的总数。例如,分数列表是[100,90,90,90,80],排序后前三名是100(金牌)、90(银牌)、90(铜牌),剩下的90和80分别第四和第五。这可能不符合实际情况,因为同分的应该一起算作同一名次。例如,三个90分的应该是并列第二,那么第三名可能不存在,或者需要调整。 所以,正确的方式应该是:当分数相同时,他们共享名次。例如,在计算奖牌时,首先将所有分数排序,降序排列。然后,金牌是第一名,银牌是第二名,铜牌是第三名。但如果多个选手分数相同,则他们共享该名次。例如,分数列表为[100,90,90,80],那么第一名是100,第二名是两位90,第三名是80。此时,金牌是100,银牌是两位90,铜牌是80。但是这样的话,银牌有两人,铜牌只有一人。这种情况下,铜牌的分数是80,人数1。 但另一种情况,比如分数列表为[100,90,90,90,80],那么第一名是100,第二名是三个90,第三名是80。此时,银牌有三人,铜牌是80的人数。但实际中,可能银牌线是第二名的分数,所有达到该分数的人获得银牌,而铜牌线是第三名的分数,所有达到该分数且未获得更高奖项的人获得铜牌。 因此,要正确计算铜牌的分数及人数,步骤可能如下: 1. 将分数列表降序排序。 2. 确定每个选手的名次,考虑并列情况。例如,相同分数的选手名次相同,后续名次根据人数跳过。 3. 确定金牌、银牌、铜牌的分数线。例如,金牌是最高分,银牌是次高分,铜牌是第三高分。 4. 统计铜牌分数线对应的分数,以及在该分数线上且未被金银牌覆盖的人数。 或者,根据引用[2]中的规则,奖牌线是题目数的阈值,当队伍的解题数≥金牌线时获得金牌,≥银牌线但<金牌线时获得银牌,≥铜牌线但<银牌线时获得铜牌。但此时需要知道金、银、铜牌线各自的数值。然而用户的问题中没有给出具体的奖牌线,而是需要根据分数列表来确定铜牌的分数和人数,可能意味着奖牌线是根据排名自动确定的,比如前三名作为奖牌获得者。 假设这里的铜牌对应的是第三高的分数,那么需要找到第三高的分数,并统计有多少人达到或超过该分数,但未被金银牌覆盖。例如: 步骤: 1. 将所有分数去重并按降序排列,得到一个唯一的分数列表。例如,原分数列表为[50,60,60,40,30,30,30],去重排序后为60,50,40,30。 2. 金牌线为最高分60,银牌线为次高分50,铜牌线为第三高分40。 3. 统计所有分数≥金牌线(60)的人数,获得金牌。 4. 统计分数≥银牌线(50)但<金牌线的人数,获得银牌。 5. 统计分数≥铜牌线(40)但<银牌线的人数,获得铜牌。 但这里的问题是,如果铜牌线是第三高的分数,那么是否所有达到该分数的人都获得铜牌,除非他们已经被更高的奖牌线覆盖。例如,在上述例子中,铜牌线是40,那么分数为40的人获得铜牌,而分数为30的不满足。 但用户的问题可能更偏向于根据排名来分配奖牌数量。例如,金牌人数是前x名,银牌是接下来的y名,铜牌是接下来的z名。或者,可能奖牌线是固定的,比如金牌线是某个绝对数值。但根据用户的问题描述,可能更倾向于根据排名来定。 此时,正确的做法可能如下: 1. 将所有分数降序排序,并处理并列的情况。 例如,分数列表为[100, 90, 90, 80, 80, 70],则排序后为100,90,90,80,80,70。 2. 确定每个分数的名次。第一个100是第1名,两个90是第2名(因为并列),接下来的80是第4名(因为前面有3人),另一个80也是第4名,70是第6名。 但这种情况下,第三名可能并不存在,因为前两名之后直接跳到第四名。因此,铜牌的分数线可能不存在,或者需要根据某种规则确定。 这可能与用户的问题不符,因为用户的问题需要确定铜牌对应的分数,因此可能需要另一种方法,即取前三个不同的分数作为金、银、铜牌的分数线。 例如,在分数列表中去重并排序后,取前三高的分数: 假设分数列表为[100, 90, 90, 80, 80, 70]。去重后是100,90,80,70。前三名是100(金牌)、90(银牌)、80(铜牌)。然后,铜牌的分数线是80,人数是原列表中分数等于80的人数,即2人。 这种情况下,不管80的排名是否在第四位,只要它是第三高的不同分数,则铜牌线是80,人数是该分数出现的次数。 这可能更符合用户的需求,例如,在编程竞赛中,奖牌的分数线可能基于不同分数的划分,而不是绝对排名。例如,金牌线是最高分,银牌线是次高分,铜牌线是第三高分。所有获得该分数或以上的选手获得相应奖牌,但需要排除已经获得更高奖牌的选手。 例如,假设分数列表是[100, 90, 90, 85, 80, 80]。去重排序后前三名是100,90,85。因此: - 金牌线是100,人数1。 - 银牌线是90,人数2(原列表中有两个90)。 - 铜牌线是85,人数1(原列表中有1个85)。 但此时,原列表中可能还有分数高于铜牌线但没有被银牌覆盖的情况吗?比如,如果银牌线是90,那么所有≥90的获得银牌或金牌。因此,铜牌线是85,那么所有≥85且<90的获得铜牌。所以原列表中分数85和80的人中,只有85符合铜牌线,因此人数是1。 这可能更合理,但用户的问题可能需要根据具体情况调整。例如,当存在多个不同分数时,如何确定第三高的分数作为铜牌线。 综上,处理步骤可能如下: 1. 将所有分数降序排列,并去重得到唯一的分数列表。 2. 如果唯一的分数数量少于3,则铜牌线可能不存在或按规则处理。例如,如果只有两种分数,则铜牌线可能不存在,或者根据其他规则确定。 3. 铜牌线是第三高的不同分数。 4. 统计原列表中分数等于铜牌线的人数,即为铜牌获得者人数。 但需要考虑,在存在多个分数的情况下,比如如果所有分数都相同,例如全是100分,那么金牌线、银牌线、铜牌线都是100,那么所有选手都获得金牌,因为满足最高奖项的条件。此时,铜牌获得者人数为0,因为没有人只满足铜牌线而不满足更高的奖牌线。 因此,正确的步骤应该是: 1. 将分数列表排序(降序),并去重得到唯一的分数列表sorted_unique_scores。 2. 确定金、银、铜牌的分数线: - 金牌线:sorted_unique_scores[0](如果存在) - 银牌线:sorted_unique_scores[1](如果存在) - 铜牌线:sorted_unique_scores[2](如果存在) 3. 统计各奖牌人数: - 金牌人数:原列表中分数等于金牌线的人数。 - 银牌人数:原列表中分数等于银牌线的人数(且未达到金牌线,但实际上因为金牌线更高,所以银牌线的分数不可能达到金牌线,所以直接统计即可)。 - 铜牌人数:原列表中分数等于铜牌线的人数。 但这样处理的前提是,每个奖牌线是严格递减的,即sorted_unique_scores中的每个后续分数都低于前面的。例如,如果原分数列表有至少三个不同的分数,否则铜牌线可能不存在。此时需要处理边界情况。 比如,当sorted_unique_scores的长度小于3时,比如只有两个或一个分数,那么铜牌线不存在,铜牌人数为0。 但根据引用[2]中的规则,奖牌线不得少于1题,可能这里的问题中奖牌线至少存在。但用户的问题是关于如何根据分数列表确定铜牌的分数和人数,可能需要处理所有可能情况。 例如: 情况1:分数列表为[100, 90, 90, 80, 80, 70] sorted_unique_scores = [100,90,80,70] 金牌线是100,银牌线是90,铜牌线是80。铜牌人数是原列表中等于80的人数,即2人。 情况2:分数列表为[100,100,100] sorted_unique_scores = [100] 金牌线是100,银牌线不存在,铜牌线不存在。所以铜牌人数0。 情况3:分数列表为[90,80,80,70] sorted_unique_scores = [90,80,70] 金牌线90,银牌线80,铜牌线70。铜牌人数是原列表中等于70的人数,比如假设原列表中有1个70,则铜牌人数1。 但根据引用[2]中的规则,当队伍同时满足多个奖牌线时,取最高奖项。例如,如果铜牌线是70,而某队伍得分是80,那么他们满足银牌线(假设银牌线是80),所以不会被计入铜牌。所以,正确的铜牌人数应该是原列表中分数等于铜牌线,并且不满足金牌或银牌线的人数。 哦,这可能是关键点!之前的思路有错误。之前的步骤假设铜牌线是第三高的分数,但实际中,铜牌的获奖者应该是那些分数≥铜牌线,但未达到银牌线或金牌线的选手。例如: 假设金牌线是G,银牌线是S,铜牌线是B,且G > S > B。 那么: - 金牌人数是分数≥G的人数。 - 银牌人数是分数≥S但<G的人数。 - 铜牌人数是分数≥B但<S的人数。 因此,要正确计算铜牌人数,需要知道G、S、B的值,然后统计符合条件的人数。 但用户的问题中,如何确定G、S、B的值呢?根据引用[2],奖牌线可能是根据题目数划定的,但用户的问题中的分数可能代表解题数,或者某种得分。例如,在奖牌线确定的情况下,计算铜牌人数。 但用户的问题可能更类似于,给定分数列表,如何确定铜牌对应的分数和人数,其中奖牌的分配是基于排名,例如前三名获得金银铜,或者奖牌线根据排名确定。 假设奖牌线是排名决定的,例如: - 金牌线是第1名(最高分) - 银牌线是第2名 - 铜牌线是第3名 这种情况下,铜牌分数是第三名的分数,而铜牌人数是该分数出现的次数。例如,如果第三名有多个同分选手,他们都获得铜牌。 但是,根据引用[2]中的规则,当同时满足多个奖牌线时,取最高奖项。因此,如果奖牌线是基于排名的话,可能需要重新考虑。例如,如果金、银、铜的分数线分别是第1、第2、第3名的分数,那么: - 所有分数≥金牌线(即等于最高分)的人获得金牌。 - 所有分数≥银牌线(次高分)但<金牌线的人获得银牌(即次高分的人,但他们在原列表中的分数等于次高分,而次高分低于最高分)。 - 所有分数≥铜牌线(第三高分)但<银牌线的人获得铜牌。 例如,分数列表为[100,90,90,80,80,70]. 排序后,最高分是100,次高是90,第三高是80。那么: - 金牌线是100,人数1。 - 银牌线是90,分数≥90但<100的人数2。 - 铜牌线是80,分数≥80但<90的人数2(原列表中的两个80)。 因此,铜牌人数是2,分数是80。 在这种情况下,铜牌的分数是第三高的不同分数,即80,人数是原列表中分数≥80且<90的人数,即等于80的人数。 因此,正确的处理步骤应为: 1. 对分数列表进行降序排序,并去除重复项,得到sorted_unique_scores。 2. 确定金、银、铜牌的分数线: - 金牌线G = sorted_unique_scores[0](如果存在) - 银牌线S = sorted_unique_scores[1](如果存在) - 铜牌线B = sorted_unique_scores[2](如果存在) 3. 计算铜牌人数: - 铜牌人数 = 原列表中分数 >= B 且 < S 的人数。 但若铜牌线B不存在(即sorted_unique_scores的长度不足3),则铜牌人数为0。 例如,当sorted_unique_scores的长度为2时,B不存在,铜牌人数0。 当sorted_unique_scores长度>=3时,B存在,铜牌人数是原列表中分数介于B(含)和S(不含)之间的数量,即等于B的数量,因为S是次高分,B是第三高分,且S > B。因此,原列表中分数等于B的人即满足>=B且<S的条件,所以铜牌人数是原列表中等于B的人数。 例如,sorted_unique_scores = [100,90,80,70] G=100,S=90,B=80。 原列表中分数等于80的人数是假设为2,则铜牌人数是2,分数是80。 因此,正确算法如下: 1. 将原分数列表降序排序,得到sorted_scores。 2. 去重得到sorted_unique_scores,降序排列。 3. 确定G、S、B: - 如果sorted_unique_scores的长度 >=3,则B = sorted_unique_scores[2] - 否则,B不存在,铜牌人数0。 4. 如果B存在: - 银牌线S = sorted_unique_scores[1] - 铜牌线B = sorted_unique_scores[2] - 铜牌人数是原列表中分数等于B的人数,前提是这些分数没有达到银牌线或金牌线。但由于B < S < G,原列表中分数等于B的必然小于S,所以铜牌人数即等于B的出现次数。 例如,分数列表是[100,90,90,80,80,70]. sorted_unique_scores是[100,90,80,70]. B=80。原列表中等于80的有2人,因此铜牌人数是2。 但是,这假设奖牌线是前三名的不同分数,即金牌线是最高分,银牌线是次高分,铜牌线是第三高分。那么,所有分数等于第三高分的人将获得铜牌,只要他们没有达到前两名的分数线。由于第三高分必然低于次高分,所以这些人自动满足条件。 因此,正确的步骤是: - 确定铜牌线是第三高的不同分数。 - 统计原列表中该分数出现的次数。 因此,算法可以简化为: 1. 对原分数列表进行降序排序。 2. 提取出不同的分数,降序排列,得到unique_sorted。 3. 如果unique_sorted的长度 <3,则无铜牌,返回0和None或相应处理。 4. 否则,铜牌线是unique_sorted[2]. 5. 统计原列表中等于铜牌线的分数的出现次数。 例如,分数列表是[100,90,90,80,80,80]. unique_sorted是[100,90,80]. 铜牌线80,人数3。 因此,用户的问题的解决方案可能包括以下步骤: 1. 对分数列表进行降序排序。 2. 确定所有不同的分数,按降序排列。 3. 如果不同的分数数目不足3个,则铜牌不存在,人数为0。 4. 否则,铜牌分数是第三高的不同分数。 5. 统计原列表中等于该分数的人数。 但需要验证这个逻辑是否符合引用中的规则。 根据引用[2]中的描述:“当某支队伍通过题目的总数大于等于金、银、铜对应奖牌线的题目数时,就获得对应的奖牌。同时满足多个奖牌线要求时,取满足奖项中的最高奖项”。 例如,如果金线是100,银线是90,铜线是80。一个队伍解题数是90,那么他满足银线,所以获得银牌,不会被计入铜牌。同理,解题数80的满足铜线,但未达到银线,所以获得铜牌。因此,铜牌人数就是所有解题数等于铜线的人数。 因此,算法正确。 接下来,如何实现这个算法? 以Python为例: def find_bronze_info(scores): # 处理空列表的情况 if not scores: return None, 0 # 降序排序 sorted_scores = sorted(scores, reverse=True) # 去重并保持顺序 seen = [] unique_sorted = [] for s in sorted_scores: if s not in seen: seen.append(s) unique_sorted.append(s) # 检查是否有至少三个不同的分数 if len(unique_sorted) <3: return None, 0 bronze_score = unique_sorted[2] # 统计原列表中等于bronze_score的数量 bronze_count = sorted_scores.count(bronze_score) return bronze_score, bronze_count 测试案例: 案例1: scores = [100,90,90,80,80,70] unique_sorted = [100,90,80,70] bronze_score=80,count=2 → 正确。 案例2: scores = [100,100,100] unique_sorted = [100] → bronze_score不存在,返回None,0. 案例3: scores = [90,90,80,80,80,70] unique_sorted = [90,80,70] bronze_score=70,count=1. 但根据奖牌线规则,铜牌线是70,队伍解题数≥70但<80(银线是80?此时银线是第二高的分数90?或者我可能搞混了。 哦,这里可能发现一个错误。在上述算法中,unique_sorted是降序排列的,所以unique_sorted[0]是最高分(金牌线),unique_sorted[1]是银牌线,unique_sorted[2]是铜牌线。例如,在案例3中,金牌线是90,银牌线是80,铜牌线是70。所以铜牌线是70,队伍解题数≥70且<80的才能获得铜牌。但原列表中解题数为70的只有1人,而解题数80的属于银牌线。因此,铜牌人数是1,正确。 但根据上述算法,统计的是原列表中等于铜牌线(70)的人数,这正确,因为银牌线是80,铜牌线是70,所以解题数为70的满足≥70且<80的条件,获得铜牌。所以算法正确。 另一个案例: scores = [85,85,85,85] unique_sorted = [85],铜牌不存在,返回0。 再一个案例: scores = [100,90,90,85,85,85,80] unique_sorted = [100,90,85,80]. 铜牌线是85?但是银牌线是90,金牌线100。队伍解题数为85的属于铜牌线吗?根据规则,铜牌线是第三高的分数,即85。队伍解题数为85的属于≥85且<90?因为银牌线是90,所以85确实满足,所以铜牌人数是3(原列表中85出现三次)。 所以算法统计正确。 因此,用户的问题的解决方法是: 1. 确定不同的分数并按降序排列。 2. 如果不足三个不同分数,铜牌不存在。 3. 否则,铜牌线是第三高的分数,人数是该分数在原列表中的出现次数。 现在,需要将这个逻辑转化为具体的代码或步骤。 此外,用户提供的引用[3]中的代码可能与奖牌分配有关。该代码将分数排序后,前三位获得金银铜牌,其余按名次。例如: 代码中的逻辑是按排序后的顺序分配前三名为金银铜牌。例如,对于每个元素,i=0是金牌,i=1是银牌,i=2是铜牌,之后的i>=3是名次i+1。例如,如果有多个同分的情况,例如分数相同但名次不同,该代码可能无法正确处理。例如,如果前三名的分数相同,他们仍然分别被赋予金、银、铜牌,而实际上应该都获得金牌,如果分数相同的话。因此,该代码可能不适用于用户的问题,但用户的问题可能需要考虑这种情况。 因此,正确的铜牌计算方式应与引用[2]中的规则一致,即奖牌线是题目数的阈值,并且当选手的解题数≥某个线时获得相应奖项,但仅取最高奖项。 综上,铜牌分数是第三高的不同分数,人数是该分数出现的次数。</think>要确定给定分数列表中铜牌对应的分数及获奖人数,需按照以下步骤进行: ### 步骤说明 1. **降序排序** 将原始分数列表按从高到低排序,例如:$[85,100,90,90]$ → $[100,90,90,85]$。 2. **提取唯一分数** 去除重复值并按降序排列,例如:$[100,90,85]$。 3. **确定铜牌分数线** - 若唯一分数数量不足3个,则无铜牌(如所有分数相同) - 否则,铜牌分数线为第三高的唯一分数,例如:$85$。 4. **统计获奖人数** 计算原始列表中等于铜牌分数线的人数,例如:分数$85$出现1次 → 铜牌人数为1。 ### 算法实现(Python示例) ```python def find_bronze(scores): if not scores: return None, 0 # 降序排序原始分数 sorted_scores = sorted(scores, reverse=True) # 提取唯一分数(保持顺序) unique_scores = [] seen = set() for s in sorted_scores: if s not in seen: seen.add(s) unique_scores.append(s) # 检查是否存在铜牌线 if len(unique_scores) < 3: return None, 0 bronze_score = unique_scores[2] # 统计铜牌人数 bronze_count = sorted_scores.count(bronze_score) return bronze_score, bronze_count ``` ### 示例分析 假设输入分数列表为$[100,90,90,85,80]$: 1. 降序排序后:$[100,90,90,85,80]$ 2. 唯一分数列表:$[100,90,85,80]$ 3. 铜牌分数线为第三高的分数:$85$ 4. 统计人数:原列表中$85$出现1次 → 铜牌获奖人数为1。 ### 特殊情况处理 - **不足三个不同分数**:如$[100,100,100]$,返回`(None, 0)` - **并列分数影响名次**:如$[90,90,80,80]$,铜牌线为第三高的分数(假设存在)[^2]。
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