2019常州市程序设计小能手比赛——投篮

该代码实现了一个简单的程序,用于计算投球比赛的得分。根据输入的投球结果(投中V、未投中T或失误X),程序跟踪连续投中的次数和累计得分,并在连续投中达到3次以上时额外加分。

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今天来一道市赛题,主要是学生们练的,那题目应该都有了。

直接来代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    int n;//投球总次数
    char h;//当前投球结果 
    int m=0;//连续投中次数  
    int s=0;
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>h;
        if(h=='V')
        {
            //投中
            m++;//连续投中次数记数 
            s++;//分数记数
            if(m>=3) s++;//连续3个以上,每次记两分 
        }
        else if(h=='T') m=0;
        else if(h=='X')
        {
            //扣分 
            s--;
            m=0;
        }
    }
    cout<<s<<endl;
    return 0;
}

参考资源链接:[2019常州市程序设计能手比赛试题.pdf](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6401ac1acce7214c316eaa43?utm_source=wenku_answer2doc_content) 在面对二维数组最短路径问题时,动态规划是常用且有效的算法之一。通过分析题目的具体要求,我们可以设计出一种适应于这类问题的解题框架。 以2019常州市程序设计能手比赛的试题为例,我们可以假设存在一个二维数组,其中的每个元素代表了不同的权重或者成本,我们的目标是找到从起点到终点的最短路径。 动态规划的方法中,通常会构建一个与原数组同样大小的二维数组dp,其中dp[i][j]表示到达位置(i, j)的最短路径长度。通过填充这个dp数组,我们可以找到最终的答案。 具体步骤如下: 1. 初始化dp数组,通常起点的dp值设为0,其他位置设为一个较大的数。 2. 对于二维数组中的每个元素,根据题目的约束条件更新dp数组中的值。常见的操作是从上、下、左、右四个方向,取当前位置的最短路径加上当前路径长度。 3. 遍历dp数组,找到终点位置的值,即为整个二维数组的最短路径长度。 在实现时,需要特别注意边界条件以及避免路径上的无效移动,如题目中可能存在的障碍物或不通行区域。 通过上述方法,结合2019常州市程序设计能手比赛的试题,不仅可以加深对动态规划算法的理解,还可以学会如何将理论应用到实际的编程题目中去。 参考资源链接:[2019常州市程序设计能手比赛试题.pdf](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6401ac1acce7214c316eaa43?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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