PAT - 天梯赛 L2-015 互评成绩

本文介绍了一个简单的学生作业互评成绩计算方法。该方法通过去除每个学生收到的成绩中的最高分和最低分,然后对剩余的成绩求平均值来确定最终成绩。文章提供了一段C++代码实现,用于处理学生数量、每份作业的评审数及需要输出成绩的学生数,并输出最终的评分结果。

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L2-015. 互评成绩

时间限制
250 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
8000 B
判题程序
Standard
作者
陈越

学生互评作业的简单规则是这样定的:每个人的作业会被k个同学评审,得到k个成绩。系统需要去掉一个最高分和一个最低分,将剩下的分数取平均,就得到这个学生的最后成绩。本题就要求你编写这个互评系统的算分模块。

输入格式:

输入第一行给出3个正整数N(3< N <= 104,学生总数)、k(3<= k <= 10,每份作业的评审数)、M(<= 20,需要输出的学生数)。随后N行,每行给出一份作业得到的k个评审成绩(在区间[0, 100]内),其间以空格分隔。

输出格式:

按非递减顺序输出最后得分最高的M个成绩,保留小数点后3位。分数间有1个空格,行首尾不得有多余空格。

输入样例:
6 5 3
88 90 85 99 60
67 60 80 76 70
90 93 96 99 99
78 65 77 70 72
88 88 88 88 88
55 55 55 55 55
输出样例:
87.667 88.000 96.000


#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;

int n,k,m;
int main(){	
    double ans[10005];
    memset(ans,0,sizeof(ans));
	scanf("%d %d %d",&n,&k,&m);
	for(int i = 0; i < n; i++){
		int sum=0;
		int arr[11];
		for(int j = 0; j < k;j++){
			scanf("%d",&arr[j]);
			sum+=arr[j];
		}
		sort(arr,arr+k);
	    sum=sum-arr[0]-arr[k-1];
	    ans[i]=sum*1.0/(k-2);
	}
	sort(ans,ans+n);
	printf("%.3f",ans[n-m]);
	for(int i = n-m+1; i < n; i++){
		printf(" %.3f",ans[i]);
	}
	return 0;
}


### 关于 PAT 天梯赛 L2-001 紧急救援 的分析 题目描述通常涉及在一个加权图中找到从起点到终点的最短路径,同时满足某些条件(如最大权重边最小)。此类问题可以通过 **Dijkstra算法** 和 **优先队列优化** 来解决。 #### 图论基础回顾 在图论中,单源最短路径问题是经典的算法问题之一。对于带正权值的有向无环图 (Directed Acyclic Graph, DAG),或者一般的加权图,Dijkstra 是一种高效的解决方案[^1]。该算法通过维护一个优先队列来动态更新节点的距离,并逐步扩展已知最优路径至目标节点。 针对本题的具体需求——不仅需要求出最短路径长度,还需要记录路径上的最大权重以及可能的不同路径数量,以下是详细的解答思路: --- #### 数据结构设计 为了高效处理输入数据并支持后续查询操作,需定义如下辅助类或变量: 1. 使用邻接表存储图的信息。 2. 定义三个数组分别保存当前顶点的状态: - `dist[v]` 表示从起始点到达 v 的最短距离; - `max_edge[v]` 记录从起点到 v 路径上遇到的最大边权值; - `path_count[v]` 统计有多少条不同的路径能够达到相同的 `(dist[v], max_edge[v])` 值组合。 初始化时设所有顶点不可达 (`inf`) 并设置起点状态为零。 --- #### 主要逻辑流程 采用 Dijkstra 算法的核心思想,结合优先队列实现多维度比较功能。具体步骤如下所示: 1. 初始化优先队列 PQ,按照三元组 `(distance, maximum edge weight, node)` 排序,其中 distance 应作为主要关键字升序排列,maximum edge weight 则次之降序排列。 2. 将初始结点加入队列,其对应的距离和最大边权均置为 0;路径数记作 1。 3. 循环提取队首元素 u 进行松弛操作:遍历与 u 相连的所有邻居 w,尝试更新它们的相关属性。如果发现更优解,则同步调整 dist[w], max_edge[w] 及 path_count[w] 的取值;当新旧两方案具有相同效果时累加路径数目即可。 4. 结束循环直至访问完全图中的每一个可触及位置为止。 最终输出结果应包括总耗时、途中经历过的最高危险等级数值以及符合条件的有效路线总数模去某个固定常量后的余数形式呈现出来。 --- #### 实现代码样例 下面是基于 Python 编写的完整程序版本: ```python import heapq def dijkstra(n, start, end, graph): INF = float('inf') # Initialize arrays to store distances, max edges and counts. dist = [INF]*n max_edge = [-1]*n count = [0]*n pq = [(0, 0, start)] # Priority queue with tuple of (current_distance, current_max_edge, vertex). dist[start] = 0 max_edge[start] = 0 count[start] = 1 while pq: d_u, m_e_u, u = heapq.heappop(pq) if u == end: break for v, cost in graph[u]: alt_dist = d_u + cost # Compute the new potential 'max edge' value along this route. candidate_me_v = max(m_e_u, cost) if alt_dist < dist[v]: dist[v] = alt_dist max_edge[v] = candidate_me_v count[v] = count[u] # Push updated state into priority queue. heapq.heappush(pq, (alt_dist, candidate_me_v, v)) elif alt_dist == dist[v] and candidate_me_v < max_edge[v]: max_edge[v] = candidate_me_v count[v] += count[u] return dist[end], max_edge[end], count[end]%int(1e9+7) if __name__ == "__main__": n_vertices, n_edges, src, dst = map(int, input().split()) g = [[]for _ in range(n_vertices)] for i in range(n_edges): a,b,cost=map(int,input().strip().split()) g[a].append((b,cost)) res=dijkstra(n_vertices,src,dst,g) print(*res) ``` 上述脚本实现了完整的读入解析过程并通过标准输入获取必要的参数配置信息之后调用了核心函数完成任务执行最后按指定格式打印答案内容. --- #### 时间复杂度分析 由于采用了二叉堆作为底层支撑的数据结构,在每次迭代过程中最多只需要 O(log E) 的时间成本来进行插入/删除动作,因此整体运行效率大致维持在线性对数级别范围内即 O(E log V)。 ---
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