HDU-2023求平均成绩

本文介绍了一种计算班级内学生平均成绩及每门课程平均成绩的算法,并通过示例展示了如何筛选出所有科目成绩均不低于平均分的学生。采用Java实现,提供了一个具体的编程解决方案。

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求平均成绩



 

Problem Description
假设一个班有n(n<=50)个学生,每人考m(m<=5)门课,求每个学生的平均成绩和每门课的平均成绩,并输出各科成绩均大于等于平均成绩的学生数量。
 

Input
输入数据有多个测试实例,每个测试实例的第一行包括两个整数n和m,分别表示学生数和课程数。然后是n行数据,每行包括m个整数(即:考试分数)。
 

Output
对于每个测试实例,输出3行数据,第一行包含n个数据,表示n个学生的平均成绩,结果保留两位小数;第二行包含m个数据,表示m门课的平均成绩,结果保留两位小数;第三行是一个整数,表示该班级中各科成绩均大于等于平均成绩的学生数量。
每个测试实例后面跟一个空行。
 

Sample Input
2 2 5 10 10 20
 

Sample Output
7.50 15.00 7.50 15.00 1
 
这里给的一个例子比较坑,不过自己多写两个例子,跟运行结果对比一下,应该不算很难。
 
<span style="font-family:Times New Roman;font-size:14px;">import java.util.Scanner;

public class Main {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		while (sc.hasNext()) {
			int n = sc.nextInt();// 学生人数
			int m = sc.nextInt();// 课数
			if (n < 0) {
				n = -n;
			}
			if (m < 0) {
				m = -m;
			}
			int a[][] = new int[n][m];
			double b[] = new double[n];
			double c[] = new double[m];
			for (int i = 0; i < n; i++) {
				double sum = 0;
				for (int j = 0; j < m; j++) {
					a[i][j] = sc.nextInt();
					sum += a[i][j];
				}
				// 求每个学生的平均成绩
				b[i] = sum / m;
			}
			// 和每门课的平均成绩,并输出
			for (int i = 0; i < m; i++) {
				double sum = 0;
				for (int j = 0; j < n; j++) {
					sum += a[j][i];
				}
				c[i] = sum / n;
			}
			// 各科成绩均大于等于平均成绩的学生数量。
			int sum2 = 0;
			for (int i = 0; i < n; i++) {
				for (int j = 0; j < m; j++) {
					if (a[i][j] < c[j]) {
						break;
					}
					if (j == m - 1) {
						sum2 += 1;
					}
				}
			}
			// 输出
			print(b);
			print(c);
			System.out.println(sum2);
			System.out.println();
		}

	}

	private static void print(double[] b) {
		System.out.printf("%.2f", b[0]);
		for (int i = 1; i < b.length; i++) {
			System.out.print(" ");
			System.out.printf("%.2f", b[i]);
		}
		System.out.println();
	}

}
</span>

 
 
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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