试题编号: | 202312-1 |
试题名称: | 仓库规划 |
时间限制: | 1.0s |
内存限制: | 512.0MB |
问题描述: | 问题描述西西艾弗岛上共有 n 个仓库,依次编号为?1?n。每个仓库均有一个 m 维向量的位置编码,用来表示仓库间的物流运转关系。 具体来说,每个仓库 i 均可能有一个上级仓库 j ,满足:仓库?j?位置编码的每一维均大于仓库 i?位置编码的对应元素。比如编码为?(1,1,1)?的仓库可以成为?(0,0,0)?的上级,但不能成为?(0,1,0)?的上级。如果有多个仓库均满足该要求,则选取其中编号最小的仓库作为仓库 i?的上级仓库;如果没有仓库满足条件,则说明仓库?i?是一个物流中心,没有上级仓库。 现给定 n?个仓库的位置编码,试计算每个仓库的上级仓库编号。 输入格式从标准输入读入数据。 输入共 n+1?行。 输入的第一行包含两个正整数 n?和 m,分别表示仓库个数和位置编码的维数。 接下来 n?行依次输入 n?个仓库的位置编码。其中第 i?行(1≤i≤n)包含 m?个整数,表示仓库 i?的位置编码。 输出格式输出到标准输出。 输出共 n?行。 第 i?行(1≤i≤n)输出一个整数,表示仓库 i?的上级仓库编号;如果仓库 i?没有上级,则第 i?行输出?0。 样例输入
样例输出
样例解释对于仓库?2:(?1,?1)?来说,仓库?1:(0,0)?和仓库?3:(1,2)?均满足上级仓库的编码要求,因此选择编号较小的仓库?1?作为其上级。 子任务50%?的测试数据满足 m=2; 全部的测试数据满足?0<m≤10、0<n≤1000,且位置编码中的所有元素均为绝对值不大于??的整数。 |
编译环境Dev-cpp(C语言)
#include <stdio.h>
int main() {
int n=0,m=0;
scanf("%d %d",&n,&m);
int a[1000][10]={0};
int x=0,y=0;
int value=0;
int ans[10]={0};
for(x=0;x<n;x++)
{
for(y=0;y<m;y++)
{
scanf("%d",&value);
a[x][y]=value;
}
}
int num=0;
int flag=1;
for(num=0;num<n;num++)
{
int res=0;
for(x=0;x<n;x++)
{
if (x == num) {
continue; // 跳过当前仓库
}
flag=1;
for(y=0;y<m;y++)
{
if(a[x][y]<=a[num][y])
{
flag=0;
break;
}
}
if(flag==1)
{
res=x+1;
break;
}
}
printf("%d\n",res);
}
return 0;
}
编译环境Dev-cpp(C++语言)
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main() {
int N = 0, M = 0;
scanf("%d %d", &N, &M);
int** warehouse = (int**)malloc((N + 1) * sizeof(int*));
for (int i = 0; i <= N; i++) {
warehouse[i] = (int*)malloc(M * sizeof(int));
}
for (int i = 1; i <= N; i++) {
for (int j = 0; j < M; j++) {
scanf("%d", &warehouse[i][j]);
}
}
for (int i = 1; i <= N; i++) {
int res = 0;
for (int j = 1; j <= N; j++) {
if (i != j) {
int flag = 1;
for (int k = 0; k < M; k++) {
if (warehouse[i][k] >= warehouse[j][k]) {
flag = 0;
break;
}
}
if (flag) {
res = j;
break;
}
}
}
printf("%d\n", res);
}
for (int i = 0; i <= N; i++) {
free(warehouse[i]);
}
free(warehouse);
return 0;
}
试题编号: | 202312-2 |
试题名称: | 因子化简 |
时间限制: | 2.0s |
内存限制: | 512.0MB |
问题描述: | 题目背景质数(又称“素数”)是指在大于?1?的自然数中,除了?1?和它本身以外不再有其他因数的自然数。 问题描述小 P 同学在学习了素数的概念后得知,任意的正整数 n?都可以唯一地表示为若干素因子相乘的形式。如果正整数?n 有?m 个不同的素数因子?,则可以表示为:。 小 P 认为,每个素因子对应的指数? 反映了该素因子对于?n?的重要程度。现设定一个阈值?k,如果某个素因子??对应的指数??小于?k,则认为该素因子不重要,可以将? 项从?n?中除去;反之则将??项保留。最终剩余项的乘积就是?n?简化后的值,如果没有剩余项则认为简化后的值等于?1。 试编写程序处理?q?个查询:
输入格式从标准输入读入数据。 输入共 q+1?行。 输入第一行包含一个正整数 q,表示查询的个数。 接下来 q?行每行包含两个正整数 n?和 k,表示一个查询。 输出格式输出到标准输出。 输出共 q?行。 每行输出一个正整数,表示对应查询的结果。 样例输入
样例输出
样例解释查询一:
查询二:
查询三:
子任务40%?的测试数据满足:n≤1000; 80%?的测试数据满足:n≤; 全部的测试数据满足:1<n≤1010?且?1<k,q≤10。 |
(待更)
试题编号: | 202312-3 |
试题名称: | 树上搜索 |
时间限制: | 1.0s |
内存限制: | 512.0MB |
问题描述: | 题目背景西西艾弗岛大数据中心为了收集用于模型训练的数据,推出了一项自愿数据贡献的系统。岛上的居民可以登录该系统,回答系统提出的问题,从而为大数据中心提供数据。为了保证数据的质量,系统会评估回答的正确性,如果回答正确,系统会给予一定的奖励。 近期,大数据中心需要收集一批关于名词分类的数据。系统中会预先设置若干个名词类别,这些名词类别存在一定的层次关系。例如,“动物”是“生物”的次级类别,“鱼类”是“动物”的次级类别,“鸟类”是“动物”的次级类别,“鱼类”和“鸟类”是“动物”下的邻居类别。这些名词类别可以被按树形组织起来,即除了根类别外,每个类别都有且仅有一个上级类别。 下图示意性地说明了标有星号的类别的次级类别和后代类别。
系统向用户提出问题的形式是:某名词是否属于某类别,而用户可以选择“是”或“否”来回答问题。该问题的含义是:某名词是否可以被归类到某类别或其后代类别中。 例如,要确定名词“鳕鱼”的类别,系统会向用户提出“鳕鱼是否属于动物”,当用户选择“是”时,系统会进一步询问“鳕鱼是否属于鱼类”,当用户选择“是”时,即可确定“鳕鱼”可以被归类到“鱼类”这一类别。 此外,如果没有更具体的分类,某一名词也可以被归类到非叶子结点的类别中。例如,要确定“猫”的类别,系统可以向用户提出“猫是否属于动物”,当用户选择“是”时,系统会进一步分别询问“猫”是否属于“鱼类”和“鸟类”,当两个问题收到了否定的答案后,系统会确定“猫”的类别是“动物”。 大数据中心根据此前的经验,已经知道了一个名词属于各个类别的可能性大小。为了用尽量少的问题确定某一名词的类别,大数据中心希望小 C 来设计一个方法,以减少系统向用户提出的问题的数量。 问题描述小 C 观察了事先收集到的数据,并加以统计,得到了一个名词属于各个类别的可能性大小的信息。具体而言,每个类别都可以赋予一个被称为权重的值,值越大,说明一个名词属于该类别的可能性越大。由于每次向用户的询问可以获得两种回答,小 C 联想到了二分策略。他设计的策略如下:
小 C 请你帮忙编写一个程序,来测试这个策略的有效性。你的程序首先读取到所有的类别及其上级次级关系,以及每个类别的权重。你的程序需要测试对于被归类到给定类别的名词,按照上述策略提问,向用户提出的所有问题。 输入格式从标准输入读入数据。 输入的第一行包含空格分隔的两个正整数?n?和?m,分别表示全部类别的数量和需要测试的类别的数量。所有的类别从?1?到 n?编号,其中编号为 1 的是根类别。 输入的第二行包含?n?个空格分隔的正整数 ,其中第?i?个数? 表示编号为 i?的类别的权重。 输入的第三行包含?(n?1)?个空格分隔的正整数 ,其中第?i?个数? 表示编号为?(i+1)?的类别的上级类别的编号,其中? 接下来输入?m?行,每行一个正整数,表示需要测试的类别编号。 输出格式输出?m?行,每行表示对一个被测试的类别的测试结果。表示按小 C 的询问策略,对属于给定的被测类别的名词,需要依次向用户提出的问题。 每行包含若干空格分隔的正整数,每个正整数表示一个问题中包含的类别的编号,按照提问的顺序输出。 样例1输入
样例1输出
样例解释上述输入数据所表示的类别关系如下图所示,同时各个类别的权重也标注在了图上。
对于归类于类别 5 的某个名词,按照上述询问策略,应当对于树上的每个节点,都计算?的值,对于类别 1 至 5,得到的??分别为:100、0、20、80、60。因此首先就类别 2 提问。由于类别 5 不属于类别 2 的后代类别,因此用户回答“否”,此时去除类别 2 和其全部后代类别,仅保留类别 1、3、4、5。对于剩下的类别,计算??的值,得到的??分别为:50、30、30、10。因此再就类别 5 提问。由于类别 5 就是被提问的名词所属类别,因此用户回答“是”,此时仅保留类别 5 和其全部后代类别。我们发现,这个时候,只剩下类别 5,因此算法结束。上述过程如下图所示:
对于归类于类别 3 的某个名词,按照上述询问策略,依次对类别 2、5 提问,过程与前述一致。但是由于类别 3 不属于类别 2 的后代类别,用户回答“否”,此时应当去掉类别 5 和其后代类别,仅保留类别 1、3、4。分别计算??得:30、10、10。此时应当选择编号较小的类别 3 提问。由于类别 3 就是被提问的名词所属类别,因此用户回答“是”,此时仅保留类别 3 和其全部后代类别。我们发现,这个时候,并非只剩下一个类别,因此算法还应继续进行。剩下的类别有 3、4,分别计算??得:20、0。因此再就类别 4 提问。由于类别 3 不属于类别 4 的后代类别,用户回答“否”,此时应当去掉类别 4 和其后代类别,仅保留类别 3。我们发现,这个时候,只剩下类别 3,因此算法结束。上述过程如下图所示:
子任务对 20% 的数据,各个类别的权重相等,且每个类别的上级类别都是根类别; 对另外 20% 的数据,每个类别的权重相等,且每个类别至多有一个下级类别; 对 60% 的数据,有?n≤100,且?m≤10; 对 100% 的数据,有?n≤2000,m≤100,且?。 |
(待更)