输入样例： 第一行输入一个数n，第二行输入n个数，第三行输入要查的值。 12 11 14 23 25 68 78 84 97 155 201 310 479 97 输出样例： 输出key在序列中的位置。 7（用C++(g++)写PTA可以运行）

好的，我理解了你的问题。这是一个在序列中查找某个值的问题。你可以使用 C++ 来解决这个问题。下面是一个示例代码：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    int n, key;
    cin >> n;
    int nums[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> nums[i];
    }
    cin >> key;
    int pos = -1;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (nums[i] == key) {
            pos = i + 1;
            break;
        }
    }
    cout << pos << endl;
    return 0;
}

这个程序首先读入了一个数 n，表示序列中有 n 个数。然后读入 n 个数，存储在一个数组中。接着读入要查找的值 key。程序使用一个循环遍历整个数组，查找 key 的位置。如果找到了，就记录下来并退出循环。最后输出 key 在序列中的位置。

需要注意的是，这个程序使用了变长数组，需要使用 C++11 或更高版本的编译器编译。如果使用较老的编译器，可以使用动态分配数组或者使用 STL 容器来替换变长数组。

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输入样例： 第一行输入一个数n，第二行输入n个数，第三行输入要查的值。 12 11 14 23 25 68 78 84 97 155 201 310 479 97 输出样例： 输出key在序列中的位置。

这道题目是典型的二分查找问题。下面是用C++实现的代码，可以参考一下：

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

int binary_search(int arr[], int n, int key) {
    int left = 0, right = n - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (arr[mid] == key) return mid;
        else if (arr[mid] < key) left = mid + 1;
        else right = mid - 1;
    }
    return -1; // 如果没找到，返回 -1
}

int main() {
    int n, key;
    cin >> n;
    int arr[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> arr[i];
    }
    cin >> key;
    int ans = binary_search(arr, n, key);
    if (ans != -1) {
        cout << ans << endl;
    } else {
        cout << "未找到" << endl;
    }
    return 0;
}

输入示例：

14
11 14 23 25 68 78 84 97 155 201 310 479 97 99
97

输出示例：

7

爬楼梯。题目内容：可爱的小明特别喜欢爬楼梯，他有的时候一次爬一个台阶，有的时候一次爬两个台阶，有的时候一次爬三个台阶。如果这个楼梯有n个台阶，小明一共有多少种爬法呢？n值从键盘输入。 输入格式：输入一个整数n,(1<=n<46)。 输出格式：输出当楼梯阶数是n时的上楼方式总数。 输入样例：1 输出样例：1 输入样例：4 输出样例：7 输入样例：24 输出样例：1389537

这是一个经典的动态规划问题，可以使用递归或迭代两种方法求解。以下是迭代方法的Python代码实现：

n = int(input())
dp = [0] * (n + 1)
dp[0] = 1
for i in range(1, n + 1):
    if i >= 1:
        dp[i] += dp[i - 1]
    if i >= 2:
        dp[i] += dp[i - 2]
    if i >= 3:
        dp[i] += dp[i - 3]
print(dp[n])

算法思路：

- 定义状态：dp[i] 表示爬 i 级台阶的方案数；
- 初始化状态：dp[0] = 1，表示爬 0 级台阶的方案数为 1；
- 状态转移方程：dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3]，即第 i 级台阶可以从 i-1、i-2 或 i-3 级台阶上来，因此总方案数为这三种情况的方案数之和；
- 最终结果：dp[n]，即爬 n 级台阶的方案数。

时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(n)。