Description 现在有一大批规模为 n 的无序整数,需要请您找出前 m 大的数据。 Input 包含2行。 第一行:两个整数 n 和 m ,分别代表数据规模 n ,需要返回的数据规模 m 。 n 和 m 的取值范围[0,1000000] 第二行: n 个整数,每个数据的取值范围为[0,1000000] Output 规模数据中的前 m 大的数据,从大到小依次输出。 注意:只输出前 m 个数据即可。 Sample Input 10 3 96 36 18 98 42 96 89 78 96 92 Sample Output 98 9696
时间: 2024-03-18 14:41:06 浏览: 15
好的,这是一个经典的 Top K 问题。解决这个问题的方法有很多,以下是其中两种常见的方法。
方法一:快速排序
我们可以用快速排序的思想来解决这个问题。具体来说,我们可以先对整个数组进行一次快速排序,然后取出前 m 个元素即可。时间复杂度为 O(nlogn)。
方法二:堆排序
我们也可以使用堆排序来解决这个问题。具体来说,我们可以先建立一个大小为 m 的小根堆,然后遍历整个数组,对于每个元素,如果它比堆顶元素大,就把堆顶元素弹出并将这个元素插入堆中。最终,堆中的元素就是前 m 大的元素。时间复杂度为 O(nlogm)。
下面是第二种方法的代码实现,你可以把它交给 ChitGPT 帮你运行。
```python
import heapq
n, m = map(int, input().split())
nums = list(map(int, input().split()))
heap = []
for num in nums:
if len(heap) < m:
heapq.heappush(heap, num)
elif num > heap[0]:
heapq.heappushpop(heap, num)
ans = sorted(heap, reverse=True)
print(' '.join(map(str, ans)))
```
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算法思路:使用两层循环,外层循环控制行数,内层循环控制每一行输出的"*"个数。
Python 代码:
n = int(input()) # 输入正整数n
for i in range(1, n+1): # 外层循环控制行数
for j in range(1, 2*i): # 内层循环控制每一行输出的"*"个数
print("*", end="")
print() # 换行输出
用c++写Description 建立有向图结构并计算每个节点的度。 Input 第一行输入一个整数N,表示有几组数据。 第二行开始以此输入各组数据: 输入一个整数M,表示节点数;接下来M行是一个M*M矩阵。 Output 依次输出各图每个节点的度值。 Sample Input 2 3 0 5 0 3 0 7 1 0 0 2 0 4 3 0 Sample Output 3 3 2 2 2
以下是用 C++ 实现该问题的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int main() {
int n;
cin >> n;
while (n--) {
int m;
cin >> m;
vector<vector<int>> graph(m, vector<int>(m));
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
cin >> graph[i][j];
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
int degree = 0;
for (int j = 0; j < m; j++) {
degree += graph[i][j];
}
cout << degree << " ";
}
cout << endl;
}
return 0;
}
```
该程序的思路如下:
1. 首先读入整数 $n$,表示有几组数据。
2. 对于每组数据,先读入整数 $m$,表示有 $m$ 个节点。然后,使用一个 $m \times m$ 的矩阵表示有向图。矩阵中第 $i$ 行第 $j$ 列的值表示从节点 $i$ 到节点 $j$ 是否有一条有向边。如果有,则为 $1$;否则,为 $0$。
3. 对于每个节点,计算其入度和出度之和,即为该节点的度。具体地,对于第 $i$ 个节点,遍历矩阵的第 $i$ 行,统计其中值为 $1$ 的个数即可。
4. 输出每个节点的度。
注意,输入数据的格式必须按照题目描述的格式,即先输入节点数 $m$,再输入 $m \times m$ 的矩阵,每个数之间用空格隔开。