使用python,给定一个无序的整数集合,判断给定的整数是否属于这个集合。 输入格式: 输入的第一行是一个整数n,表示第二行会输入n个整数。 第三行是一个整数m,代表查询的次数 ,然后在第四行输入m个需要查询的整数。 对每个输入,查询这个数是否在第二行中出现过。如果出现过输出YES,否则输出NO。每个输出占1行。 n和m都大于等于1,并且小于等于10 5 。 所有数值都在32位有符号整型的表示范围之内。 输出格式: 对第四行每个输入的整数,查询这个数是否在第二行中出现过。如果出现过输出YES,否则输出NO。每个输出占1行。
时间: 2024-02-06 14:09:49 浏览: 20
可以使用Python中的set来解决这个问题。set是一个无序不重复元素集合,可以快速判断一个元素是否在集合中。
具体步骤如下:
1. 读取输入的n个整数,将它们添加到一个set中。
2. 读取需要查询的m个整数,对于每个整数,判断它是否在set中出现过,如果出现过输出YES,否则输出NO。
下面是示例代码实现:
```python
n = int(input())
nums = set(map(int, input().split()))
m = int(input())
query_nums = list(map(int, input().split()))
for num in query_nums:
if num in nums:
print("YES")
else:
print("NO")
```
注意,输入时需要使用map将输入的字符串转换为整数。
相关问题
# 最长上升子序列问题:给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 python
可以使用动态规划来解决这个问题。具体来说,我们定义dp[i]表示以第i个数字为结尾的最长上升子序列的长度。因此,我们需要遍历i之前的所有数字,找到比第i个数字小的数字j,然后更新dp[i]=max(dp[i], dp[j]+1)。最终的答案就是dp数组中的最大值。
下面是Python代码实现:
```python
def lengthOfLIS(nums):
if not nums:
return 0
n = len(nums)
dp = [1] * n
for i in range(1, n):
for j in range(i):
if nums[j] < nums[i]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1)
return max(dp)
```
例如,对于数组[10,9,2,5,3,7,101,18],最长上升子序列是[2,5,7,101],其长度为4。
给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度
这个问题可以使用动态规划来解决。
我们可以定义一个数组 dp,其中 dp[i] 表示以 nums[i] 结尾的最长上升子序列的长度。初始化 dp 数组的所有元素为 1,因为每个元素本身都可以作为一个长度为 1 的上升子序列。
接下来,我们可以通过两个嵌套的循环来遍历数组 nums。对于每个位置 i,我们可以遍历它之前的所有位置 j (j < i),如果 nums[j] 小于 nums[i],则可以将 nums[i] 加入到以 nums[j] 结尾的最长上升子序列中,从而得到一个以 nums[i] 结尾的更长的上升子序列。因此,我们可以更新 dp[i] 为 dp[j] + 1 和当前 dp[i] 中的较大值。
最后,我们可以遍历 dp 数组,并返回其中的最大值,即为整个数组 nums 的最长上升子序列的长度。
以下是 Python 代码实现:
```
def lengthOfLIS(nums):
n = len(nums)
if n == 0:
return 0
dp = [1] * n
for i in range(1, n):
for j in range(i):
if nums[j] < nums[i]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
return max(dp)
```
时间复杂度为 $O(n^2)$,空间复杂度为 $O(n)$。