某次科研调查时得到了 � n 个自然数,每个数均不超过 1.5 ≤ 1 0 9 1.5≤10 9 。已知不相同的数不超过 1 0 4 10 4 个,现在需要统计这些自然数各自出现的次数,并按照自然数从小到大的顺序输出统计结果。 输入描述 第 1 行是整数 � n,表示自然数的个数。 第 2 ~ � n+1行每行一个自然数。 其中, 1 ≤ � ≤ 2 × 1 0 5 ,每个数均不超过 1.5 ≤ 1 0 9 1≤n≤2×10 5 ,每个数均不超过1.5≤10 9 。 输出描述 输出 � m 行( � m 为 � n 个自然数中不相同数的个数),按照自然数从小到大的顺序输出。每行输出两个整数,分别是自然数和该数出现的次数,其间用一个空格隔开。用Java代码编写
时间: 2023-04-05 09:01:47 浏览: 102
```
import java.util.*;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int n = sc.nextInt();
Map<Integer, Integer> map = new TreeMap<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
int num = sc.nextInt();
if (map.containsKey(num)) {
map.put(num, map.get(num) + 1);
} else {
map.put(num, 1);
}
}
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + " " + entry.getValue());
}
}
}
```
相关问题
用c加加stl算法实现某次科研调查时得到了n个自然数,每个数均不超过1500000000(1.5∗10^9)。已知不相同的数不超过10000个,现在需要统计这些自然数各自出现的次数,并按照自然数从小到大的顺序输出统计结果。
这个问题可以使用C++ STL中的map容器来解决。具体做法如下:
1. 定义一个map<int, int>类型的变量count_map来存储每个自然数的出现次数,其中map的key表示自然数,value表示出现次数。
2. 读入n个自然数,对于每个自然数num,通过count_map[num]++来增加它的出现次数。
3. 遍历count_map,按照自然数从小到大的顺序输出统计结果。
下面是代码实现:
```c++
#include <iostream>
#include <map>
using namespace std;
int main() {
int n;
map<int, int> count_map;
cin >> n;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
int num;
cin >> num;
count_map[num]++;
}
for (map<int, int>::iterator it = count_map.begin(); it != count_map.end(); ++it) {
cout << it->first << " " << it->second << endl;
}
return 0;
}
```
这个算法的时间复杂度为O(nlogn),其中logn来自于map的插入和查找操作的时间复杂度。可以通过unordered_map来优化为O(n)的时间复杂度,但是由于数据范围较小,使用map已经足够快速和可靠。
某次科研调查时得到了 n 个自然数,每个数均不超过 1500000000(1.5*109)。已知不相同的数不超过 10000 个,现在需要统计这些自然数各自出现的次数,并按照自然数从小到大的顺序输出统
### 回答1:
这是一道科研调查题,得到了n个自然数,每个数均不超过1500000000(1.5*10^9)。已知不同的数不超过10000个,现在需要统计这些自然数各自出现的次数,并按照自然数从小到大的顺序输出统计结果。
### 回答2:
这道题目可以用哈希表来解决,因为题目中要求的是对每一个出现的自然数进行计数,按照自然数从小到大的顺序输出结果。哈希表适合这种需要查找、计数和排序的场景,而且哈希表的时间复杂度比较低。
具体地,我们可以用一个数组来实现哈希表。假设我们的 n 个自然数中最大的数是 m,那么我们可以定义一个长度为 m+1 的数组 count,count[i] 表示 i 这个自然数出现的次数。然后,我们遍历这 n 个自然数,对于每一个数 x,我们就在 count 数组对应的位置 count[x] 中增加 1。
这样,我们就完成了对每一个自然数出现次数的统计。最后,我们按照自然数从小到大的顺序遍历一遍 count 数组,输出出现次数不为 0 的自然数即可。
需要注意的是,因为数组的长度可能很大,所以我们需要把数组定义成 long long 类型,而不是 int 类型。
代码如下:
```
#include <iostream>
using namespace std;
const int MAXN = 1500000005;
long long cnt[MAXN];
int main() {
int n;
cin >> n;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int x;
cin >> x;
cnt[x]++;
}
for (int i = 1; i <= MAXN; i++) {
if (cnt[i]) {
cout << i << " " << cnt[i] << endl;
}
}
return 0;
}
```
复杂度分析:
时间复杂度:O(n+m),其中 n 是自然数的个数,m 是最大自然数大小。遍历一遍 n 个自然数的时间复杂度是 O(n),遍历一遍长度为 m+1 的数组的时间复杂度是 O(m)。
空间复杂度:O(m),需要开辟一个长度为 m+1 的数组存储自然数出现的次数。
### 回答3:
这是一道典型的计数问题,可以使用哈希表(Hash Table)进行解决。首先,我们可以创建一个长度为 1500000000 的数组count,用于记录每个数出现的次数。遍历输入的 n 个数,将每个数作为数组的下标,其对应的元素加一。统计完成后,按照自然数从小到大的顺序输出非零元素即可。
不过,由于n的大小不确定,我们需要采用一些优化措施来减少时间和空间复杂度。一个显而易见的优化就是使用哈希表。哈希表是一种以键-值(key-value)存储数据的数据结构,它能够支持常数时间复杂度的插入和查找操作。
我们可以使用 STL 中的unordered_map来实现哈希表,并遍历输入的 n 个数,将每个数作为键,其对应的值为出现的次数。统计完成后,按照自然数从小到大的顺序输出非零元素即可。
另一个优化措施是使用桶排序。桶排序是一种线性排序算法,它将要排序的数据分到有限数量的桶子里,每个桶子再分别排序。对于本问题,我们可以使用长度为 1500000000 的桶来记录每个数出现的次数,遍历输入的 n 个数,将每个数放到其对应的桶里。统计完成后,按照自然数从小到大的顺序输出非零元素即可。
最终,我们需要评估这三种算法的时间复杂度和空间复杂度,以确定最优解。哈希表的时间复杂度是 O(N),空间复杂度是 O(N);桶排序的时间复杂度是 O(N),空间复杂度是 O(M),其中 M 为桶的数量;而使用数组的方法时间复杂度虽然也是 O(N),但空间复杂度是 O(M),其中 M 为数组的长度。因此,在数据规模较小的情况下,使用数组的方法较为合适;在数据规模较大的情况下,使用哈希表或桶排序较为合适。
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