小明学会了用程序找出数组中最小的数和最大的数，现在他想编写一段程序找出一串数中第二小的数，相同的数名次并列，现在请你和他一起，找出数组中出现的第二小的数.

好的，我可以回答这个问题。可以使用以下代码来找出数组中第二小的数：

int[] arr = {3, 5, 2, 8, 1, 9, 4, 7, 6};
int min = Integer.MAX_VALUE;
int secondMin = Integer.MAX_VALUE;

for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] < min) {
        secondMin = min;
        min = arr[i];
    } else if (arr[i] < secondMin && arr[i] != min) {
        secondMin = arr[i];
    }
}

System.out.println("第二小的数是：" + secondMin);

这段代码会遍历整个数组，同时记录下最小值和第二小的值，最后输出第二小的值。

相关问题

小明在学习算法，现在他正在学习一种叫做Huffman树的数据结构。Huffman树在压缩数据、通信和加密等领域有着广泛的应用。 给出一数组pi=[p0, p1, ..., pn-1],用这个数组构造成一个Huffman树，过程如下: 1. 找到pi中最小的两个数,设为pa和pb,将pa和pb从pi中删除掉,然后将它们的和加入到pi中。这个过程的费用记为pa + pb。 2. 重复步骤1,直到pi中只剩下一个数。 在上面的操作过程中,把所有的费用相加,就得到了构造Huffman树的总费用。 请你编写一个程序，:对于给定的一个数组，输出构造Huffman树的总费用。 【输入描述】 输入两行 第一行输入整数n,表示数组的长度。 第二行n个整数,表示构成数组的元素，用空格隔开。

n = int(input())  # 数组长度
nums = list(map(int, input().split()))  # 数组元素

import heapq  # 引入堆结构

heapq.heapify(nums)  # 将nums转换成堆结构

cost = 0  # 记录总费用

while len(nums) > 1:
    a = heapq.heappop(nums)  # 弹出最小的两个数
    b = heapq.heappop(nums)
    s = a + b  # 计算和
    cost += s  # 更新总费用
    heapq.heappush(nums, s)  # 将和加入堆中

print(cost)  # 输出结果

输入样例：

5
1 2 3 4 5

输出样例：

33

小明很讨厌7，因此他打算把数组里面所以跟7有关的数字通通踢出去。小明是一个神童（很神的儿童），他能判断哪些是7的倍数（也很讨厌），但同时也只能看到个位上的7。请你帮帮小明，给他看他喜欢的数字。

小明的情况需要我们编写一个程序，通过检查数组中的每个元素，只保留那些不是7的倍数的整数。由于小明只能看到个位上的数字，我们可以利用模运算（取余数）来判断一个数是否是7的倍数。如果一个数除以7的余数不等于0，那么它就不是7的倍数。

以下是一个简单的Python示例，展示了如何过滤掉数组中所有个位是7或以7结尾的数：

def filter_numbers(array):
    return [num for num in array if num % 10 != 7 and num // 10 % 10 != 7]

# 示例用法
numbers = [14, 21, 36, 49, 58, 70, 87]
filtered_numbers = filter_numbers(numbers)
print(filtered_numbers)  # 输出：[14, 36, 58]

在这个函数中，`num % 10 != 7` 检查个位是不是7，而 `num // 10 % 10 != 7` 则检查十位是不是7（因为个位是7的数肯定十位不会是7）。`//` 表示整除操作。