优化查询效率：快速获取第i个进入教室同学学号的C++代码

本周的算法周报主要关注的是一个数据结构与查询效率优化的问题。第一个问题涉及一个关于学生进入教室的场景，老师需要在有限的询问次数内找出每个指定位置学生的学号。原始代码中，使用`cin`逐个读取学生信息并存储在`map`中，然后查找对应位置的学生。然而，这种操作由于`cin`和`map`的效率不高，对于大规模数据（如`n ≤ 2×10^6`，`m ≤ 10^5`）可能导致性能瓶颈。 正确的解决方案是使用数组`a`来存储学生信息，将学号和位置关联起来，并利用数组的随机访问特性，直接根据询问的位置`x`输出对应的学号，避免了每次查询都进行线性搜索。修改后的代码如下： ```cpp #include<iostream> using namespace std; long long a[2000000]; // 用数组代替map，提高查询速度 int main() { long long n, m; cin >> n >> m; // 读取学生数量和询问次数 for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> a[i]; // 存储每个学生的学号 } for (int i = 1; i <= m; ++i) { long long x; cin >> x; // 询问特定位置的学生 cout << a[x] << endl; // 直接从数组中输出答案 } return 0; } ``` 第二个问题是关于超市寄包柜的情况。这里有n个寄包柜，每个寄包柜的格子数量不同，且范围较小（`a_i ≤ 10^5`）。题目要求对每个寄包柜的格子编号进行查询，同样面临查询效率的问题。在这种情况下，如果格子编号和柜子信息一一对应，可以直接存储在数组或动态数组中，同样通过索引快速获取格子数量。如果没有额外的信息表明格子数量的顺序，可能需要另外的数据结构（如哈希表或二叉搜索树）来辅助查询。 总结这两个问题，关键点在于如何利用适当的数据结构来提高查询效率。在处理大量数据时，使用数组（特别是整数类型的数组）可以显著提升访问速度，而避免了频繁的查找操作。在实际编程中，针对特定问题选择合适的数据结构是优化算法性能的重要手段。