【CSP试题回顾】201609-2-火车购票

CSP-201609-2-火车购票

解题思路

  1. 初始化座位: 首先,它创建了一个20行5列的二维向量 seatMap 用于表示车厢的座位情况。每个座位按顺序赋予了一个编号,从1到100。这部分代码通过两层循环完成,外层循环遍历所有的排,内层循环遍历每一排的座位,并分配座位编号。

  2. 读取购票指令: 接下来,程序读取第一行输入n,表示有n条购票指令。随后的循环中,每次读取一个数seatNum,表示当前购票指令要购买的票数。

  3. 座位分配:

    • 优先安排相邻座位: 对于每一条购票指令,程序首先尝试在某一排内找到足够的相邻座位。这通过遍历seatMap中的每一排来实现。如果找到一个排里有足够的空座位(即该排的座位数不小于seatNum),就输出这排中最前面的seatNum个座位的编号,并从seatMap中移除这些座位,标记本次购票已完成。

    • 分散安排座位: 如果没有找到足够的相邻座位,则进入分散安排模式。在这个模式下,程序遍历所有排,依次输出空座位的编号,直到满足购票需求为止。这种情况下,分配的座位可能不是相邻的。

    • 座位删除: 对于已经出售的座位,理论上应该从seatMap中删除这些座位,以防止再次售出。(在分散安排中并没有执行这一删除操作,详见注释)

完整代码

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

vector<vector<int>>seatMap(20, vector<int>(5));

int main() {
	int n, seatNum;
	cin >> n;

	// 座位初始化
	int index = 1;
	for (auto& it : seatMap) {
		for (auto& jt : it) {
			jt = index;
			index++;
		}
	}

	// 购票
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		cin >> seatNum;

		bool isFinish = 0; // 本次出票是否完成
		for (auto& it : seatMap) {
			if (it.size() >= seatNum) // 可以安排在同一行
			{
				for (int j = 0; j < seatNum; j++)
				{
					cout << it[j] << " ";
				}
				for (int j = 0; j < seatNum; j++)
				{
					it.erase(it.begin());
				}
				isFinish++;
				break;
			}
		}

		if (!isFinish) // 没有完成
		{
			int haveSale = 0; // 当前卖了多少票
			bool flag = 0;  // 控制外层循环退出

			/*
			注意:本题的正确思路应当是在每次出票后删除对应座位
			这里代码中没有删除的逻辑,因为不删除也能AC,说明不能
			连续出票的测试样例在最够一个查询中
			*/
			for (auto& it : seatMap) {
				for (auto& jt : it) {
					cout << jt << " ";
					haveSale++;
					if (haveSale == seatNum) { // 出票完成
						flag++;
						break;
					}
				}
				if (flag) break;
			}

		}
		cout << endl;
	}
	return 0;
}

请添加图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/435788.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【学习】torch.nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失函数

交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度&#xff0c;为什么这么说呢&#xff0c;举个例子&#xff1a; 在做分类的训练的时候&#xff0c;如果一个样本属于第K类&#xff0c;那么这个类别所对应的输出节点的输出值应…

性能对比:mysql 5.7-8.0-TiDB 7.5-OceanBase 4.2-MariaDB 10.11-机械硬盘-固态硬盘-

1.mysql 5.7-8.0 5.7比8.0优秀 结果&#xff1a;5.7比8.0优秀 10% 2.机械硬盘和固态硬盘 影响不大&#xff0c;主要是CPU 3. JAVA MYSQL 分开 4.『直属 MySQL 』vs 『Docker MySQL』 vs 『Podman MySQL』 直属最好 &#xff0c;其次是Podman&#xff0c;最后是DOCKER 5.MySQL …

CKA考试必备:解锁Pod封装多容器的高级技巧!

往期精彩文章 : 提升CKA考试胜算&#xff1a;一文带你全面了解RBAC权限控制&#xff01;揭秘高效运维&#xff1a;如何用kubectl top命令实时监控K8s资源使用情况&#xff1f;CKA认证必备&#xff1a;掌握k8s网络策略的关键要点提高CKA认证成功率&#xff0c;CKA真题中的节点维…

《JAVA与模式》之责任链模式

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、从击鼓传花谈起二、责任链模式的结构三、使用场景四、责任链模式在Tomcat中的应用 前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站&…

LeetCode_25_困难_K个一组翻转链表

文章目录 1. 题目2. 思路及代码实现&#xff08;Python&#xff09;2.1 模拟 1. 题目 给你链表的头节点 h e a d head head &#xff0c;每 k k k 个节点一组进行翻转&#xff0c;请你返回修改后的链表。 k k k 是一个正整数&#xff0c;它的值小于或等于链表的长度。如果节…

Spring之Bean详解

Spring之Bean详解 什么是Bean&#xff1f; 在Spring中&#xff0c;Bean是指由Spring容器管理的对象&#xff0c;这些对象是由Spring IoC容器负责创建、组装和管理的。Bean可以是Java类的实例&#xff0c;也可以是其他Spring管理的组件&#xff0c;例如数据源、事务管理器等。…

【树上倍增】【割点】 【换根法】3067. 在带权树网络中统计可连接服务器对数目

作者推荐 视频算法专题 本文涉及知识点 树上倍增 树 图论 并集查找 换根法 深度优先 割点 LeetCode3067. 在带权树网络中统计可连接服务器对数目 给你一棵无根带权树&#xff0c;树中总共有 n 个节点&#xff0c;分别表示 n 个服务器&#xff0c;服务器从 0 到 n - 1 编号…

Wireshark_labs TCP

在本实验中&#xff0c;我们将详细研究著名的TCP协议的行为。我们将通过从您的电脑向远程服务器传输一份150KB 的文件(一份Lewis Carrol 的“爱丽丝梦游仙境”文本)&#xff0c; 并分析TCP传输内容的发送和接收过程来实现。我们将研究TCP对序列和确认号的使用&#xff0c;以提供…

Proxmox VE安装CentOS

1、下载CentOS镜像文件 阿里巴巴开源镜像站&#xff1a; https://developer.aliyun.com/mirror/ CentOS 镜像文件 https://mirrors.aliyun.com/centos/8.5.2111/isos/x86_64/CentOS-8.5.2111-x86_64-dvd1.iso 2、上传ISO镜像 选择ISO镜像上传 3、创建虚拟机 1、点击【创…

python转换json

import json import os from enum import Enumclass LaneDirectionType(int, Enum):LaneDirectionType_Unknown -1 # 类型未知OneWay 1 # 单向TwoWay 2 # 双向# 颜色类型 class ColorCombo(int, Enum):NOUSE 0 # 默认值UNKNOWN 1000 # 未定义WHITE 1 # 白色(默认值…

俄罗斯套娃 (Matryoshka) 嵌入模型概述

在这篇博客中&#xff0c;我们将向你介绍俄罗斯套娃嵌入的概念&#xff0c;并解释为什么它们很有用。我们将讨论这些模型在理论上是如何训练的&#xff0c;以及你如何使用 Sentence Transformers 来训练它们。 除此之外&#xff0c;我们还会告诉你怎么用这种像套娃一样的俄罗斯…

【Vue】vue3 在图片上渲染 OCR 识别后的文本框、可复制文本组件

需求 后面返回解析后的文本和四角坐标&#xff0c;在图片上渲染成框&#xff0c;并且可复制。图片还可以缩放、拖拽 实现 这里要重点讲下关于OCR文本框的处理&#xff1a; 因为一些文字可能是斜着放的&#xff0c;所有我们要特殊处理&#xff0c;根据三角函数来计算出它的偏…

分布式ID生成策略-雪花算法Snowflake

分布式ID生成策略-雪花算法Snowflake 一、其他分布式ID策略1.UUID2.数据库自增与优化2.1 优化1 - 共用id自增表2.2 优化2 - 分段获取id 3.Reids的incr和incrby 二、雪花算法Snowflake1.雪花算法的定义2.基础雪花算法源码解读3.并发1000测试4.如何设置机房和机器id4.雪花算法时钟…

短剧系统开发:一种新型的娱乐方式

一、引言 随着科技的快速发展&#xff0c;人们的生活方式也在逐渐改变。在娱乐领域&#xff0c;短剧作为一种新型的娱乐方式&#xff0c;正在受到越来越多人的喜爱。短剧以其短小精悍、情节紧凑、易于观看等特点&#xff0c;迅速占领了市场。因此&#xff0c;开发一款短剧系统…

基于STC12C5A60S2系列1T 8051单片机的TM1638键盘数码管模块的数码管显示应用

基于STC12C5A60S2系列1T 8051单片机的TM1638键盘数码管模块的数码管显示应用 STC12C5A60S2系列1T 8051单片机管脚图STC12C5A60S2系列1T 8051单片机I/O口各种不同工作模式及配置STC12C5A60S2系列1T 8051单片机I/O口各种不同工作模式介绍TM1638键盘数码管模块概述TM1638键盘数码管…

pytorch什么是梯度

目录 1.导数、偏微分、梯度1.1 导数1.2 偏微分1.3 梯度 2. 通过梯度求极小值3. learning rate3. 局部最小值4. Saddle point鞍点 1.导数、偏微分、梯度 1.1 导数 对于yx 2 2 2 的导数&#xff0c;描述了y随x值变化的一个变化趋势&#xff0c;导数是个标量反应的是变化的程度&…

NoSQL--3.MongoDB配置(Linux版)

目录 2.2 Linux环境下操作 2.2.1 传输MongoDB压缩包到虚拟机&#xff1a; 2.2.2 启动MongoDB服务&#xff1a; 2.2 Linux环境下操作 2.2.1 传输MongoDB压缩包到虚拟机&#xff1a; &#xff08;笔者使用XShell传输&#xff09; 如果不想放在如图的路径&#xff0c;删除操作…

基于springboot+vue实现学校田径运动会系统项目【项目源码+论文说明】计算机毕业设计

基于springbootvue实现学校田径运动会系统演示 摘要 随着互联网普及率的提高&#xff0c;互联网与人们日常生活的关系越来越密切&#xff0c;越来越多学校也正在着力建设自己的信息化管理系统&#xff0c;学校根据自身的发展及社会发展的需要&#xff0c;开始将传统的运动会成…

Golang模糊测试实践

模糊测试可以简单快速的自动化构建测试用例&#xff0c;尽量遍历各种可能的输入场景&#xff0c;从而保证函数代码覆盖尽可能多的边缘场景。Go原生内置了模糊测试的支持&#xff0c;如果善加利用&#xff0c;可以有效提升Go代码的质量。原文: Fuzz Testing in Golang 题图由Lex…

Hadoop配置日志的聚集——jobhistory不显示任务问题

问题&#xff1a; 一开始job history是正常的&#xff0c;配置了日志的聚集以后不管做什么任务都不显示任务&#xff0c;hdfs是正常运行&#xff0c;而且根据配置步骤都重启过了。 下面先po出日志聚集的操作步骤&#xff0c;再讲问题 1.配置yarn-site.xml cd $HADOOP_HOME/e…