P1068 [NOIP2009 普及组] 分数线划定
题目描述
世博会志愿者的选拔工作正在 A 市如火如荼的进行。为了选拔最合适的人才,A 市对所有报名的选手进行了笔试,笔试分数达到面试分数线的选手方可进入面试。面试分数线根据计划录取人数的 150 % 150\% 150% 划定,即如果计划录取 m m m 名志愿者,则面试分数线为排名第 m × 150 % m \times 150\% m×150%(向下取整)名的选手的分数,而最终进入面试的选手为笔试成绩不低于面试分数线的所有选手。
现在就请你编写程序划定面试分数线,并输出所有进入面试的选手的报名号和笔试成绩。
输入格式
第一行,两个整数 n , m ( 5 ≤ n ≤ 5000 , 3 ≤ m ≤ n ) n,m(5 \leq n \leq 5000,3 \leq m \leq n) n,m(5≤n≤5000,3≤m≤n),中间用一个空格隔开,其中 n n n 表示报名参加笔试的选手总数, m m m 表示计划录取的志愿者人数。输入数据保证 m × 150 % m \times 150\% m×150% 向下取整后小于等于 n n n。
第二行到第 n + 1 n+1 n+1 行,每行包括两个整数,中间用一个空格隔开,分别是选手的报名号 k ( 1000 ≤ k ≤ 9999 ) k(1000 \leq k \leq 9999) k(1000≤k≤9999)和该选手的笔试成绩 s ( 1 ≤ s ≤ 100 ) s(1 \leq s \leq 100) s(1≤s≤100)。数据保证选手的报名号各不相同。
输出格式
第一行,有 2 2 2 个整数,用一个空格隔开,第一个整数表示面试分数线;第二个整数为进入面试的选手的实际人数。
从第二行开始,每行包含 2 2 2 个整数,中间用一个空格隔开,分别表示进入面试的选手的报名号和笔试成绩,按照笔试成绩从高到低输出,如果成绩相同,则按报名号由小到大的顺序输出。
样例 #1
样例输入 #1
6 3
1000 90
3239 88
2390 95
7231 84
1005 95
1001 88
样例输出 #1
88 5
1005 95
2390 95
1000 90
1001 88
3239 88
提示
【样例说明】
m × 150 % = 3 × 150 % = 4.5 m \times 150\% = 3 \times150\% = 4.5 m×150%=3×150%=4.5,向下取整后为 4 4 4。保证 4 4 4 个人进入面试的分数线为 88 88 88,但因为 88 88 88 有重分,所以所有成绩大于等于 88 88 88 的选手都可以进入面试,故最终有 5 5 5 个人进入面试。
NOIP 2009 普及组 第二题
1.题目分析
输入志愿者人数和计划录取人数,
实际录取人数是计划录取人数的1.5倍后向下取整。
先将志愿者按照笔试成绩降序排序,如果笔试成绩相同则按照报名号升序排序。
最后输出录取分数线,实际录取人数以及所有录取志愿者的信息。
2.题目思路
- 创建一个结构体存储志愿者信息:报名号和笔试成绩
- 键入数据:参加笔试的人数,计划录取的人数。
- 键入参赛的每一个人的信息
- 按笔试成绩对人员进行排序(这里采用的是冒泡排序)
- 若成绩相同,按照报名号升序排序。
- 计算录取位次
- 根据录取位次计算录取分数
- 统计通过录取分数的志愿者人数
- 打印录取分数和录取人数
- 打印录取名单
3.代码实现
#include <iostream>
#include <math.h>using namespace std;
//选手信息
typedef struct data {//报名号int reg;//笔试成绩int grade;
} volunteer;int main() {//参加笔试的人数,计划录取的人数int n, m;cin >> n >> m;volunteer vols[n];for (int i = 0; i < n; ++i) {cin >> vols[i].reg >> vols[i].grade;}//按笔试成绩对人员进行排序for (int i = 0; i < n; ++i) {for (int j = 0; j < n - i - 1; ++j) {if (vols[j].grade < vols[j + 1].grade) {volunteer temp = vols[j];vols[j] = vols[j + 1];vols[j + 1] = temp;} else if (vols[j].grade == vols[j + 1].grade) {//成绩相同,按照报名号升序排序if (vols[j].reg > vols[j + 1].reg) {volunteer temp = vols[j];vols[j] = vols[j + 1];vols[j + 1] = temp;}}}}//计算录取位次m = floor(m * 1.5);//计算录取分数int pass = vols[m-1].grade;int cnt = 0;//统计通过录取分数的志愿者人数for (int i = 0; i < n; ++i) {if (vols[i].grade >= pass) {cnt++;}}cout << pass << " " << cnt << endl;//打印录取名单for (int i = 0; i < cnt; ++i) {cout << vols[i].reg << " " << vols[i].grade << endl;}return 0;
}
相关文章:
P1068 [NOIP2009 普及组] 分数线划定
题目描述 世博会志愿者的选拔工作正在 A 市如火如荼的进行。为了选拔最合适的人才,A 市对所有报名的选手进行了笔试,笔试分数达到面试分数线的选手方可进入面试。面试分数线根据计划录取人数的 150 % 150\% 150% 划定,即如果计划录取 m m …...

应用在汽车新风系统中消毒杀菌的UVC灯珠
在病毒、细菌的传播可以说是一个让人敏感而恐惧的事情。而对于车内较小的空间,乘坐人员流动性大,更容易残留细菌病毒。车内缺少通风,残留的污垢垃圾也会滋生细菌,加快细菌的繁殖。所以对于车内消毒就自然不容忽视。 那么问题又来…...
TOOLLLM: FACILITATING LARGE LANGUAGE MODELS TO MASTER 16000+ REAL-WORLD APIS
本文是LLM系列的文章之一,针对《TOOLLLM: FACILITATING LARGE LANGUAGE MODELS TO MASTER 16000 REAL-WORLD APIS》的翻译。 TOOLLLMs:让大模型掌握16000的真实世界APIs 摘要1 引言2 数据集构建3 实验4 相关工作5 结论 摘要 尽管开源大型语言模型&…...

【JavaSpring】spring接口-beanfactory和applicationcontext与事件解耦
beanfactory 1.applicationcontext的父接口 2.是Spring的核心容器 功能 表面只有getBean,但实现类默默发挥了巨大作用 1.管理所有bean 2.控制反转 3.基本的依赖注入 applicationcontext 功能 1.继承了MessageSource,有了处理国际化资源的能力 …...

《深入理解Java虚拟机》——Java内存区域与内存溢出异常
Java内存区域与内存溢出异常 运行时数据区域程序计数器Java虚拟机栈本地方法栈Java堆方法区运行时常量池直接内存 实例堆溢出栈溢出 运行时数据区域 根据《Java虚拟机规范的规定》,Java虚拟机所管理的内存将会包含已下架几个运行时数据区域。 程序计数器 在Java虚…...

公众号hanniman往期精选
目录 一、AI产品分析(10篇) 二、AI产品经理(10篇) 三、AI技术(10篇) 四、AI行业及个人成长(10篇) 一、AI产品分析 1、【重点】深度 | 关于AIGC商业化的13个非共识认知(80…...

谷粒商城----缓存与分布式锁
1、缓存使用 为了系统性能的提升,我们一般都会将部分数据放入缓存中,加速访问。而 db 承担数据落盘工作。 哪些数据适合放入缓存? 即时性、数据一致性要求不高的 访问量大且更新频率不高的数据(读多,写少&…...

【JavaEE进阶】Spring事务和事务传播机制
文章目录 一. 什么是Spring事务二. Spring中事务的实现1. Spring编程式事务2. 声明式事务2.1 trycatch下事务不会自动回滚的解决方案2.2 Transactional 作用范围2.3 Transactional 参数说明2.4 Transactional 工作原理 三. 事务的隔离级别1. 事务的四大特性2. Spring中设置事务…...
【Hive】drop table需注意外部表
什么是内部表,外部表? 比较专业的定义: 外部表需要转为内部表,执行删除操作才能真的删表结构删表数据。否则drop table仅是删除了表数据,表结构还是存在的。 alter table tb_name set TBLPROPERTIES(EXTERNALfalse);…...

【2023数学建模国赛】A题定日镜场的优化设计模型建立
2023年全国大学生数学建模竞赛A题定日镜场的优化设计,目前已写出第四版国赛A题思路和模型详细公式,目录如下: 一、 问题重述... 1 二、 问题分析... 1 三、 模型假设... 6 四、 问题一模型的建立和求解... 6 4.1 定日镜场坐标系的建立...…...
QT 事件与信号区别
事件(Event)和信号(Signal)是两个在编程中具有不同概念和用途的术语。 事件(Event): 事件是程序运行过程中发生的特定动作或状态改变。可以是用户输入、硬件触发、系统通知等。 事件通常由操作…...

[Vue3 博物馆管理系统] 使用Vue3、Element-plus tabs组件构建选项卡功能
系列文章目录 第一章 定制上中下(顶部菜单、底部区域、中间主区域显示)三层结构首页 第二章 使用Vue3、Element-plus菜单组件构建菜单 第三章 使用Vue3、Element-plus走马灯组件构建轮播图 第四章 使用Vue3、Element-plus tabs组件构建选项卡功能 [第五…...

【算法专题突破】滑动窗口 - 长度最小的子数组(9)
目录 1. 题目解析 2. 算法原理 3. 代码编写 写在最后: 1. 题目解析 题目链接:209. 长度最小的子数组 - 力扣(Leetcode) 要注意的是,题目给的是正整数, 而题目要求并不难理解,就是找最短的…...

骨传导与入耳式耳机哪种音质好?该如何选择?
骨传导耳机和传统耳机的定位不同,所以没有可比性,如果一定要说哪款耳机音质好,答案是入耳式耳机音质比较好! 首先入耳式耳机是直接塞入耳朵佩戴,会最大程度减少漏音,同时不会改变音质,会直接传…...

【多线程】Timer任务定时器实现与盲等原子性问题的解决
目录 一、定时器 二、标准库中的Timer 三、代码实现 四、死锁 一、定时器 代码中的定时器通常是在一定的时间执行对应的代码逻辑 二、标准库中的Timer public static void main(String[] args){Timer timer new Timer();timer.schedule(new TimerTask() {Overridepublic…...

SpringCloud-GetWay 路由网关
接上文 SpringCloud-Hystrix 服务降级与熔断 微服务也是如此,不是所有微服务需要直接暴露给外部调用,就需要使用路由机制,添加一层防护,让所有的请求全部通过路由来转发到各个微服务,并转发给多个相同微服务实例&#…...

使用生成式 AI 增强亚马逊云科技智能文档处理
数据分类、提取和分析对于处理大量文档的组织来说可能具有挑战性。传统的文档处理解决方案是手动的、昂贵的、容易出错的,并且难以扩展。利用 Amazon Textract 等 AI 服务,亚马逊云科技智能文档处理(IDP)允许您利用业界领先的机器学习(ML)技术来快速准确地处理任何扫描文档或图…...

谈论浏览器内核
浏览器内核是指浏览器使用的渲染引擎,用于解析并显示网页的内容。主要有以下几种浏览器内核: Trident(IE内核):由Microsoft开发,被用于Internet Explorer浏览器。目前已经被Edge取代。 Gecko:…...
电商卖家保障数据隐私和安全用什么安全的浏览器?
在如今信息爆炸的时代,个人数据安全成为了一个备受关注的话题。越来越多的人意识到,保护个人数据的重要性。为此,安全浏览器应运而生,为用户提供更加安全可靠的上网环境,保障个人数据的安全。 一、数据安全的重要性 …...

ECS通过DNAT将C非专线网段并网
1.问题描述 客户需求:ECS1需要访问140.131.208.0/24 ,由于140.131.208.0/24网段属于公网地址,在CSW侧为进行并网。 解决方案:故将ECS1发起的请求其在云内ECS2做DNAT,将该网段转换成CSW并网网段170.101.253.0/24&…...

深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

XCTF-web-easyupload
试了试php,php7,pht,phtml等,都没有用 尝试.user.ini 抓包修改将.user.ini修改为jpg图片 在上传一个123.jpg 用蚁剑连接,得到flag...
【Linux】shell脚本忽略错误继续执行
在 shell 脚本中,可以使用 set -e 命令来设置脚本在遇到错误时退出执行。如果你希望脚本忽略错误并继续执行,可以在脚本开头添加 set e 命令来取消该设置。 举例1 #!/bin/bash# 取消 set -e 的设置 set e# 执行命令,并忽略错误 rm somefile…...
DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径
目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型
基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型 项目截图 项目简介 社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施,由雇主和个人按一定比例缴纳保险费,建立社会医疗保险基金,支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度, 它是促进社会文明和进步的…...
连锁超市冷库节能解决方案:如何实现超市降本增效
在连锁超市冷库运营中,高能耗、设备损耗快、人工管理低效等问题长期困扰企业。御控冷库节能解决方案通过智能控制化霜、按需化霜、实时监控、故障诊断、自动预警、远程控制开关六大核心技术,实现年省电费15%-60%,且不改动原有装备、安装快捷、…...
条件运算符
C中的三目运算符(也称条件运算符,英文:ternary operator)是一种简洁的条件选择语句,语法如下: 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true,则整个表达式的结果为“表达式1”…...
【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】
1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件(System Property Definition File),用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...
【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)
要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况,可以通过以下几种方式模拟或触发: 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务,例如: 使用多线程循环执行复杂计算(如数学运算、加密解密等)。运行图…...