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&…...
Dropout、DropConnect、Standout...12种正则化变种,到底该用哪个?一份给炼丹师的避坑指南
Dropout变种全景指南:从理论到实战的12种策略深度解析 当你的神经网络在验证集上表现不佳时,第一个跳入脑海的解决方案是什么?对于大多数从业者来说,Dropout无疑是正则化工具箱中的首选武器。但你是否知道,标准Dropout…...
开源入门踩坑全实录:从PR被拒到核心贡献者的全周期避坑指南
根据中国开源软件推进联盟2025年发布的《中国开源开发者生态报告》,国内开源开发者规模已突破1200万,但入门1年内就停止贡献的开发者占比高达78.6%。换句话说,每5个尝试入门开源的新手,就有4个会在一年内彻底放弃。 作为从0起步&a…...
告别阿里云!用ThingsCloud免费搭建个人智能家居控制中心(附ESP8266配置)
从零构建智能家居控制中心:ThingsCloud与ESP8266实战指南 在智能家居领域,许多技术爱好者常常面临一个两难选择:要么使用功能强大但配置复杂的商业平台,要么选择简单但功能有限的DIY方案。ThingsCloud的出现为这一问题提供了优雅的…...
MedGemma与Ray集成:分布式医学AI训练
MedGemma与Ray集成:分布式医学AI训练 1. 引言 医学AI模型训练正面临着一个关键挑战:随着模型参数量的增加和医学数据集的扩大,单机训练已经无法满足需求。一张高分辨率CT影像可能达到GB级别,而完整的医学影像数据集往往需要TB级…...
实时手机检测模型应用场景:打电话检测、安防监控实战案例
实时手机检测模型应用场景:打电话检测、安防监控实战案例 1. 模型概述与技术优势 1.1 高性能检测框架DAMOYOLO 实时手机检测-通用模型基于DAMOYOLO-S框架开发,这是一种面向工业落地的高性能目标检测解决方案。相比传统YOLO系列方法,DAMOYO…...
# 发散创新:基于 Rust的分布式数据库架构设计与实战演练在当前云原生和微服务架
发散创新:基于 Rust 的分布式数据库架构设计与实战演练 在当前云原生和微服务架构盛行的背景下,分布式数据库已成为高并发、高可用系统的核心基础设施。本文将深入探讨如何使用 Rust 编程语言构建一个轻量级但功能完整的分布式数据库原型,重点…...
深入RISC-V调试模块:从硬件设计视角看DM、DTM与抽象命令的实现
RISC-V调试模块硬件架构深度解析:从状态机到抽象命令的工程实现 1. RISC-V调试系统的硬件架构全景 在RISC-V生态系统中,调试模块(Debug Module, DM)作为连接外部调试器与处理器核心的关键枢纽,其硬件设计直接决定了芯片的可调试性。与传统的…...
Fluent Bit源码解析:KISS原则如何打造轻量级日志处理神器
Fluent Bit源码解析:KISS原则如何打造轻量级日志处理神器 【免费下载链接】fluent-bit Fast and Lightweight Logs and Metrics processor for Linux, BSD, OSX and Windows 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fl/fluent-bit 在当今云原生时代&…...
城市开车GPS总飘?试试给惯性导航(INS)加个“车轮锁”:NHC/ODO约束原理通俗解读
城市开车GPS总飘?试试给惯性导航(INS)加个“车轮锁”:NHC/ODO约束原理通俗解读 你是否遇到过这样的场景:开车穿过高楼林立的CBD时,车载导航突然开始"鬼畜漂移"?或是驶入隧道后&#x…...
STM32F103C6 USB DFU升级实战:从CubeMX配置到DfuSeDemo烧录,一步步教你搞定Bootloader设计
STM32F103C6 USB DFU升级全流程解析:从硬件配置到安全跳转的深度实践 在嵌入式开发中,固件升级是产品生命周期中不可或缺的环节。想象一下这样的场景:你的设备已经部署在客户现场,突然发现一个需要紧急修复的BUG,或者需…...
