【洛谷 P5266】【深基17.例6】学籍管理 题解(映射+分支)
【深基17.例6】学籍管理
题目描述
您要设计一个学籍管理系统,最开始学籍数据是空的,然后该系统能够支持下面的操作(不超过 1 0 5 10^5 105 条):
- 插入与修改,格式
1 NAME SCORE
:在系统中插入姓名为 NAME(由字母和数字组成不超过 20 个字符的字符串,区分大小写) ,分数为 SCORE \texttt{SCORE} SCORE( 0 < SCORE < 2 31 0<\texttt{SCORE}<2^{31} 0<SCORE<231) 的学生。如果已经有同名的学生则更新这名学生的成绩为 SCORE。如果成功插入或者修改则输出OK
。 - 查询,格式
2 NAME
:在系统中查询姓名为 NAME 的学生的成绩。如果没能找到这名学生则输出Not found
,否则输出该生成绩。 - 删除,格式
3 NAME
:在系统中删除姓名为 NAME 的学生信息。如果没能找到这名学生则输出Not found
,否则输出Deleted successfully
。 - 汇总,格式
4
:输出系统中学生数量。
输入格式
输出格式
样例 #1
样例输入 #1
5
1 lxl 10
2 lxl
3 lxl
2 lxl
4
样例输出 #1
OK
10
Deleted successfully
Not found
0
思路
使用一个 map<string, int> 类型的容器 m,用来存储学生的姓名和成绩。
在插入学生信息时,直接使用 map 的 [] 操作符将姓名和成绩插入即可。
在查询学生成绩时,使用 map 的 count 函数判断学生是否存在,如果存在则输出成绩,否则输出 Not found。
在删除学生信息时,同样使用 map 的 count 函数判断学生是否存在,如果存在则使用 map 的 erase 函数删除,否则输出 Not found。
在查询学生数量时,直接使用 map 的 size 函数获取 map 中元素数量即可。
AC代码
#include <iostream>
#include <map>
#define AUTHOR "HEX9CF"
using namespace std;int main()
{int n;map<string, int> m;cin >> n;while (n--){int op;string name;int score;cin >> op;switch (op){case 1:cin >> name >> score;m[name] = score;cout << "OK" << endl;break;case 2:cin >> name;if (m.count(name)){cout << m[name] << endl;}else{cout << "Not found" << endl;}break;case 3:cin >> name;if (m.count(name)){m.erase(name);cout << "Deleted successfully" << endl;}else{cout << "Not found" << endl;}break;case 4:cout << m.size() << endl;break;}}return 0;
}
相关文章:
【洛谷 P5266】【深基17.例6】学籍管理 题解(映射+分支)
【深基17.例6】学籍管理 题目描述 您要设计一个学籍管理系统,最开始学籍数据是空的,然后该系统能够支持下面的操作(不超过 1 0 5 10^5 105 条): 插入与修改,格式1 NAME SCORE:在系统中插入姓…...

10.03
代码 #include <iostream>using namespace std; class cz { private:int num1; //实部int num2; //虚部 public:cz(){}cz(int a,int b):num1(a),num2(b){}cz(const cz &other):num1(other.num1),num2(other.num2){}~cz(){}const cz operator(const cz &othe…...
链表单向链表跳跃链表
单向链表 link list t数组的局限:编译期就需要知道大小; 内存连续,插入困难 // 链表节点类 包含一个信息 和指向下一个 节点的指针clas IntLLNode{public:IntLLNode(){// 默认构造函数 没有info信息nextPtr_ 0;// 空指针}IntLLNode(int …...

博客无限滚动加载(html、css、js)实现
介绍 这是一个简单实现了类似博客瀑布流加载功能的页面,使用html、css、js实现。简单易懂,值得学习借鉴。👍 演示地址:https://i_dog.gitee.io/easy-web-projects/infinite_scroll_blog/index.html 代码 index.html <!DOCT…...

腾讯云南京服务器性能如何?南京服务器测速IP地址
腾讯云服务器南京地域怎么样?南京地域很不错,正好处于中间的位置,南方北方用户均可以选择,网络延迟更低速度更快,并且目前南京地域有活动,南京地域可用区可选南京一区、南京二区和南京三区,腾讯…...
MySQL和Oracle中,语法的不同点以及如何在xml中书写日期比较大小
众所周知mysql和oracle的语法有点相识,又有点不同。 在MySQL和Oracle中,语法的不同点有以下几个方面: 数据类型:MySQL和Oracle支持的数据类型有所不同,比如MySQL支持的数据类型包括:整型、浮点型、字符型、…...

谈谈Redis分布式锁
目录 一、回顾分布式锁 (一)理解分布式锁的定义 (二)分布式锁的约束条件 (三)分布式锁常见实现方式 基于数据库的分布式锁 基于缓存的分布式锁 基于分布式一致性算法的分布式锁 基于文件系统的分布…...

Redis的java客户端-RedisTemplate光速入门
一.创建springboot项目 二.引入2个依赖 <!-- redis依赖-->这个已经引入了,因为创建的时候勾选了<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><…...

格点数据可视化(美国站点的日降雨数据)
获取美国站点的日降雨量的格点数据,并且可视化 导入模块 from datetime import datetime, timedelta from urllib.request import urlopenimport cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import matplotlib.colors as mcolors import matplotli…...
YoloV8改进策略:LSKNet加入到YoloV8中,打造更适合小目标的YoloV8
文章目录 摘要论文:LSKNet:大选择核网络在遥感目标检测中的应用1、简介2、相关工作2.1、遥感目标检测框架2.2、大核网络2.3、注意力/选择机制3、方法3.1、LSKNet架构3.2、大核卷积3.3、空间核选择4、实验4.1、数据集4.2、实现细节4.3、消融实验4.4、主要结果4.5、分析5、结论…...

力扣-303.区域和检索-数组不可变
Idea 需计算数组nums在下标right 和 left-1 的前缀和,然后计算两个前缀和的差即可。 需要注意的是,当left为0的时候,如果还是left-1则会发生数组访问越界错误。 AC Code class NumArray { public:vector<int> sum;NumArray(vector<…...

web:[极客大挑战 2019]LoveSQL
题目 打开页面显示如下 查看源代码,查到一个check.php,还是get传参 尝试账号密码输入 题目名为sql,用万能密码 1or 11# 或 admin or 11 给了一段乱码,也不是flag 查看字段数 /check.php?usernameadmin order by 3%23&pass…...

数据结构—快速排序(续)
引言:在上一篇中我们详细介绍了快速排序和改进,并给出了其中的一种实现方式-挖坑法 但其实快速排序有多种实现方式,这篇文章再来介绍其中的另外两种-左右指针法和前后指针法。有了上一篇挖坑法的启示,下面的两种实现会容易许多。 …...

Snapdragon Profiler分析Android GPU
Snapdragon Profiler(骁龙分析器)是一款性能分析软件,在Windows、 Mac、和 Linux平台上都可以运行,主要是用来分析使用了高通骁龙处理器的Android设备。 Snapdragon Profiler通过USB连接这些Android设备,开发者可以用…...

Cannot download sources:IDEA源码无法下载
问题 Swagger的相关包,无法看到注释; 在class文件的页面,点击下载源码,源码下载不了,IDEA报下面的错误。 报错 Cannot download sources Sources not found for: io.swagger.core.v3:swagger-annotations:2.2.9 解决…...
从零开始学习 Java:简单易懂的入门指南之IO字符流(三十一)
IO流之字符流 1. 字符流1.1 字符输入流【Reader】1.2 FileReader类构造方法读取字符数据 1.3 字符输出流【Writer】1.4 FileWriter类构造方法基本写出数据关闭和刷新写出其他数据 2. IO异常的处理JDK7前处理JDK7的处理JDK9的改进 3. 综合练习练习1:拷贝文件夹练习2&…...

监狱工具管理系统-监狱劳动工具管理系统
监狱劳动工具管理系统(智工具DW-S308)是依托互3D技术、云计算、大数据、RFID技术、数据库技术、AI、视频分析技术对工具进行统一管理、分析的信息化、智能化、规范化的系统。 当前各级监狱工器具管理更多的是借助于传统的人工管理方法和手段,数据的采集和录入一直以…...
蓄水池算法
题目: 假设有一组数据流元素有 N 个(事先不知道 N 具体值),我们希望选择 n 个样本(N > n),使用怎样的策略进行抽样可以使得数据流中每个元素被选择的概率恰为 n / N 结论: 创建大…...

作业 day4
完成父子进程通信...
erlang练习题(四)
题目一 传入列表 L1[K|]、L2[V|]、L3[{K,V}|_],L1和L2一一对应,L1为键列表,L2为值列表,L3为随机kv列表, 将L1和L2对应位合并成KV列表L4,再将L3和L4相加,相同key的value相加 如:L…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat
目录 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景 注意事项 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat 工具概述 iostat(I/O Statistics)是Linux系统下用于监视系统输入输出设备和CPU使…...

2.Vue编写一个app
1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...

Psychopy音频的使用
Psychopy音频的使用 本文主要解决以下问题: 指定音频引擎与设备;播放音频文件 本文所使用的环境: Python3.10 numpy2.2.6 psychopy2025.1.1 psychtoolbox3.0.19.14 一、音频配置 Psychopy文档链接为Sound - for audio playback — Psy…...
Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路
一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天,Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量,正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务(如 OpenAI、Anthropic)的无缝对接&…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...
C++八股 —— 单例模式
文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全(Thread Safety) 线程安全是指在多线程环境下,某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时,仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性…...
【JavaSE】多线程基础学习笔记
多线程基础 -线程相关概念 程序(Program) 是为完成特定任务、用某种语言编写的一组指令的集合简单的说:就是我们写的代码 进程 进程是指运行中的程序,比如我们使用QQ,就启动了一个进程,操作系统就会为该进程分配内存…...
k8s从入门到放弃之HPA控制器
k8s从入门到放弃之HPA控制器 Kubernetes中的Horizontal Pod Autoscaler (HPA)控制器是一种用于自动扩展部署、副本集或复制控制器中Pod数量的机制。它可以根据观察到的CPU利用率(或其他自定义指标)来调整这些对象的规模,从而帮助应用程序在负…...

【深度学习新浪潮】什么是credit assignment problem?
Credit Assignment Problem(信用分配问题) 是机器学习,尤其是强化学习(RL)中的核心挑战之一,指的是如何将最终的奖励或惩罚准确地分配给导致该结果的各个中间动作或决策。在序列决策任务中,智能体执行一系列动作后获得一个最终奖励,但每个动作对最终结果的贡献程度往往…...