天梯赛L2-044 大众情人用python解题

### 关于天梯赛 L2-044 大众情人问题 此问题的核心在于统计一组数据中的“大众情人”,即被最多的人喜欢的对象。以下是解决问题的具体方法: #### 方法概述 为了高效处理这个问题,可以采用字典来记录每个人的受欢迎程度。通过遍历输入的数据集并更新字典中的计数值,最终找出最受欢迎的目标。 #### 实现代码 以下是一个完整的 Python 实现方案[^1]: ```python from collections import defaultdict n = int(input()) # 总人数 likes = defaultdict(set) for _ in range(n): data = list(map(int, input().split())) person_id = data[0] liked_people = data[2:] for pid in liked_people: likes[pid].add(person_id) max_fans = 0 popular_persons = [] for person, fans in likes.items(): fan_count = len(fans) if fan_count > max_fans: max_fans = fan_count popular_persons = [person] elif fan_count == max_fans: popular_persons.append(person) if not popular_persons: print("No one is loved.") else: print(' '.join(map(str, sorted(popular_persons)))) ``` #### 说明 上述代码实现了以下几个功能: 1. 使用 `defaultdict` 来存储每个人及其粉丝集合,便于后续计算。 2. 对每一条输入数据进行解析,并将其加入到对应的粉丝集中。 3. 统计每个目标的粉丝数量,并找到拥有最大粉丝数的一个或多个目标。 4. 如果没有任何人被喜欢,则输出特定提示语;否则按升序排列输出所有“大众情人”的编号。 #### 注意事项 需要注意的是,在实际比赛中可能会遇到大量的测试用例以及较大的数据规模,因此建议优化程序性能以适应这些情况。此外,还需注意边界条件,比如当没有人受到喜爱时应返回恰当的结果。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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内容概要:本文研究了一种基于生成对抗性网络(GAN)的数据驱动可再生能源场景生成方法,该方法利用两个互连的深度神经网络,相较于传统的基于概率模型的方法,能够更有效地捕捉风能、太阳能等可再生能源出力的不确定性与复杂的时空相关性,从而生成更加真实、多样化且具有统计一致性的电力系统运行场景。文中不仅阐述了GAN在新能源出力建模中的优势,还提供了完整的Python代码实现,便于研究人员复现算法并将其应用于电力系统规划、优化调度、风险评估等需要大量高保真输入场景的研究领域。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,从事电力系统、可再生能源、能源优化调度、随机规划等相关领域的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 解决风能、太阳能等可再生能源出力预测中的不确定性建模难题;② 为随机规划、鲁棒优化、机会约束规划等能源系统决策模型生成高质量的输入场景集,以提升模型的实用性、可靠性和决策质量;③ 作为深度学习在能源领域应用的教学案例,帮助学生和研究人员理解GAN的原理及其在实际工程问题中的落地方法。; 阅读建议:在学习过程中,应重点关注GAN网络的架构设计(如生成器与判别器的结构)、损失函数的选择、训练过程中的稳定性问题(如模式崩溃)以及超参数调优技巧。建议结合提供的代码进行动手实践,通过调试和可视化训练结果来加深理解,并尝试在不同的新能源历史数据集上进行测试,以探究该方法的泛化能力和潜在局限性。

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内容概要:本文档详细介绍了2023年天梯赛的出题思路及部分题目的解析。针对L1-6(剪切粘贴)、L2-3(锦标赛)、L3-2(完美树)三道题目进行了重点说明。L1-6旨在加强学生对字符串操作的理解,题目设计涵盖了字符串的读取、查找、修改等实际工作中的常见操作;L2-3选择了工业界常用但在学校教学中较少涉及的败者树,考察选手对树性质的理解及快速适应新知识的能力;L3-2是一道经典的树上动态规划题目,用于检验选手对复杂算法的掌握程度。此外,还提供了部分基础题目的代码示例,包括Python和Java两种语言版本,帮助参赛者更好地理解和准备比赛。 适合人群:正在准备天梯赛或其他编程竞赛的学生及爱好者,尤其是对字符串处理、数据结构(如树)和动态规划感兴趣的学习者。 使用场景及目标:①希望通过实战题目加深对字符串操作的理解;②学习败者树等高级数据结构的应用,提升对新知识的快速掌握能力;③掌握树上动态规划的解题技巧,提高解决复杂问题的能力。 其他说明:文档不仅提供了具体的题目解析,还分享了出题者的初衷和期望,旨在引导学生在比赛中发现自身不足并加以改进。同时,附带的基础题目代码示例可以帮助初学者更快地上手编程竞赛。

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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

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