天梯图书阅览室请你编写一个简单的图书借阅统计程序。当读者借书时,管理员输入书号并按下S键,程序开始计时;当读者还书时,管理员输入书号并按下E键,程序结束计时。书号为不超过1000的正整数。当管理员将0作为书号输入时,表示一天工作结束,你的程序应输出当天的读者借书次数和平均阅读时间。

注意:由于线路偶尔会有故障,可能出现不完整的纪录,即只有S没有E,或者只有E没有S的纪录,系统应能自动忽略这种无效纪录。另外,题目保证书号是书的唯一标识,同一本书在任何时间区间内只可能被一位读者借阅。

输入格式:

输入在第一行给出一个正整数N(≤),随后给出N天的纪录。每天的纪录由若干次借阅操作组成,每次操作占一行,格式为:

书号([1, 1000]内的整数) 键值SE) 发生时间hh:mm,其中hh是[0,23]内的整数,mm是[0, 59]内整数)

每一天的纪录保证按时间递增的顺序给出。

输出格式:

对每天的纪录,在一行中输出当天的读者借书次数和平均阅读时间(以分钟为单位的精确到个位的整数时间)。

输入样例:

3
1 S 08:10
2 S 08:35
1 E 10:00
2 E 13:16
0 S 17:00
0 S 17:00
3 E 08:10
1 S 08:20
2 S 09:00
1 E 09:20
0 E 17:00

输出样例:

2 196
0 0
1 60
 #include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cstdlib> using namespace std;
int main()
{
int n;
int str1[],str2[];//str1时间 str2是否借
cin>>n;
while(n--)
{
int hear,minute;
char c;
int a,sum=,k=;
memset(str2,,sizeof(sum));
while(cin>>a)
{
cin>>c;
scanf("%d:%d",&hear,&minute);
if(a==)
break;
if(c=='S')
{
str1[a]=hear*+minute;
str2[a]=;
}
else
{
if(!str2[a])
continue;
else
{
sum+=hear*+minute-str1[a];
str2[a]=;
k++;
}
}
}
if(k>)
printf("%d %d\n",k,(int) ( sum*1.0/k+0.5));//注意此处的误差处理
else
printf("0 0\n");
}
return ;
}

唉,我一个大一的菜鸡就让我搞天梯赛,真是  自闭了。。。QAQ

花了一两个小时借鉴了大佬的代码终于搞定

加油吧,周六就要比赛了!!!

L1-043 阅览室的更多相关文章

  1. paper 126:[转载] 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数

    机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化. ...

  2. 正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

    正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在tr ...

  3. 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数

    L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本 ...

  4. Proximal Gradient Descent for L1 Regularization

    [本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                     ...

  5. 一种利用 Cumulative Penalty 训练 L1 正则 Log-linear 模型的随机梯度下降法

    Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L ...

  6. php大力力 [043节] 现在要做个删除前的提示功能

    php大力力 [043节] 现在要做个删除前的提示功能

  7. 浅谈压缩感知(三十):压缩感知重构算法之L1最小二乘

    主要内容: l1_ls的算法流程 l1_ls的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 前言 前面所介绍的算法都是在匹配追踪算法MP基础上延伸的贪心算法,从本节开始,介绍基于凸优化的压缩感知重构算法. ...

  8. The L1 Median (Weber 1909)

    The L1 Median (Weber 1909) 链接网址 Derived from a transportation cost minimization problem, the L1 medi ...

  9. 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数(转)

    http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http: ...

  10. L0/L1/L2范数的联系与区别

    L0/L1/L2范数的联系与区别 标签(空格分隔): 机器学习 最近快被各大公司的笔试题淹没了,其中有一道题是从贝叶斯先验,优化等各个方面比较L0.L1.L2范数的联系与区别. L0范数 L0范数表示 ...

随机推荐

  1. select、poll、epoll的区别

    本文写于2017-02-26,从老账号迁移到本账号,原文地址:https://www.cnblogs.com/huangweiyang/p/6444746.html select.poll.epoll ...

  2. erlang二进制

    在Erlang中写处理二进制数据的代码是洋溢着幸福感的,它对于二进制强大的表现力甚至能让你忘掉了它种种不便,今天我们说说Erlang的二进制数据处理. Erlang中bit string代表无类型的内 ...

  3. Java 平时作业三

    自定义一个可以存储 int 类型的集合类(例如:SequenceList),封装一维数组存储数据,该 集合类具有以下方法: (1)新增元素: (2)在指定位置插入一个元素: (3)按位置删除元素: ( ...

  4. shell中特殊位置参数变量

    shell中特殊位置参数变量:$0.$n.$#.$*.$@ $0:获取当前执行shell脚本文件名,如果执行脚本包含路径,那么就包括脚本路径 $n:获取当前执行shell脚本的第n个参数值.n=1.. ...

  5. Shell 有类型变量

    1.通过 declare 和 typeset 命令 declare 和 typeset 两者等价 declare 和 typeset 都是用来定义变量类型的 下面以 declare 进行总结 2.de ...

  6. 微信小程序(mpvue)—解决视频播放bug的一种方式

    // 第一页 <div @click="play(video.src, video.width, video.height)"></div> methods ...

  7. web.1

    <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"> <title>毛哥调 ...

  8. VS2017 nlog源码查看报错

    最近下载nlog的源码学习,打开解决方案以后无法编译. C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\MSBuild\Sd ...

  9. dos2章

    讲FOR之前呢,咋先告诉各位新手朋友,如果你有什么命令不懂,直接在CMD下面输入: name /? 这样的格式来看系统给出的帮助文件,比如for /? 就会把FOR命令的帮助全部显示出来!当然许多菜鸟 ...

  10. OGNL表达式的一个坑!

    我在写Spring整合JDBC框架的时候用了properties文件去设置JDBC的参数.但是发现了一个问题先付上代码 properties文件的代码 db.driverClass=com.mysql ...