社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”,现希望根据这个指标把人群分为两大类,即外向型(outgoing,即活跃度高的)和内向型(introverted,即活跃度低的)。要求两类人群的规模尽可能接近,而他们的总活跃度差距尽可能拉开。

输入格式:

输入第一行给出一个正整数N(2 <= N <= 105)。随后一行给出N个正整数,分别是每个人的活跃度,其间以空格分隔。题目保证这些数字以及它们的和都不会超过231

输出格式:

按下列格式输出:

Outgoing #: N1
Introverted #: N2
Diff = N3

其中 N1 是外向型人的个数;N2 是内向型人的个数;N3 是两群人总活跃度之差的绝对值。

输入样例1:

10
23 8 10 99 46 2333 46 1 666 555

输出样例1:

Outgoing #: 5
Introverted #: 5
Diff = 3611

输入样例2:

13
110 79 218 69 3721 100 29 135 2 6 13 5188 85

输出样例2:

Outgoing #: 7
Introverted #: 6
Diff = 9359 排个序,从中间分开,如果总数为奇数,那么就活跃度大的多一个。 代码:
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
int n,a[],sum[];
int main()
{
cin>>n;
for(int i = ;i < n;i ++)
cin>>a[i];
sort(a,a+n);
sum[] = a[];
for(int i = ;i < n;i ++)
sum[i] = sum[i - ] + a[i];
printf("Outgoing #: %d\nIntroverted #: %d\nDiff = %d",(n+)/,n/,sum[n - ] - sum[n/ - ] * );
}

L2-017. 人以群分的更多相关文章

  1. 周末惊魂:因struts2 016 017 019漏洞被入侵,修复。

    入侵(暴风雨前的宁静) 下午阳光甚好,想趁着安静的周末静下心来写写代码.刚过一个小时,3点左右,客服MM找我,告知客户都在说平台登录不了(我们有专门的客户qq群).看了下数据库连接数,正常.登录阿里云 ...

  2. 配置 L2 Population - 每天5分钟玩转 OpenStack(114)

    前面我们学习了L2 Population 的原理,今天讨论如何在 Neutron 中配置和启用此特性. 目前 L2 Population 支持 VXLAN with Linux bridge 和 VX ...

  3. L2 Population 原理 - 每天5分钟玩转 OpenStack(113)

    前面我们学习了 VXLAN,今天讨论跟 VXLAN 紧密相关的 L2 Population. L2 Population 是用来提高 VXLAN 网络 Scalability 的. 通常我们说某个系统 ...

  4. Neutron 理解 (4): Neutron OVS OpenFlow 流表 和 L2 Population [Netruon OVS OpenFlow tables + L2 Population]

    学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GR ...

  5. 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. ...

  6. 《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》 Halcon分类函数017·point点函数

    <zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数017·point点函数 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“p ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. Openstack Neutron L2 Population

    Why do we need it, whatever it is? VM unicast, multicast and broadcast traffic flow is detailed in m ...

  10. 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: ...

随机推荐

  1. Springboot依赖注入笔记

    结合Autowired和Service注解 public interface IUser { void say(); } @Service public class Student implement ...

  2. shell中的常用通配符,字符类

    因为 shell 频繁 地使用文件名,shell 提供了特殊字符来帮助你快速指定一组文件名.这些特殊字符叫做通配符. 通配符         意义 * 匹配任意多个字符(包括零个或一个) ? 匹配任意 ...

  3. [转载]查看JDK及Java框架的源代码

    1.点 "window"-> "Preferences" -> "Java" -> "Installed JRE ...

  4. python中装饰器的执行细节

    本文代码借用 廖雪峰的python教程(官网:http://www.liaoxuefeng.com/) 不了解装饰器的可以先看教程 直接上带参数装饰器的代码 def log(text): def de ...

  5. [javascript]Dom操作笔记

    1.为一个节点同时设置多个属性 $("div[aria-describedby='F53_batch_history']").attr({"display":& ...

  6. python:用setup.py安装第三方包packages

    python:用setup.py安装第三方包packages 原创 2016年12月10日 15:17:56 标签: python 8531 这次来介绍下python第三方包的安装,前面介绍了3种方式 ...

  7. CentOS 7.2下编译安装PHP7.0.10+MySQL5.7.14+Nginx1.10.1

    一.安装前的准备工作 1.yum update    #更新系统 2.yum install gcc gcc-c++ autoconf automake cmake bison m4 libxml2  ...

  8. hduacm集训单人排位赛1002

    自适应simpson积分公式 通过二分区间递归求simpson积分 #include<map> #include<set> #include<cmath> #inc ...

  9. 22.线程池之ScheduledThreadPoolExecutor

    1. ScheduledThreadPoolExecutor简介 ScheduledThreadPoolExecutor可以用来在给定延时后执行异步任务或者周期性执行任务,相对于任务调度的Timer来 ...

  10. HDU-4714-贪心

    Tree2cycle Time Limit: 15000/8000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 102400/102400 K (Java/Others)Tot ...