2020-10-03 天梯赛--悄悄关注

7-11 悄悄关注 (25分)

新浪微博上有个“悄悄关注”，一个用户悄悄关注的人，不出现在这个用户的关注列表上，但系统会推送其悄悄关注的人发表的微博给该用户。现在我们来做一回网络侦探，根据某人的关注列表和其对其他用户的点赞情况，扒出有可能被其悄悄关注的人。

输入格式：

输入首先在第一行给出某用户的关注列表，格式如下：

人数N 用户1 用户2 …… 用户N

其中N是不超过5000的正整数，每个用户i（i=1, ..., N）是被其关注的用户的ID，是长度为4位的由数字和英文字母组成的字符串，各项间以空格分隔。

之后给出该用户点赞的信息：首先给出一个不超过10000的正整数M，随后M行，每行给出一个被其点赞的用户ID和对该用户的点赞次数（不超过1000），以空格分隔。注意：用户ID是一个用户的唯一身份标识。题目保证在关注列表中没有重复用户，在点赞信息中也没有重复用户。

输出格式：

我们认为被该用户点赞次数大于其点赞平均数、且不在其关注列表上的人，很可能是其悄悄关注的人。根据这个假设，请你按用户ID字母序的升序输出可能是其悄悄关注的人，每行1个ID。如果其实并没有这样的人，则输出“Bing Mei You”。

输入样例1：

10 GAO3 Magi Zha1 Sen1 Quan FaMK LSum Eins FatM LLao
8
Magi 50
Pota 30
LLao 3
Ammy 48
Dave 15
GAO3 31
Zoro 1
Cath 60

输出样例1：

Ammy
Cath
Pota

输入样例2：

11 GAO3 Magi Zha1 Sen1 Quan FaMK LSum Eins FatM LLao Pota
7
Magi 50
Pota 30
LLao 48
Ammy 3
Dave 15
GAO3 31
Zoro 29

输出样例2：

Bing Mei You

纯暴力的代码

string peo[5005];struct Guan {string name;double cont;int id;
} guan[100007];bool cmp(Guan a,Guan b) {return a.name<b.name;
}int main() {int n;cin>>n;for(int i=0; i<n; i++)cin>>peo[i];int m;double sum=0;cin>>m;for(int i=0; i<m; i++) {cin>>guan[i].name>>guan[i].cont;sum+=guan[i].cont;guan[i].id=0;for(int j=0; j<n; j++) {if(peo[j].compare(guan[i].name)==0)guan[i].id=1;}}double aver=sum/(m);sort(guan,guan+m,cmp);int people=0;for(int i=0; i<m; i++) {if(guan[i].cont>aver&&guan[i].id==0) {cout<<guan[i].name<<endl;people++;}}if(people==0)cout<<"Bing Mei You"<<endl;return 0;
}

最后一个测试点超时

原因：在判断点赞的人是否是已经关注的人时直接暴力循环判断，这部分应该用map做。

用set，map写出的代码

struct Guan {string name;//用户名int cont;//点赞次数
} guan[10005];int main() {int n,m;string a;map<string,int> mp;     //存关注的ID，cin>>n;set<string> st;        //存可能悄悄关注的用户IDfor(int i=0; i<n; i++) {cin>>a;mp[a]=1;          //对存入哪一个ID可以随意赋值}cin>>m;getchar();double sum=0;for(int i=0; i<m; i++) {cin>>guan[i].name>>guan[i].cont;sum+=guan[i].cont;//统计点赞总数，之后算平均值}double ave;ave=sum/m;int flag=0;for(int i=0; i<m; i++) {if(guan[i].cont>ave&&mp.count(guan[i].name)==false ) { //如果点赞数超过平均数并且不再关注的人里面flag=1;st.insert(guan[i].name);//将该用户ID插入set容器中,}}if(flag==0)cout<<"Bing Mei You";else {for(set<string>::iterator it=st.begin(); it!=st.end(); it++)cout<<*it<<endl;}return 0;
}

利用map中的mp.count()函数判断当前被扫描的人是否是被关注的人，count（k）函数返回k在map数据里出现的次数。