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[转载]L2-007 家庭房产 (25 分)

文章作者:转载 更新时间:2023-01-09 17:56:42 阅读数量:561
文章标签:文本预处理中文文本处理语义分析家庭房产NLP领域
本文摘要:这篇文章讨论了一道编程题目,L2-007家庭房产问题。要求通过C++实现算法统计每个家庭的人口数、人均房产套数和面积。利用并查集数据结构处理家庭关系,并对家庭房产信息进行整合计算。最终,将各个家庭的统计数据按特定格式存储,根据人均房产面积降序排序输出。该题涉及关键词:家庭房产、成员编号、人口数、人均房产套数、人均房产面积、输入格式、输出格式、并查集、C++实现及排序算法。
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/galesaur_wcy/article/details/88357455。

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L2-007 家庭房产 (25 分)

给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产,请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。

输入格式:

输入第一行给出一个正整数N(≤1000),随后N行,每行按下列格式给出一个人的房产:

编号 父 母 k 孩子1 ... 孩子k 房产套数 总面积

其中编号是每个人独有的一个4位数的编号;分别是该编号对应的这个人的父母的编号(如果已经过世,则显示-1);k(0≤k≤5)是该人的子女的个数;孩子i是其子女的编号。

输出格式:

首先在第一行输出家庭个数(所有有亲属关系的人都属于同一个家庭)。随后按下列格式输出每个家庭的信息:

家庭成员的最小编号 家庭人口数 人均房产套数 人均房产面积

其中人均值要求保留小数点后3位。家庭信息首先按人均面积降序输出,若有并列,则按成员编号的升序输出。

输入样例:

10
6666 5551 5552 1 7777 1 100
1234 5678 9012 1 0002 2 300
8888 -1 -1 0 1 1000
2468 0001 0004 1 2222 1 500
7777 6666 -1 0 2 300
3721 -1 -1 1 2333 2 150
9012 -1 -1 3 1236 1235 1234 1 100
1235 5678 9012 0 1 50
2222 1236 2468 2 6661 6662 1 300
2333 -1 3721 3 6661 6662 6663 1 100

输出样例:

3
8888 1 1.000 1000.000
0001 15 0.600 100.000
5551 4 0.750 100.000

 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct node{int upset,squ,cnt;node(){cnt = 1;upset = 0;squ = 0;}
}s[10005];
struct GG{double cnt,upset,squ;int id;
};
int pre[10005];
bool flag[10005]; //刚开始不都是false  如果有出现就true 
int find(int x){if( x == pre[x])return x;return pre[x] = find(pre[x]);
}
void merge(int x, int y){int fx = find(x);int fy = find(y);if(fx > fy)pre[fx] = fy;else if(fx < fy)pre[fy] = fx; return;
}
bool cmp(GG a, GG b){if(a.squ != b.squ)return a.squ > b.squ;else return a.id < b.id; 
}
int main(){int n;scanf("%d", &n);for(int i = 1; i <= 10000; i ++)pre[i] = i;int me, fa, mo, cnt, child;for(int i = 1; i <= n; i ++){scanf("%d %d %d",&me,&fa,&mo);flag[me] = true; if(fa != -1){merge(me, fa);flag[fa] = true;}	if(mo != -1){merge(me, mo);flag[mo] = true;}	scanf("%d",&cnt);for(int j = 1; j <= cnt; j ++ ){scanf("%d",&child);	merge(child, me);flag[child] = true;}	scanf("%d %d",&s[me].upset, &s[me].squ);}set<int>st;for(int i = 10000; i >= 0; i--)  //这边wa了第四个测试点因为0---10000  我写成1----10000{if(flag[i] == true){int x = find(i);//找到它的祖先st.insert(x);if(x != i){s[x].cnt += s[i].cnt;s[x].squ += s[i].squ;s[x].upset += s[i].upset;	} }}set<int>::iterator it = st.begin();vector<GG>vec;while(it!=st.end()){GG gg;gg.id = *it;gg.cnt = s[*it].cnt;gg.squ =s[*it].squ * 1.0 / s[*it].cnt * 1.0;gg.upset = s[*it].upset * 1.0 / s[*it].cnt * 1.0;vec.push_back(gg);it++;}sort(vec.begin(),vec.end(),cmp);printf("%d\n",vec.size());for(int i = 0 ; i < vec.size(); i++)printf("%04d %.0lf %.3lf %.3lf\n",vec[i].id, vec[i].cnt,vec[i].upset, vec[i].squ);return 0;
} 

 

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名词解释
作为当前文章的名词解释,仅对当前文章有效。
并查集(Disjoint-Set)并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构,常被用于判断两个元素是否属于同一集合以及合并两个集合。在该文章中,题目L2-007的家庭房产问题中,通过并查集数据结构来表示和处理家庭成员之间的关系,便于统计每个家庭的成员数、房产信息等。
逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)虽然本文并未直接涉及逆文档频率,但在关键词提取或文本分析领域,IDF是一个常用的指标。它衡量一个词在所有文档中出现的相对频率,数值越高表示该词在整个语料库中的独特性越强。结合词频TF,可以计算出TF-IDF值,用以评估一个词对于某篇特定文档的重要性。
结构体(Struct)在C++编程语言中,结构体是一种用户自定义的数据类型,允许将不同类型的数据组合在一起形成一个新的数据类型。文中提到的“node”和“GG”结构体分别用来存储个人的房产信息和排序所需的家庭统计数据。例如,“node”结构体包含一个人的房产套数、总面积及其亲属关系信息;而“GG”结构体则用于保存按要求格式排序后的家庭信息,如家庭人口数、人均房产套数和面积等。
NLP(Natural Language Processing)自然语言处理是计算机科学和人工智能的一个分支,致力于研究如何让计算机理解、生成和学习人类语言。尽管文章主要讨论的是一个编程题目,但其中涉及的信息处理、输入输出格式解析等内容与NLP技术有密切关联。在实际应用中,利用NLP技术可以更好地理解和处理房产领域的文本型数据,提高房产信息管理的智能化水平。
延伸阅读
作为当前文章的延伸阅读,仅对当前文章有效。
在了解了L2-007家庭房产问题的编程解决方案后,我们可以进一步探讨当前社会中家庭房产统计与分配的相关议题。近年来,随着我国房地产市场的快速发展和户籍制度改革的深化,家庭房产的管理和统计成为政策制定和学术研究的重要领域。
近期,《中国家庭金融调查报告》显示,我国城镇居民家庭房产拥有情况呈现多元化特点,人均住房面积及房产套数的合理统计有助于政府更准确地把握市场供需关系,从而调整相关政策。同时,在遗产继承、财产分割等法律实践中,如何公正透明地计算和分配家庭房产也引发了广泛关注。
此外,大数据和人工智能技术的应用正在革新房产信息管理方式。各地房管局和不动产登记中心正逐步推进信息化建设,通过先进的数据处理技术和算法模型,可以高效、精准地进行家庭房产信息统计分析,为社会治理提供科学依据。
深入解读方面,著名经济学家吴敬琏曾在其著作《中国改革三部曲》中提到,健全的家庭财产统计体系是完善市场经济体制、保障公民财产权利的重要基础。因此,对于类似L2-007题目的实际应用不仅限于编程实践,还关联到我国经济和社会发展诸多层面的实际需求。
总之,家庭房产统计问题从现实角度看是一个政策与民生热点,而从技术角度,则涉及到大数据处理、算法设计与优化等多个前沿领域。无论是对国家宏观决策还是个人微观权益保障,都具有深远意义。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
sed 's/pattern/replacement/' file.txt - 使用sed进行文本替换操作。
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