java寻找250pta

PTA（Programming Talent Assessment）是一个在线编程评测平，旨在帮助程序员提升编程能力和解决实际问题。如果你想在PTA上寻找250道Java编程题，可以按照以下步骤进行： 1. 访问PTA官方网站（https://pintia.cn/problem-sets/14/problems/type/7）。 2. 在搜索框中输入关键词“Java”。 3. 筛选题目类型为“编程题”。 4. 根据题目难度选择适合自己的题目，可以从简单到困难进行挑选。 5. 点击题目链接，查看题目描述和要求。 6. 使用Java语言编写解答代码，并在PTA上提交代码进行评测。 请注意，PTA上的题目数量很多，你可以根据自己的需求和时间安排选择适合的题目进行练习。希望这些信息对你有帮助！

<think>好的，我需要解决用户关于PTA平台“寻找大富翁”问题的Java实现或解题思路。首先，我得理解题目要求。题目要求从N个人中找出资产前M位的富翁，其中N可能很大（到10^6），而M最多是10。这种情况下，效率很重要。 根据提供的引用，特别是引用[4]和[5]，提到当M较小的时候，可以采用维护一个大小为M的最小堆，或者先填满M个元素，之后每个新元素如果比堆顶大就替换，然后调整。这样可以保证时间复杂度是O(N log M)，比完全排序的O(N log N)更高效，特别是当M远小于N时。 不过用户提到的是Java实现，所以需要考虑Java中的数据结构。Java的PriorityQueue默认是最小堆，但可以通过比较器改为最大堆。但在这个问题中，可能需要维护一个最小堆，以便快速替换最小的元素。例如，保持堆的大小为M，当新元素比堆顶大时，替换堆顶并调整堆。 另外，引用[3]和[5]指出输入可能很大，N到10^6，所以在读取输入时要注意效率，不能用Scanner，而应该用BufferedReader来加快读取速度。特别是处理大量数据时，输入输出效率很关键。 解题步骤大致如下： 1. 读取N和M。 2. 处理特殊情况，比如当M为0或者N为0的情况。 3. 如果N <= M，直接排序输出即可。 4. 否则，使用一个最小堆，初始填充前M个元素。 5. 遍历剩余的元素，每个元素与堆顶比较，如果更大就替换堆顶，并调整堆。 6. 最后将堆中的元素排序（降序）输出。 在Java中，可以用PriorityQueue实现最小堆。不过要注意，默认的PriorityQueue是最小堆，所以比较器需要正确设置。或者，可以自定义比较器让小的元素在堆顶，这样每次替换的时候，堆顶是最小的，方便比较。 另外，处理输入的时候需要注意，由于输入可能有多个空格分隔，需要用split方法分割，并且处理可能的多个空格。或者使用流式处理，逐个读取数字。 还有，题目中提到输出是前M个富翁的资产，按非递增顺序排列。所以最后需要将堆中的元素取出并逆序排序。 需要注意的是，当N小于M时，应该输出所有N个元素的降序排列，而不是补零或者其他处理。 可能的问题点包括输入处理效率、堆的正确维护，以及最后的排序步骤。此外，Java的PriorityQueue的默认行为是否符合需求，是否需要自定义比较器。 例如，创建PriorityQueue时，使用自然顺序的话是最小堆，堆顶是最小元素。这正是需要的，因为当新元素比堆顶大时，替换掉堆顶，然后重新调整堆，保持堆的大小为M。这样遍历完所有元素后，堆中保存的就是最大的M个元素。 最后，将堆中的元素取出，由于是最小堆，需要逆序排序后输出。可以用一个数组来保存结果，然后反转数组，或者使用Collections.reverse方法。 现在需要考虑代码的结构： - 读取输入，使用BufferedReader。 - 处理输入中的N和M，注意可能的错误情况。 - 读取资产数组，可能很大，所以用长整型。 - 根据N和M的大小选择处理方式。 - 使用优先队列维护前M大的元素。 - 最后处理输出。 例如，代码的大致结构可能是： import java.io.*; import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); String[] firstLine = br.readLine().split(" "); int N = Integer.parseInt(firstLine[0]); int M = Integer.parseInt(firstLine[1]); if (M <= 0 || N <= 0) { System.out.println(); return; } long[] assets = new long[N]; String[] parts = br.readLine().split("\\s+"); for (int i = 0; i < N; i++) { assets[i] = Long.parseLong(parts[i]); } // 处理逻辑 if (M > N) M = N; PriorityQueue<Long> minHeap = new PriorityQueue<>(); for (int i = 0; i < M; i++) { minHeap.offer(assets[i]); } for (int i = M; i < N; i++) { if (assets[i] > minHeap.peek()) { minHeap.poll(); minHeap.offer(assets[i]); } } List<Long> result = new ArrayList<>(minHeap); Collections.sort(result, Collections.reverseOrder()); // 输出 StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < result.size(); i++) { sb.append(result.get(i)); if (i != result.size() - 1) { sb.append(" "); } } System.out.println(sb.toString()); } } 但需要注意，当N <= M时的情况，此时应该对整个数组排序，取降序的前N个元素。例如： 如果N <= M，则直接对数组进行降序排序，输出前N个。 例如： if (N <= M) { M = N; Arrays.sort(assets); // 然后逆序 // 转换为列表然后反转 List<Long> list = new ArrayList<>(); for (long num : assets) { list.add(num); } Collections.sort(list, Collections.reverseOrder()); // 然后输出 } else { // 使用堆处理 } 或者更高效的是，直接排序数组然后取前M个元素逆序。 不过对于N非常大的情况，比如1e6，Arrays.sort可能会使用快速排序，时间复杂度是O(N log N)，而如果M很小的话，堆方法更高效。但根据题目中的条件，当N <= M时，直接全排序即可。而题目中的M<=10，所以在一般情况下，当N > M时，用堆方法更高效。 另外，在输入处理中，split("\\s+")可以处理多个空格的情况，这样分割后的数组不会有空字符串。 但需要注意，当输入行可能非常长时（例如1e6个数字），split方法可能效率不高，或者导致内存问题。此时，可以考虑使用StreamTokenizer或者逐个读取的方式。但Java中处理这种情况可能比较麻烦，而题目中的输入可能允许用split，因为PTA的测试用例可能不会让行超过内存限制。不过对于N=1e6，用split会导致生成一个长度为1e6的字符串数组，这在Java中可能会占用较多内存，但通常PTA的题目会考虑到这一点，允许通过。 综上，正确的Java实现应该采用优先队列维护前M个最大的元素，最后进行逆序输出。同时处理输入输出的效率问题。</think>### PTA 寻找大富翁 Java 实现思路 #### 核心思路 1. **输入处理**：使用 `BufferedReader` 高效读取大规模数据，注意处理空格分隔的资产值。 2. **堆维护**：利用最小堆（`PriorityQueue`）动态维护前 $M$ 大元素： - 堆大小固定为 $M$，新元素若大于堆顶则替换并调整堆。 3. **时间复杂度优化**：时间复杂度为 $O(N \log M)$，优于完全排序的 $O(N \log N)$[^4]。 #### 代码实现 ```java import java.io.*; import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); String[] firstLine = br.readLine().split(" "); int N = Integer.parseInt(firstLine[0]); int M = Integer.parseInt(firstLine[1]); if (M <= 0 || N <= 0) { System.out.println(); return; } long[] assets = Arrays.stream(br.readLine().split("\\s+")) .mapToLong(Long::parseLong) .toArray(); M = Math.min(M, N); // 修正M值 if (N <= M) { Arrays.sort(assets); reverseArray(assets); printResult(assets, M); return; } // 最小堆维护前M大元素 PriorityQueue<Long> minHeap = new PriorityQueue<>(); for (int i = 0; i < M; i++) { minHeap.offer(assets[i]); } for (int i = M; i < N; i++) { if (assets[i] > minHeap.peek()) { minHeap.poll(); minHeap.offer(assets[i]); } } // 转换为数组并降序输出 Long[] result = minHeap.toArray(new Long[0]); Arrays.sort(result, Collections.reverseOrder()); printResult(result, M); } private static void reverseArray(long[] arr) { int left = 0, right = arr.length - 1; while (left < right) { long temp = arr[left]; arr[left] = arr[right]; arr[right] = temp; left++; right--; } } private static void printResult(Long[] arr, int M) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < M; i++) { sb.append(arr[i]); if (i != M - 1) sb.append(" "); } System.out.println(sb); } private static void printResult(long[] arr, int M) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < M; i++) { sb.append(arr[i]); if (i != M - 1) sb.append(" "); } System.out.println(sb); } } ``` #### 关键步骤说明 1. **输入修正**：若 $M > N$，修正 $M = N$ 避免越界。 2. **堆操作**：通过最小堆筛选出最大的 $M$ 个元素，堆顶始终为当前最小值。 3. **结果输出**：对堆中元素降序排序后输出，满足题目要求的非递增顺序[^5]。