7-50 家庭房产pta测试点3

<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于PTA家庭房产题目（7-50）测试点3的问题。首先，用户明确提到了测试点3，可能这个测试点有特定的考察点或常见的错误。 首先，我得回忆一下PTA 7-50题的具体内容。家庭房产问题通常涉及数据结构，比如并查集，用来合并家庭成员，计算每个家庭的房产情况。题目可能要求统计每个家庭的人口、人均房产数量等信息，并按指定格式输出。 测试点3可能涉及一些特殊情况，比如多个家庭成员的复杂关系、输入中存在无效节点，或者合并家庭时的边界情况。根据引用[3]中的信息，题目中的链表结构可能涉及到节点地址的处理，但这里可能更偏向于并查集的应用。需要确认家庭成员的合并是否正确，尤其是当存在多个家族分支时。 接下来，用户可能需要解题思路和示例代码。根据常见的并查集问题，思路可能包括：收集每个人的信息，建立并查集，合并家庭成员（可能有多个家庭关系，如父母、配偶等），然后统计每个家庭的总人数、总房产数和人均值。 测试点3的常见错误可能包括未正确处理所有家庭成员关系，例如没有合并配偶的情况，或者处理多代家庭时出现遗漏。此外，输出顺序可能需要按照题目要求排序，比如先按人均面积降序，再按最小ID升序。如果排序条件有误，也可能导致测试点3失败。 示例代码需要正确使用并查集结构，处理输入数据，合并所有相关的家庭成员，然后进行统计和排序。需要注意数据输入的格式，比如如何处理家庭成员的ID、房产数量等。此外，输入中可能存在无效的节点，需要过滤掉这些节点，只处理有效的家庭成员信息。 可能还需要考虑家庭成员中存在多个关系的情况，比如一个人同时是另一个人的父母和配偶，这时候需要确保并查集正确合并所有关联的人。此外，处理最小ID作为家庭代表时，要确保在合并过程中始终选择较小的ID作为根节点。 最后，根据引用[1]和[2]中的例子，用户可能在代码结构或测试用例处理上有疑问，比如输入样例的解析是否正确，输出格式是否严格符合要求。特别是测试点3可能涉及较大的数据集或特殊情况，需要代码高效且逻辑正确。 总结下来，解题步骤可能包括：1. 读取并存储每个人的信息；2. 使用并查集合并家庭成员；3. 统计每个家庭的总人数、总房产和面积；4. 计算人均值；5. 按规则排序输出。需要特别注意合并所有可能的关系，并正确处理输入中的边界情况。</think>### PTA 7-50 家庭房产 解题思路 此题目需要通过**并查集**合并家庭成员，统计房产信息。测试点3可能考察以下关键点： 1. **复杂家庭关系合并**（如多代同堂、配偶关联） 2. **无效节点过滤**（引用[3]提到的NULL地址处理类似逻辑） 3. **输出排序规则**（先按人均面积降序，再按最小ID升序） #### 核心步骤 1. **数据预处理** - 用字典存储每个人的`房产套数/面积/父/母/子女/配偶`信息 - 标记所有出现过的有效ID 2. **并查集构建** ```python parent = {} def find(id): while parent[id] != id: parent[id] = parent[parent[id]] # 路径压缩 id = parent[id] return id def union(id1, id2): root1 = find(id1) root2 = find(id2) if root1 < root2: # 始终以较小ID为根 parent[root2] = root1 else: parent[root1] = root2 ``` 3. **关系合并** ```python for id in all_ids: parent[id] = id # 初始化 # 合并配偶、父母、子女 for id in data: if data[id]['配偶'] != -1: union(id, data[id]['配偶']) for parent_id in [data[id]['父亲'], data[id]['母亲']]: if parent_id != -1: union(id, parent_id) for child in data[id]['子女']: union(id, child) ``` 4. **统计输出** ```python families = defaultdict(lambda: {'members':[], 'total_house':0, 'total_area':0}) for id in all_ids: root = find(id) families[root]['members'].append(id) families[root]['total_house'] += data[id]['房产套数'] families[root]['total_area'] += data[id]['面积'] # 计算人均值并排序 result = [] for root in families: members = sorted(families[root]['members']) total = len(members) avg_house = families[root]['total_house'] / total avg_area = families[root]['total_area'] / total result.append( (min(members), total, avg_house, avg_area) ) result.sort(key=lambda x: (-x[3], x[0])) ``` ### 测试点3关键 1. **复杂关系合并验证**：确保同时存在父母、配偶、子女关系时能正确合并 2. **极小ID处理**：当出现ID为00001等5位编码时，注意字符串比较与数值比较的区别 3. **空数据处理**：当输入包含未出现在任何关系中的孤立节点时需要过滤 ### 示例代码框架 ```python def main(): n = int(input()) data = {} all_ids = set() # 数据读取部分 for _ in range(n): info = list(map(int, input().split())) id = info[0] # 解析父/母/子女/配偶/房产/面积等信息存入data # 并查集操作 # 关系合并代码 # 统计与输出 # 结果格式化输出部分 if __name__ == "__main__": main() ```