ac代码B. Normal Problem思路ac代码C. Hard Problem思路ac代码D. Harder Problem思路ac代码TIPSD. Harder Problem (Plus)思路代码A. Easy Problem思路控制第一位都遍历即可。ac代码#include<bits/stdc++.h>using namespace std; int main() { int t; cin >> t; while (t--) { int n; cin >> n; cout<<n-1<<endl; } return 0;}B. Normal Problem思路把'p'和'q'倒过来即可，然后倒序输出。ac代码#include<bits/stdc++.h>using namespace std; const int N=110; int main() { int t; cin >> t; while (t--) { char a[N]; cin >> a; for(int i = 0;i<strlen(a);i++){ if(a[i]=='q') a[i]='p'; else if(a[i]=='p') a[i]='q'; } for(int i = strlen(a)-1;i>=0;i--){ cout<<a[i]; } cout<<endl; } return 0;}C. Hard Problemproblem C思路先确定一定要坐在两排的猴，再处理可移动位置的猴。思路一定要清晰！ac代码#include<bits/stdc++.h>using namespace std; const int N=110; int main() { int t; cin >> t; while (t--) { int m,a,b,c; cin >> m>>a>>b>>c; int ans=0; if(a>m) ans+=m; else ans+=a; if(b>m) ans+=m; else ans+=b; if(2*m-ans>0&&c-(2*m-ans)>0) ans+=2*m-ans; else if(2*m-ans>0&&c-(2*m-ans)<=0) ans+=c; cout<<ans<<endl; } return 0;}D. Harder Problemproblem D思路就是每个值都出现一遍，就可以保证大家都是众数都有效。在输入时就检测如果这个数没出现过那么先把这个数存到数组里，数组的数全部存完，再把没存过的挨个存一遍进去，能保证在所需要的众数出现及之前就在新数组存过该数。ac代码#include<bits/stdc++.h>using namespace std; const int N=2e5+10; int main() { int t; cin >> t; while (t--) { int n; cin >> n; int a[N],cnt[N]={0},b[N]={0},j=1; for(int i=1;i<=n;i++){ cin>>a[i]; if(cnt[a[i]]==0) { cnt[a[i]]++; b[j++]=a[i];

### AC代码实现的思路解析 #### B. Normal Problem 对于常规问题，通常涉及基础算法的应用和简单的数据结构操作。这类问题的核心在于理解题目描述并将其转化为程序逻辑。 在处理此类问题时，可以采用以下策略： - **输入输出清晰定义**：确保能够正确读取输入数据，并按照指定格式输出结果[^1]。 - **时间复杂度优化**：即使是最基本的问题，也需要考虑效率。例如，在遍历数组时，应尽量减少不必要的计算。 以下是Python中的简单示例代码展示如何高效完成一项任务： ```python def solve_normal_problem(input_data): result = [] for item in input_data: processed_item = process(item) # 假设有一个函数用于处理单个元素 result.append(processed_item) return result ``` #### C. Hard Problem 较难的问题往往需要更复杂的算法设计或者特定的数据结构支持。此时可能需要用到动态规划、贪心算法或是图论的相关知识。 针对硬性难题的关键点如下： - **状态转移方程构建**：如果适用动态规划，则需明确定义子问题及其之间的关系。 - **边界条件设定**：任何高级算法都离不开合理的初始值设置与极端情况考量。 下面给出一段基于动态规划求解斐波那契数列的例子作为参考： ```python def fibonacci(n): dp = [0, 1] for i in range(2, n+1): next_val = dp[i-1] + dp[i-2] dp.append(next_val) return dp[n] print(fibonacci(10)) # 输出第10项Fibonacci数值 ``` #### D. Harder Problem 最难级别的挑战不仅考验选手的技术功底，还对其思维灵活性提出了更高要求。这些问题可能会融合多个领域知识点，甚至引入未见过的新概念。 面对超级困难级别的竞赛题型建议采取下列措施： - **分解大问题成小部分**：通过逐步细化目标直至可管理单元来降低整体难度。 - **利用辅助工具验证中间成果**：借助调试器或打印语句确认每一步骤执行无误后再继续推进下一环节工作流程进展状况良好与否至关重要因此务必重视起来才行哦！ 最后附上一个综合运用堆栈(Stacks)与队列(Queues)技巧解答括号匹配检测的经典案例供学习借鉴之用: ```python from collections import deque def is_parentheses_balanced(s): stack = deque() mapping = {")": "(", "}": "{", "]": "["} for char in s: if char in mapping.values(): stack.append(char) elif char in mapping.keys(): top_element = stack.pop() if stack else '#' if mapping[char] != top_element: return False return not bool(stack) test_string = "(()){}[]" if is_parentheses_balanced(test_string): print("Balanced") else: print("Not Balanced") ```