第九章 哈希表 AcWing 2 1549. 集合相似度
创始人
2024-02-16 14:08:24

第九章 哈希表 AcWing 2 1549. 集合相似度

原题链接

AcWing 1549. 集合相似度

算法标签

哈希表 位运算

思路

使用unordered_set数据结构将数据插入指定集合

如何计算Nc(两集合交集)

在这里插入图片描述

如何计算Nt(两集合并集)

在这里插入图片描述

输出问题

WA 精度丢失

printf("%.1lf%%\n", 100.*nc/nt);

AC

printf("%.1lf%%\n", (double)nc / nt * 100);

显然 100.*nc产生了精度丢失,但是,对于浮点数运算,
无法保证精度丢失会在哪次运算产生,
甚至无法保证之前未产生精度丢失的数据再进行相同计算,是否会导致精度丢失
精度丢失往往会导致计算结果不准确,
解决方案
比较保险的方案是对于计算结果增加一个精度值(精度值的选择依题意, 一般取1e-8),但是Acwing此题测试数据较强,加一个精度值依旧Wrong Answe,PAT数据较弱,无论是否增加一个精度值,都可以AC。
在这里插入图片描述
更为保险的方案是对于计算结果先进行精度转换,再进行精度计算
AC

// (double)nc 进行精度转换
// / nt * 100 精度计算 
printf("%.1lf%%\n", (double)nc / nt * 100);
// nc*1.0 对于整数*1.0 相当于只进行精度转换 未进行精度计算 
// /(nt)* 100 进行精度计算 
printf("%.1lf%%\n",(nc*1.0)/(nt)* 100);

代码

#pragma GCC optimize(2)
#pragma GCC optimize(3)
#include
#define int long long
#define xx first
#define yy second
#define ump unordered_map
#define us unordered_set
#define pq priority_queue
#define rep(i, a, b) for(int i=a;i=b;--i)
using namespace std;
typedef pair PII;
const int N=55, INF=0x3f3f3f3f3f3f3f3f, MOD=1e9+7;
const double Exp=1e-8;
//int t, n, m, cnt, ans;
int n, m, x, a, b, nc, nt, k;
double res;
us uu[N];
inline int rd(){int s=0,w=1;char ch=getchar();while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')w=-1;ch=getchar();}while(ch>='0'&&ch<='9') s=s*10+ch-'0',ch=getchar();return s*w;
}
void put(int x) {if(x<0) putchar('-'),x=-x;if(x>=10) put(x/10);putchar(x%10^48);
}
signed main(){ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0);n=rd();rep(i, 1, n+1){m=rd();while(m--){x=rd();uu[i].insert(x);}}k=rd();while(k--){nc=nt=0;a=rd(), b=rd();for(auto y:uu[a]){if(uu[b].count(y)){nc++;}}nt=uu[a].size()+uu[b].size()-nc;// printf("%.1lf%%\n", 100.*nc/nt);printf("%.1lf%%\n", (double)nc / nt * 100);}return 0;
}

参考文献

AcWing 1549. 集合相似度(PAT甲级辅导课)y总视频讲解

原创不易
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