7909:统计数字

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描述
某次科研调查时取得了n个自然数,每个数均无跳1500000000(1.5*109)。已领略不同等的往往不越10000独,现在需要统计这些自然数各自出现的次数,并依照自然数从小到不可开交之次第输出统计结果。

输入
包含n+1行:
第一履是整数n,表示自然数的个数;
第2~n+1每行一个自然数。

40%底多少满足:1<=n<=1000;
80%之数据满足:1<=n<=50000;
100%底数量满足:1<=n<=200000,每个数都无跳1500 000
000(1.5*10^9)。

输出
蕴含m行(m为n个自然数中无同等数之个数),按照自然数从小到死的逐条输出。每行输出两个整数,分别是自然数和该数出现的次数,其间用一个空格隔开。

样例输入
8
2
4
2
4
5
100
2
100

样例输出
2 3
4 2
5 1
100 2

来源
NOIP2007复赛 提高组 第一题

分析:

一如既往开始认为是一个亚私分兼快拍的难题。。

当自家平体面懵逼的羁押正在充满是晚点的结果时。。

本身才赫然发现

即TM就是一个概括的线性数据处理

!!!!!!!!!!!!!!

哎呀什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么什么

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<algorithm>
 4 using namespace std;
 5 int a[10000001];
 6 struct node
 7 {
 8     int daxiao;
 9     int cishu;
10 }b[10000001];
11 int now=1;
12 int main()
13 {
14     int n;
15     cin>>n;
16     for(int i=1;i<=n;i++)
17     {
18         cin>>a[i];
19     }
20     sort(a+1,a+1+n);
21     for(int i=1;i<=n;i++)
22     {
23         if(a[i]==a[i+1])
24         {
25             b[now].cishu++;
26             continue;
27         }
28         else
29         {
30             b[now].daxiao=a[i];
31             b[now].cishu++;
32             now++;
33         }
34     }
35     for(int i=1;i<=now-1;i++)
36     {
37         cout<<b[i].daxiao<<" "<<b[i].cishu<<endl;
38     }
39     return 0;
40 }

 1 #include<iostream>
 2 #include<algorithm>
 3 #include<cstdio>
 4 using namespace std;
 5 struct node
 6 {
 7     int daxiao;
 8     int cishu;
 9 }a[1000001];
10 int now=1;
11 int rf(int l,int r,int x)
12 {
13     int mid=(l+r)/2;
14     if(a[mid].daxiao==x)
15     {
16         a[mid].cishu++;
17         return 1;
18     }
19     else if(l>=r)
20     return 0;
21     else
22     {
23         if(x>a[mid].daxiao)
24         return rf(l,mid,x);
25         else 
26         return rf(mid+1,r,x);
27     }
28 }
29 int comp(const node & a,const node & b)
30 {
31     if(a.daxiao>b.daxiao)
32     return 1;
33     else 
34     return 0;
35 }
36 int main()
37 {
38     int n;
39     cin>>n;
40     for(int i=1;i<=n;i++)
41     {
42         int b;
43         scanf("%d",&b);
44         if(rf(0,i,b)==1)
45         continue;
46         else
47         {
48             a[now].daxiao=b;
49             a[now].cishu++;
50             now++;
51         }
52         sort(a+1,a+i+1,comp);
53     }
54     
55     for(int i=n;i>=1;i--)
56     {
57         if(a[i].cishu!=0)
58         cout<<a[i].daxiao<<" "<<a[i].cishu<<endl;
59     }
60     return 0;
61 }

 

 

今底互联网行业,越来越多的店对数据科学家求贤若渴。

2、Uber

浓缩开着空车去接下一样员乘客的日与乘客等的时是Uber的车主和乘客的共要求,他们要这些时更欠越好。为是,Uber的数码科学家建立了「Location-based
demand models」。

Uber heatmap in San Francisco

每日实时更新的俏地图(Heatmaps)可以有效帮扶车主缩短空载时间,同时帮助乘客减少等候时长。下同样步,这张图甚至好预测,这样车主会知道提前去哪里等待可以载至重多的乘客。

1、Airbnb

每当Airbnb,工程师要解决这样一个题材:如何被用户了解一个要好根本没有夺过的地方?如何知道哪位地方太适合自己之远足?
Airbnb拥有海量的独自有数量,包括旅游地、用户评价、房源描述、社区信息相当,Airbnb还时有发生一致支军队去天南地北和当地人交流,搜集所有的系历史数据。Airbnb的多少科学家是如此用数据的:

Airbnb accommodations (red) and traditional accommodations (blue) in San
Francisco

当用户在追寻一个寄宿的地方经常,Airbnb的「location relevance
model」会经过Airbnb社区告诉未来之客人哪里是重新好之住宿地。

当用户以查找想体验的新地方经常,「Airbnb
Neighborhoods」会将地面的始末编排亲手整理的必备材料和业内的像上献给用户。

Airbnb的「discovery
team」通过自然语言处理和机械上来吧用户搜索关键词提供再规范之引荐。

Airbnb甚至造了一个称作「AT-AT」的复杂工具,帮助用户更深刻地询问有地方,包括地理信息无法描述的学问或宗教及之分。

job graph

于Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb等营业所中标的背后,有诸如此类同样批判人:他们可用大气之数目变成有价的金矿,例如,搜索结果、定向广告、准确的货推荐、可能认识的知心人列表等。没错,他们即是于叫作「今后10年IT行业最为要之人才」——
Data Scientist(数据科学家)。

只要清楚数据科学家是开什么,首先要解人老统知却总被误读的那个数量:怪数目未是大方之多寡,而是复杂的多寡。

虽说数额科学家的需求一直当快速增长,但事实是当正式还并未对数据科学家的可靠定义。有人戏谑说,「数据科学家就是住在硅谷的多寡分析师」,甚至有人写了如此的卡通:

《大数量时代》联席作者Kenneth Cukier在Ted上之走俏演讲: 《Big data is
better
data》,告诉你十分数据驱动技术和计划性之前途,以及数据的「好」与「坏」。

这就是说,数据科学家在工作中是怎么样化解问题的呢?

分享两独共享经济的法:Airbnb和Uber——在采取大数据方面的涉。

100offer程序员拍卖原创,转载需简信授权。

这些化解复杂数据带动的问题之总人口,就是数据科学家。

多少科学家发出哪几种档次?

为重新好地论述数据科学家,我们将它们分成三类:

  • 理论数据科学家从为数科学的争鸣研讨,为其他的数量科学家创造框架和工具。本质上是用统计数据、数据存储和电脑是在争鸣层面应用为死数据的大家

  • 利用数据科学家对如何使用大数据来重好的喻。科学要兢兢业业,我当数额应用植根于学术严谨,但是当以范围工作。应用数据科学家的做事是先期进行架构,再用好数目开展说明。每个人都见面给惠于他们的钻发现和工具。

  • 业数据科学家为此用数据科学地解决有具体的市场问题、行业、生意,实现利益最大化的纯目的。行业数据科学家得擅长沟通,能够给她们之发现以叫经贸。将工商、经济和会计方面的经验运用在生意领域是他的价所在。与经贸分析师和生意顾问的角色有些相似。

100offer说:

于过去,对于「信息技术」,我们常见只有关心「T」-
技术、硬件,因为这是切实可见的东西。现在,我们用把眼光在「I」-
信息上,它不是那切实可见,但某种程度上却越来越重点。

每当人类永无止境的探赜索隐历程遭到,我们可以于我们能够收集的音信遭,来打探此世界,以及人类在斯世界面临所处的身份。

当时就是怎大数量如此重要。

立也是数量科学家工作的意思。

插图/参考:
《大数据的碰撞》,城田真琴 著,@周花卷 译
《数据的美》,Toby Segaran、Jeff Hammerbacher(Facebook前研究科学家)
http://nerds.airbnb.com/mapping-world/
http://www.laurencegellert.com
http://www.quora.com

迎关注100offer微信号!

倘变为同名为数据科学家,需要控制哪些基本技术?

作同一叫数据科学家,一般用编程和数据库、数学&统计、交流暨可视化、领导力和软技能:四只地方的技艺。

1、编程和数据库
貌似的话,数据科学家大多要求具有编程、计算机是有关的专业背景,掌握对处理好数据所必要的Hadoop、Mahout等广并行处理技术与机具上有关的技能。一般会采取python熟练的获取数据,整理数据,并会动用matplotlib展现数据。

2、数学、统计与数量挖掘
除去数学、统计方面的功夫之外,还用拥有利用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技巧。其中,面向统计分析的开源编程语言及其运行环境「R」最近备受瞩目。R的不屈不仅在其蕴藉了增长的统计分析库,而且装有将结果开展可视化的过人格调图表生成功能,并可以透过简单的通令来运行。此外,它还有着称为CRAN(The
Comprehensive R Archive
Network)的保扩展机制,通过导入扩展包就得下标准状态下所不支持的函数和多少集。

3、数据可视化
信之质地很十分程度及凭让其表达方式。对数字罗列所成的多少遭到所富含的意思进行剖析,开发Web原型,使用外部API将图片、地图、Dashboard等另外服务联合起来,从而使分析结果可视化,这是于数据科学家来说非常第一之技术有。

4、领导力和软技能
多少科学家不仅要有所黑客的血汗,对数据发生好奇心,还要针对商业有热情,是发影响力、有创造力,能迎刃而解问题的人口。

总之,数据科学家为此被誉为「科学家」,而分为「数据工程师」和「数据分析师」,其从在针对数码发生极敏锐的直觉和精神之认知,对问题与工作发深切的相和掌握,因而会解决复杂数据带动的题目。

是,找到同样员可以的多寡科学家及找到一个领略数据科学家是举行呀的人数同难。

数码科学家的原委和定义

虽然数正确三十年前哪怕出生了,但是多少科学家也是几乎年前刚起的一个新词。在《数据的美》一修被,我们可看出Facebook的数科学家的自:

于Facebook,我们发现传统的头衔如商业分析师、统计学家、工程师和钻研科学家还非克方便地定义我们团队的角色。该角色的办事是转变多样之:在随心所欲给定的平龙,团队的一个分子好据此Python实现一个大多路的拍卖管道流、设计假设检验、用工具R在数样本上执行回归测试、在Hadoop上吧数量密集型产品或劳动计划与兑现算法,或者把我们分析的结果以清晰简洁的法示受公司的别样成员。为了控制好就基本上面任务要之技术,我们创建了「数据科学家」这种角色。

用,用同一句话总结「数据科学家」的概念:

动统计分析、机器上、分布式处理等技巧,从大气数据被提出对作业有义的信,以爱掌握的样式传达给管理者,并创建有新的数量利用服务之红颜。