小红要从 N 个候选对象中,选出与目标特征向量最匹配的 K 个。第 i 个对象的评分为 Σ_j=1^D w_j(t_j-a_i,j)^2 ,评分越小越匹配;评分相同时,编号较小者优先。
第一行输入 N,D,K ;第二行输入 D 个非负权重;第三行输入目标向量;随后 N 行每行输入对象编号和 D 个特征值。 保证 1≤ K≤ N , N× D≤5×10^5 ,编号互不相同;权重在 [0,1000] ,特征值在 [-1000,1000] 。
按匹配顺序输出前 K 个对象编号。
3 2 2 100 1 10 10 101 10 20 102 12 10 103 10 10
103 101
考点:排序
限制 2 秒 / 256MB | 标准输入输出
推荐方向:排序
本题切入点
按加权平方距离 Σw_j(t_j−a_ij)² 算出每个对象的评分,再按「评分升序、同分编号升序」排序取前 K;N×D≤5e5 时 O(N log N) 可行。
先用 O(n log n) 排序把无序变有序,后续处理往往就简单了。
思路框架(排序 通法 · 非本题专属)
实现要点:在 C++ 中用 std::sort,Python 用 sorted();注意自定义比较函数的严格弱序。
复杂度:时间 O(n log n) | 空间 O(log n) ~ O(n)
该范式的通法易错点
对照本题
样例 1:输入 3 2 2 / 100 1 / 10 10 / 101 10 20 / 102 12 10 / 103 10 10 → 输出 103 101
三个评分分别为 100、400、0。
解析由校招宝本地引擎整理(依据源站考点标签 / 人工判题标注 / 题面规模信号),非官方题解,仅供思路参考。
本题来源:2026年-华为-07月01号AI岗。