题目描述 御坂正在玩一个电脑游戏。他的角色正在杀死一些怪物。有n 个怪物，编号从1−n ，第i 个怪物最初的生命值为ai 。 御坂的角色可以对当前生命值最高的怪物造成k 点伤害。如果其中有几个，则选择编号较小的一个。如果怪物的生命值小于或等于0，在御坂使用他的能力后，它就会死亡。 御坂使用他的能力，直到所有怪物死亡。你的任务是确定怪物死亡的顺序。 输入描述 第一行是怪物的数量n(1≤n≤3×105) 和御坂每次可以对怪物造成的伤害k(1≤k≤109) 。 第二行是每个怪物的生命值ai(1≤ai≤109) 。 输出描述 输出怪物的死亡顺序

要解决这个问题，我们需要模拟御坂对怪物造成伤害的过程，并记录每个怪物的死亡顺序。我们可以使用一个优先队列（最大堆）来高效地找到当前生命值最高的怪物。 以下是详细的步骤： 1. 输入处理：读取怪物的数量 `n` 和每次可以造成的伤害 `k`，以及每个怪物的生命值列表 `ai`。 2. 初始化优先队列：将每个怪物及其初始生命值作为一个元组 `(-ai, i)` 插入到优先队列中。这里使用负数是因为 Python 的 `heapq` 模块默认是最小堆，而我们需要最大堆。 3. 模拟过程： - 从优先队列中取出当前生命值最高的怪物。 - 记录该怪物的编号。 - 将该怪物的生命值减少 `k`。 - 如果该怪物的生命值仍然大于0，则将其重新插入优先队列。 4. 输出结果：按照记录的顺序输出所有怪物的死亡顺序。 下面是实现这个逻辑的Python代码： ```python import heapq def monster_death_order(n, k, ai): # 创建一个最大堆，存储 (-life_value, index) max_heap = [(-a, i + 1) for i, a in enumerate(ai)] heapq.heapify(max_heap) death_order = [] while max_heap: # 取出当前生命值最高的怪物 current_life, index = heapq.heappop(max_heap) death_order.append(index) # 更新怪物的生命值 current_life += k # 如果怪物的生命值仍然大于0，则重新插入堆中 if current_life < 0: heapq.heappush(max_heap, (current_life, index)) return death_order # 读取输入 n, k = map(int, input().split()) ai = list(map(int, input().split())) # 计算怪物的死亡顺序 result = monster_death_order(n, k, ai) # 输出结果 print(" ".join(map(str, result))) ``` 解释代码细节： 1. 输入处理： - `n, k = map(int, input().split())` 读取第一行的两个整数。 - `ai = list(map(int, input().split()))` 读取第二行的怪物生命值列表。 2. 优先队列初始化： - `max_heap = [(-a, i + 1) for i, a in enumerate(ai)]` 创建了一个包含每个怪物生命值和索引的列表，并将生命值取负以构建最大堆。 - `heapq.heapify(max_heap)` 将列表转换为堆。 3. 模拟过程： - 使用 `while max_heap:` 循环直到堆为空。 - `current_life, index = heapq.heappop(max_heap)` 弹出当前生命值最高的怪物。 - `death_order.append(index)` 记录该怪物的编号。 - `current_life += k` 更新怪物的生命值。 - `if current_life < 0:` 检查怪物是否死亡，如果未死亡则重新插入堆中。 4. 输出结果： - `print(" ".join(map(str, result)))` 将死亡顺序输出为一行空格分隔的字符串。 [2025-02-06 19:46:27 | AI写代码神器 | 831点数解答]