丝路生态建模：绿洲综合指数评估 完整解题档案

档案概况

题目、题干与输入输出

正式题面

源文件：official-prompt.md

规则来源

• 赛项说明页码：13
• 训练题主题：丝路生态建模：绿洲综合指数评估
• 所属赛道：丝路文化赛道

题目背景

在丝路文化展示中，不同绿洲站点的生态承载力和发展活力并不相同。为了展示建模方法，需要为每个站点计算一个统一的综合指数。

任务描述

• 读取每个绿洲站点的三项指标分数。
• 按权重计算综合指数：水资源 40%，贸易活力 35%，植被覆盖 25%。
• 根据综合指数划分等级：A 表示大于等于 85，B 表示大于等于 70 且小于 85，其余为 C。
• 输出最佳站点、每个站点等级和平均指数。

输入格式

1. 第一行输入整数 n。
2. 接下来 n 行，每行输入 name water trade vegetation。

输出格式

1. 第一行输出 best=站点名 综合指数，保留两位小数。
2. 第二行输出 levels=，按输入顺序给出 站点名:等级，用英文逗号连接。
3. 第三行输出 average=平均指数，保留两位小数。

数据范围与说明

• 1 <= n <= 500。
• 0 <= water, trade, vegetation <= 100。
• 综合指数按实数计算，等级判断使用未格式化前的真实值。
• 若最佳站点综合指数并列，输出名称字典序较小者。

样例输入

3
O1 88 72 80
O2 76 90 82
O3 92 84 86

样例输出

best=O3 87.70
levels=O1:B,O2:B,O3:A
average=83.50

样例解释

• O1 的综合指数是 80.40，等级为 B。
• O2 的综合指数是 82.40，等级为 B；O3 的综合指数是 87.70，等级为 A。
• 平均指数是 83.50，因此最佳站点为 O3。

知识点清单

• 加权综合评价模型。
• 区间分级判断。
• 平均值统计。
• 并列最优比较。
• 模型指标与等级解释的对应关系。

约束拆解

源文件：parsed-constraints.md

显式约束

• 1 <= n <= 500。
• 0 <= water, trade, vegetation <= 100。
• 综合指数按实数计算，等级判断使用未格式化前的真实值。
• 若最佳站点综合指数并列，输出名称字典序较小者。

建模拆解

• 先明确输入的实体和字段，再把它们翻译成 加权打分 + 区间分级 需要的数据结构。
• 把输出中每一项指标都和中间变量对应起来，避免最后临时拼装。
• 先用样例手推一次，再确认边界条件是否都能走到正确分支。

易错边界

• 等级边界 85 和 70 需要正确归入 A、B。
• 多个站点综合指数相同时要比较名称字典序。
• 平均指数必须保留两位小数。

计分模型

源文件：scoring-model.md

判题方式

• 主判题方式：exact
• 主算法：加权打分 + 区间分级

判题重点

• 重点校验公式、排序规则和格式化输出是否完全一致。
• 隐藏数据会覆盖边界值、重复值和最小规模输入。

公开样例建议

• 至少准备 1 组题面样例、2 组边界样例和 2 组自定义回归样例。
• 多输出题必须验证所有字段都来自同一套方案。

隐藏数据建议

• 验证综合指数正好等于 85 或 70 的情况。
• 验证所有站点等级都相同的情况。
• 验证最佳站点并列时的名称比较规则。

验收清单

源文件：acceptance-checklist.md

• 正式题面、约束拆解、评分说明均已补齐
• 样例输入输出已定义并通过主实现校验
• python 主实现已提供并与样例输出对齐
• cpp 主实现已提供并与样例输出对齐
• 调试记录、决策记录、验证计划已补齐
• 可由 20-tools/assemble_case_dossiers.py 汇总为完整解题档案

样例输入输出

样例输入：sample.in

3
O1 88 72 80
O2 76 90 82
O3 92 84 86

样例输出：sample.out

best=O3 87.70
levels=O1:B,O2:B,O3:A
average=83.50

题解、建模与最终解法

自动整理的解题流程

• 题目主题：丝路生态建模：绿洲综合指数评估
• 题目摘要：根据水资源、贸易活力和植被覆盖三个指标计算绿洲综合指数，输出最佳站点、等级列表和平均指数。
• 判题提示：该题以精确输出为主，最终程序需要重点保证公式、顺序和格式完全一致。
• 先建立多指标体系，再计算总分或等级，最后给出排序和策略建议。
• 要提前定义主关键字、次关键字和并列处理规则。

解题思路

源文件：solution-rationale.md

1. 问题重述

根据水资源、贸易活力和植被覆盖三个指标计算绿洲综合指数，输出最佳站点、等级列表和平均指数。

2. 数据结构与建模

• 主算法：加权打分 + 区间分级
• 输入拆解后对应的数据结构要和输出项一一对应。
• 需要重点维护的状态包括：题目实体、核心指标、中间结果和最终答案。

3. 算法步骤

1. 读取各站点三项指标，按权重计算综合指数。
2. 依据综合指数落入的区间确定等级。
3. 累加平均值并维护最佳站点。
4. 按照输入顺序输出等级列表。

4. 正确性说明

• 每一步都严格对应题面给出的规则或约束。
• 所有输出字段都来自同一份计算过程，不会出现“各算各的”的不一致情况。
• 边界情况通过单独分支或统一规则处理，保证程序在最小规模和重复值情况下也稳定。

5. 复杂度分析

• 复杂度取决于输入规模和主算法，但整体设计保持在初中组可讲解、可验证的范围内。
• 只保留必要状态，不引入超出题意的数据结构。

6. 易错点

• 等级边界 85 和 70 需要正确归入 A、B。
• 多个站点综合指数相同时要比较名称字典序。
• 平均指数必须保留两位小数。

7. 知识点清单

• 加权综合评价模型。
• 区间分级判断。
• 平均值统计。
• 并列最优比较。
• 模型指标与等级解释的对应关系。

设计决策记录

源文件：decision-log.md

• 选择 加权打分 + 区间分级 作为主算法，因为它能直接覆盖题目的核心约束。
• 综合指数和等级都是一次扫描中即可得到的派生量。
• 按输入顺序输出等级列表，可以避免排序造成的信息丢失。
• Python 与 C++ 版本统一输出格式，便于双语训练和证据采集。

验证计划

源文件：validation-plan.md

• 先验证题面公开样例，确保基础流程无误。
• 验证综合指数正好等于 85 或 70 的情况。
• 验证所有站点等级都相同的情况。
• 验证最佳站点并列时的名称比较规则。
• 最后再补 1 组手工构造的极小数据，确认程序不会依赖特殊输入规模。

备选方案

源文件：alternatives.md

最终代码与实现

Python 主实现

源文件：main.py

• 实现状态：当前已有可执行实现

import sys


def level(score: float) -> str:
    if score >= 85:
        return "A"
    if score >= 70:
        return "B"
    return "C"


def solve(data: str) -> str:
    tokens = data.split()
    if not tokens:
        return ""
    it = iter(tokens)
    n = int(next(it))
    total = 0.0
    best_name = ""
    best_score = -10 ** 18
    levels = []
    for _ in range(n):
        name = next(it)
        water = int(next(it))
        trade = int(next(it))
        vegetation = int(next(it))
        score = water * 0.4 + trade * 0.35 + vegetation * 0.25
        total += score
        levels.append(f"{name}:{level(score)}")
        if score > best_score or (abs(score - best_score) < 1e-9 and name < best_name):
            best_name = name
            best_score = score
    return "\n".join(
        [
            f"best={best_name} {best_score:.2f}",
            f"levels={','.join(levels)}",
            f"average={total / n:.2f}",
        ]
    )


if __name__ == "__main__":
    sys.stdout.write(solve(sys.stdin.read()).strip())
    sys.stdout.write("\n")

C++ 对照实现

源文件：main.cpp

• 实现状态：当前已有可执行实现

#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

using namespace std;

string level(double score) {
    if (score >= 85.0) {
        return "A";
    }
    if (score >= 70.0) {
        return "B";
    }
    return "C";
}

int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);

    int n;
    if (!(cin >> n)) {
        return 0;
    }
    double total = 0.0;
    string best_name;
    double best_score = -1e100;
    vector<string> levels;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        string name;
        int water, trade, vegetation;
        cin >> name >> water >> trade >> vegetation;
        double score = water * 0.4 + trade * 0.35 + vegetation * 0.25;
        total += score;
        levels.push_back(name + ":" + level(score));
        if (score > best_score || (fabs(score - best_score) < 1e-9 && name < best_name)) {
            best_name = name;
            best_score = score;
        }
    }
    cout << fixed << setprecision(2);
    cout << "best=" << best_name << ' ' << best_score << "\n";
    cout << "levels=";
    for (size_t i = 0; i < levels.size(); ++i) {
        if (i) {
            cout << ',';
        }
        cout << levels[i];
    }
    cout << "\n";
    cout << "average=" << total / n << "\n";
    return 0;
}

代码执行与运行结果

最新成功运行

PY 运行输出摘录

best=O3 87.70
levels=O1:B,O2:B,O3:A
average=83.50

CPP 运行输出摘录

best=O3 87.70
levels=O1:B,O2:B,O3:A
average=83.50

全部运行记录索引

调试、修正与流程留痕

调试日志

源文件：debug-journal.md

失败案例目录

源文件：failure-catalog.md

编码过程记录

源文件：implementation-journal.md

全流程文件导航

• 题目总览：s3-jh-04-eco-model/README.md
• 题面与约束：official-prompt.md、parsed-constraints.md、scoring-model.md、acceptance-checklist.md
• 代码与样例：10-cases/s3-jh-04-eco-model/02-solution
• 运行证据：10-cases/s3-jh-04-eco-model/03-execution
• 调试过程：debug-journal.md、failure-catalog.md、implementation-journal.md
• 解法说明：solution-rationale.md、decision-log.md、validation-plan.md、alternatives.md
• 交付档案：final-report.md、appendix-code.md、appendix-runs.md、evidence-pack.md