题目

新浪微博上有个“悄悄关注”，一个用户悄悄关注的人，不出现在这个用户的关注列表上，但系统会推送其悄悄关注的人发表的微博给该用户。现在我们来做一回网络侦探，根据某人的关注列表和其对其他用户的点赞情况，扒出有可能被其悄悄关注的人。

输入格式：

输入首先在第一行给出某用户的关注列表，格式如下：
人数N 用户1 用户2 …… 用户N
其中N是不超过5000的正整数，每个用户i（i=1, …, N）是被其关注的用户的ID，是长度为4位的由数字和英文字母组成的字符串，各项间以空格分隔。

之后给出该用户点赞的信息：首先给出一个不超过10000的正整数M，随后M行，每行给出一个被其点赞的用户ID和对该用户的点赞次数（不超过1000），以空格分隔。注意：用户ID是一个用户的唯一身份标识。题目保证在关注列表中没有重复用户，在点赞信息中也没有重复用户。

**输出格式: **

我们认为被该用户点赞次数大于其点赞平均数、且不在其关注列表上的人，很可能是其悄悄关注的人。根据这个假设，请你按用户ID字母序的升序输出可能是其悄悄关注的人，每行1个ID。如果其实并没有这样的人，则输出“Bing Mei You”。

• 输入样例1：

10 GAO3 Magi Zha1 Sen1 Quan FaMK LSum Eins FatM LLao
8
Magi 50
Pota 30
LLao 3
Ammy 48
Dave 15
GAO3 31
Zoro 1
Cath 60

• 输出样例1：

Ammy
Cath
Pota

• 输入样例2：

11 GAO3 Magi Zha1 Sen1 Quan FaMK LSum Eins FatM LLao Pota
7
Magi 50
Pota 30
LLao 48
Ammy 3
Dave 15
GAO3 31
Zoro 29

• 输出样例2：

Bing Mei You

算法逻辑

之前我是这样想的：

1. 找两个列表分别存储关注人的信息，和点赞信息
2. 计算点赞的平均值ave
3. 将点赞数据排列，由高到低依次遍历

但是运行时间超时了。因此我需要将算法做一下优化
于是采用了字典的存储方式

代码块

ls1 = input().split(' ')
n = int(ls1[0])
del ls1[0]
d = {}
ls3 = []
sum = 0

m = int(input())

for i in range(m):
    ls2 = input().split(' ')
    sum += int(ls2[1])
    ls3.append([ls2[0], int(ls2[1])])
d = dict(ls3)
for i in ls1:
    d[i] = -1

#ls3.sort()
ave = sum/m
ls4=[]
flag = 0

for i in d:
    if d[i] > ave:
        ls4.append(i)
ls4.sort()
for i in ls4:
    print(i)
if len(ls4)==0:
    print("Bing Mei You")

标签：Python,08,用户,ID,ls4,关注,点赞,列表,悄悄
来源： https://blog.csdn.net/qq_45898993/article/details/112669842