题目描述

某个产品当前迭代周期内有N个特性（F1, F2, ..., FN）需要进行覆盖测试，每个特性都被评估了对应的优先级，特性使用其ID作为下标进行标识。

设计了M个测试用例（T1, T2,...,TM），每个用例对应了一个覆盖特性的集合，测试用例使用其ID作为下标进行标识，测试用例的优先级定义为其覆盖的特性的优先级之和。

在开展测试之前，需要制定测试用例的执行顺序，规则为：优先级大的用例先执行，如果存在优先级相同的用例，用例ID小的先执行。

输入描述

第一行输入为N和M，N表示特性的数量，M表示测试用例的数量。

之后N行表示特性ID=1到特性ID=N的优先级。

再接下来M行表示测试用例ID=1到测试用例ID=M关联的特性的ID的列表。

输出描述

按照执行顺序（优先级从大到小）输出测试用例的ID，每行一个ID。

示例1

输入
5 4
1
1
2
3
5
1 2 3
1 4
3 4 5
2 3 4

输出
3
4
1
2

示例2

输入
3 3
3
1
5
1 2 3
1 2 3
1 2 3

输出
1
2
3

题解

这是一个简单的模拟题，要求按照测试用例的优先级和ID进行排序，优先级高的用例先执行，如果优先级相同则按照ID升序排列。

解题思路：

1. 首先读取输入，包括特性数量n、测试用例数量m，以及每个特性的优先级和每个测试用例所覆盖的特性。
2. 将特性优先级存储在一个映射（Map）中，以特性ID作为键，优先级作为值。
3. 计算每个测试用例的优先级，即将测试用例覆盖的特性的优先级求和。
4. 将测试用例的优先级和ID存储在一个二维数组或者二元组中，并按照优先级降序、ID升序的顺序进行排序。
5. 输出排序后的测试用例ID。

Python

# 读取输入的特性数量n和测试用例数量m
n, m = map(int, input().split())

# 用字典存储每个特性的优先级，键是特性ID，值是优先级
feature_priority = {}
for id in range(1, n + 1):
    feature_priority[id] = int(input())

# 用列表存储测试用例的信息，每个元素是一个元组(测试用例优先级, 测试用例ID)
test_cases = []
for id in range(1, m + 1):
    test_case_priority = 0
    # 读取当前测试用例覆盖的特性ID列表
    feature_ids = list(map(int, input().split()))
    # 计算当前测试用例的优先级，等于其覆盖的所有特性的优先级之和
    for feature_id in feature_ids:
        test_case_priority += feature_priority[feature_id]
    # 将当前测试用例的优先级和ID作为一个元组加入列表，优先级取负数
    test_cases.append((-test_case_priority, id))

# 按照测试用例优先级（优先级高的在前）和ID（ID小的在前）进行排序
test_cases.sort()

# 输出排序后的测试用例ID
for test_case_priority, id in test_cases:
    print(id)

(-test_case_priority, id) 为什么要用 -test_case_priority？
使用 -test_case_priority 是因为我们希望按照优先级从大到小进行排序，而 Python 的 sort() 函数默认是从小到大排序的。通过将优先级取负数，我们可以利用默认的升序排序来实现降序排序。

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