这个问题需要模拟怪物被攻击的过程，每次攻击当前生命值最高的怪物（编号最小的优先），直到所有怪物死亡。直接模拟会因为数据规模太大而超时，需要使用优先队列（堆）来高效处理。 方法思路 1. 优先队列：使用最大堆来存储怪物，堆中的元素按照生命值从大到小排序，生命值相同时编号小的优先。 2. 处理攻击：每次从堆顶取出当前生命值最高的怪物，计算需要多少次完整的k伤害攻击才能使其生命值降到0或以下。记录这些攻击次数，并更新剩余生命值。 3. 处理剩余生命值：当剩余生命值不足以承受一次完整的k伤害时，直接记录死亡顺序。 4. 输出顺序：按照怪物死亡的顺序输出编号。 解决代码 ```python import heapq n, k = map(int, input().split()) a = list(map(int, input().split())) # 使用最大堆，存储（-a_i, index），因为Python的heapq是最小堆 heap = [] for i in range(n): heapq.heappush(heap, (-a[i], i + 1)) # 使用负值模拟最大堆 res = [] while heap: current_neg, idx = heapq.heappop(heap) current = -current_neg # 计算需要多少次完整的k攻击 times = current // k remaining = current % k if remaining == 0: times -= 1 remaining = k # 处理剩余血量 if remaining > 0: res.append((times, idx, remaining)) else: res.append((times, idx, k)) # 按照times升序，相同times按剩余血量降序（因为剩余血量小的先死） res.sort(key=lambda x: (x[0], -x[2])) death_order = [x[1] for x in res] print(' '.join(map(str, death_order))) ``` 代码解释 1. 输入处理：读取怪物数量`n`和每次伤害`k`，以及每个怪物的初始生命值列表`a`。 2. 优先队列初始化：使用堆来存储怪物，堆中的元素是元组`(-a_i, index)`，通过负值模拟最大堆，确保每次取出生命值最高的怪物。 3. 处理攻击过程： - 从堆中取出当前生命值最高的怪物。 - 计算完整攻击次数`times`和剩余生命值`remaining`。 - 如果剩余生命值为0，调整`times`和`remaining`，确保怪物在最后一次攻击后死亡。 4. 排序和输出：根据攻击次数和剩余生命值对怪物进行排序，攻击次数少的先死，次数相同时剩余生命值小的先死。最后输出死亡顺序。 注意事项 1. 堆的使用：Python的`heapq`模块默认是最小堆，通过存储负值来模拟最大堆。 2. 边界条件：当剩余生命值刚好为0时，需要调整攻击次数和剩余生命值，确保逻辑正确。 3. 排序逻辑：怪物死亡顺序由攻击次数和剩余生命值决定，确保排序后的顺序正确。 额外逻辑点 1. 时间复杂度：使用堆处理每个怪物，时间复杂度为O(n log n)，适用于大规模数据。 2. 空间复杂度：堆和结果列表的空间复杂度为O(n)，在可接受范围内。 3. 输入验证：确保输入的n和k在合理范围内，避免极端情况下的错误。 [2025-06-15 09:45:12 | AI写代码神器 | 774点数解答]