概要

高橋君が「勝てる部員（\(D_i \leq L\)）」の中から、実力値 \(D_i\) が最大の部員（同値なら番号最小）を選び、その部員番号を出力する問題です。勝てる相手がいなければ -1 を出力します。

考察

推薦される条件は次の2段階に整理できます。

1. 勝てる相手：\(D_i \leq L\) を満たす部員のみが候補
   
2. 候補の中で最適：\(D_i\) が最大の部員を選ぶ（同じ最大値が複数なら番号が最小）

ここで重要なのは、「最大の \(D_i\) を持つ勝てる相手」を探すだけなので、全員を一度見れば十分という点です。
各部員について「勝てるか（\(D_i \leq L\)）」を判定し、勝てるなら「これまでのベスト（最大 \(D\)）」より強いかを比較して更新します。

同値（\(D_i\) が同じ）のときは番号最小を選ぶ必要がありますが、今回の実装では更新条件を d > best_val のみにしているため、同値では更新されず、最初に見つかった（=番号が小さい）部員が残ります。これでタイブレーク条件を自然に満たせます。

例： - \(L=10\), \(D=[8,10,10,9]\)
勝てる中で最大は \(10\)。最初に \(10\) が出るのは部員2なので答えは 2。

アルゴリズム

1. best_val = -1（これまで見た「勝てる相手の中の最大実力値」）
2. best_idx = -1（その部員番号）
3. \(i=1..N\) について順に以下を行う
   
   • もし \(D_i \leq L\) かつ \(D_i > best\_val\) なら
     best_val = D_i, best_idx = i に更新
4. 最後に best_idx を出力（更新されていなければ -1 のままなので -1 を出力）

計算量

• 時間計算量: \(O(N)\)（全員を1回ずつ見るだけ）
• 空間計算量: \(O(1)\)（追加の大きな配列を使わない。※入力配列を保持する分を除く）

実装のポイント

• 同値のときに更新しない（条件を > にする）ことで、「最大値が複数なら番号最小」を自動的に満たせます。

• best_idx が最後まで -1 のままなら、勝てる相手がいないので -1 を出力します。

• 制約が大きいので、Pythonでは sys.stdin.buffer.read() で高速に入力を読むのが安全です。

  ソースコード

import sys

def main():
    data = list(map(int, sys.stdin.buffer.read().split()))
    if not data:
        return
    N, L = data[0], data[1]
    D = data[2:2+N]

    best_val = -1
    best_idx = -1
    for i, d in enumerate(D, 1):
        if d <= L and d > best_val:
            best_val = d
            best_idx = i

    print(best_idx if best_idx != -1 else -1)

if __name__ == "__main__":
    main()

この解説は gpt-5.2-high によって生成されました。