Для решения задачи о нахождении наиболее частых оценок в классе, мы можем использовать несколько шагов. Давайте рассмотрим их подробно.

Сначала нам нужно получить входные данные. Входные данные будут состоять из:

• Количество оценок (n)
• Массив оценок, содержащий n чисел

Для того чтобы определить, какие оценки встречаются чаще всего, нам нужно подсчитать, сколько раз каждая оценка появляется в массиве. Мы можем использовать словарь (или хэш-таблицу) для хранения оценок и их частоты:

1. Создаем пустой словарь, где ключами будут оценки, а значениями — их частота.
2. Проходим по массиву оценок и для каждой оценки увеличиваем её частоту в словаре.

После того как мы подсчитали частоту всех оценок, нам нужно определить максимальное значение частоты:

1. Инициализируем переменную для хранения максимальной частоты.
2. Проходим по значениям частоты в словаре и находим максимальное значение.

Теперь, когда мы знаем максимальную частоту, мы можем собрать все оценки, которые встречаются с этой частотой:

1. Создаем пустой список для хранения оценок с максимальной частотой.
2. Снова проходим по словарю и добавляем в список все оценки, которые имеют частоту равную максимальной.

Наконец, мы выводим оценки, которые встречаются чаще всего. Если таких оценок несколько, мы выводим их все.

Теперь давайте рассмотрим пример кода на Python, который иллюстрирует все вышеперечисленные шаги:

n = int(input("Введите количество оценок: "))
grades = list(map(int, input("Введите оценки через пробел: ").split()))

# Шаг 2: Подсчет частоты оценок
frequency = {}
for grade in grades:
    if grade in frequency:
        frequency[grade] += 1
    else:
        frequency[grade] = 1

# Шаг 3: Определение максимальной частоты
max_frequency = max(frequency.values())

# Шаг 4: Сбор оценок с максимальной частотой
most_frequent_grades = []
for grade, count in frequency.items():
    if count == max_frequency:
        most_frequent_grades.append(grade)

# Шаг 5: Вывод результата
print("Оценки, которые встречаются чаще всего:", most_frequent_grades)

Этот код позволяет решить задачу, учитывая возможность неоднозначных результатов, когда несколько оценок могут иметь одинаковую максимальную частоту.