python蓝桥杯刷题的重难点知识笔记

news2025/4/1 10:02:25

1、datetime模块

  1. datetime.date:代表日期,包含年、月、日信息。
  2. datetime.time:代表时间,包含时、分、秒、微秒信息。
  3. datetime.datetime:结合了日期和时间,包含年、月、日、时、分、秒、微秒信息。
  4. datetime.timedelta:表示两个日期或时间之间的差值,可用于日期和时间的加减运算。
  5. if a.weekday()==0 or a.day==1::判断当前日期aa.weekday()返回 0 表示周一(0-6 分别对应周一到周日),a.day==1表示当月的 1 号。如果满足其中一个条件,说明当天小蓝跑 2 千米,将km增加 2。

2、典型的贪心算法

完整代码:

n = int(input())

shuju = []

q = []

ans = 0

for i in range(n):

  shuju.append(list(map(int,input().split(" "))))

  q.append((sum(shuju[i]),shuju[i][0]+shuju[i][1]))

shijian = 0

# 排序的时候先把整体三个时间加起来比较短的放在前面,其次是前两个加起来比较短的放在前面

for x in sorted(q):

  if shijian == 0: # 如果shijian是零,ans加上前两个之和,如果不是零,就加上前两个之和在加上shijian

    ans += x[1]

  else:

    ans += x[1]+shijian

  shijian += x[0] # 每循环一次。shijian就加上三个数之和,进入下一个人

print(ans)

核心思想:

其实在于我们让ans一直保持最小,举个例子就是比如a是12,b是20,如果算时间a完成的时间是12,b完成的时间是12+20=32,整体加起来就是44,但是我们换一个顺序,先b开始,b完成的时间是20,a是20+12=32,整体加起来就是52,顺序不一样导致最后时间也不一样,大家可以自己举一个三个数的例子

3、阶乘的和

完整代码:

n = input()

s = input().split( )

ss = list(map(int, s))

ss = sorted(ss)

# ss[0]一定是

result = ss[0]

count = 0

# 判断ss[0]+1是不是

test = result + 1

while(True):

  for i in ss:

    if i == result:

        count += 1

  if count % test == 0:

      count /= test

      result = test

      test += 1

  else:

      break

print(result)

核心思想:

比如3456的阶乘之和,求它满足阶乘的最大因数,首先3的阶乘一定是的,其次在看4,如果最小数有好几个,比如12个3的阶乘,那就是1*2*3*12,也就是3个4的阶乘,合并到次最小值,在观察次最小值的个数,重复以上操作,最后如果3的个数不是4的倍数,那就不能在往后计算了,break返回

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2323047.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Android平台毫秒级低延迟HTTP-FLV直播播放器技术探究与实现

一、前言 在移动互联网蓬勃发展的今天,视频播放功能已成为众多Android应用的核心特性之一。面对多样化的视频格式和传输协议,开发一款高效、稳定的视频播放器是许多开发者追求的目标。FLV(Flash Video)格式,尽管随着H…

极光优化PLO-Transformer-LSTM多变量时序

极光优化算法(PLO)于2024年8月发表于SCI期刊《Neurocomputing》,利用算法极光优化算法PLO优化Transformer-LSTM模型,同时提供与未优化模型的对比,包含柱状图、两张雷达图、二维散点图等等。 (一)LSTM模型LSTM是一种在时…

基于javaweb的SpringBoot智能无人仓库管理设计与实现(源码+文档+部署讲解)

技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论…

python处理音频相关的库

1 音频信号采集与播放 pyaudio import sys import pyaudio import wave import timeCHUNK 1024 FORMAT pyaudio.paInt16 CHANNELS 1#仅支持单声道 RATE 16000 RECORD_SECONDS 3#更改录音时长#录音函数,生成wav文件 def record(file_name):try:os.close(file_…

网络爬虫-2:基础与理论

一.同步加载与异步加载 1.1同步加载定义: 页面所有内容一起加载出来,当某一个数据加载有问题,整个页面就不会加载出来(如HiFiNi音乐网站),所以又叫阻塞模式 1.2爬取步骤: 看netword->document 2.1异步加载定义: 数据是分开加载的,当某一份数据有异常时,不影响其他数据…

[项目]基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器: 十一.MPU6050配置与读取

基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器: 十一.MPU6050 一.芯片介绍二.配置I2C三.编写驱动四.读取任务的测试五.MPU6050六轴数据的校准 一.芯片介绍 芯片应该放置在PCB中间,X Y轴原点,敏感度131表示范围越小越灵敏。理想状态放置在地面上X,Y&#xf…

后端学习day1-Spring(八股)--还剩9个没看

一、Spring 1.请你说说Spring的核心是什么 参考答案 Spring框架包含众多模块,如Core、Testing、Data Access、Web Servlet等,其中Core是整个Spring框架的核心模块。Core模块提供了IoC容器、AOP功能、数据绑定、类型转换等一系列的基础功能,…

【赵渝强老师】在Docker中运行达梦数据库

Docker是一个客户端服务器(Client-Server)架构。Docker客户端和Docker守护进程交流,而Docker的守护进程是运作Docker的核心,起着非常重要的作用(如构建、运行和分发Docker容器等)。达梦官方提供了DM 8在Doc…

Python电影市场特征:AR模型时间序列趋势预测、热图可视化评分影响分析IMDb数据|附数据代码

原文链接:https://tecdat.cn/?p41214 分析师:Zhiheng Lin 在数字时代,电影产业的数据分析已成为洞察市场趋势与用户偏好的重要工具。本专题合集聚焦印度电影市场,通过IMDb数据集(IMDb Movies Dataset)的深…

扭蛋机小程序开发,潮玩娱乐消费风口下的机遇

随着Z世代消费能力的提升和盲盒经济的火爆,扭蛋文化正迎来爆发式增长。 扭蛋机作为一种充满惊喜感的消费模式,正从线下走向线上,并借助移动互联网实现了数字化转型。线上扭蛋机小程序不仅延续了传统扭蛋的趣味性,还通过数字化手段…

各类神经网络学习:(五)LSTM 长短期记忆(上集),结构详解

上一篇下一篇RNN(下集)待编写 LSTM(长短期记忆) 参考知乎文章《人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法推导(非常详细) - 知乎》,部分图片也进行了引用。 参考视频教程《3.结合例子理解LSTM_哔哩…

计算机网络-2 物理层

【考纲内容】 (一)通信基础 信道、信号、带宽、码元、波特、速率、信源与信宿等基本概念; 奈奎斯特定理与香农定理;编码与调制; 电路交换、报文交换与分组交换;数据报与虚电路① 视频讲解 (二…

Redis集群哨兵相关面试题

目录 1.Redis 主从复制的实现原理是什么? 详解 补充增量同步 replication buffer repl backlog buffer 2.Redis 主从复制的常见拓扑结构有哪些? 3.Redis 复制延迟的常见原因有哪些? 4.Redis 的哨兵机制是什么? 主观下线和客观下线 哨兵leader如何选出来的&#x…

Shopify Checkout UI Extensions

结账界面的UI扩展允许应用开发者构建自定义功能,商家可以在结账流程的定义点安装,包括产品信息、运输、支付、订单摘要和Shop Pay。 Shopify官方在去年2024年使用结账扩展取代了checkout.liquid,并将于2025年8月28日彻底停用checkout.liquid…

MOSN(Modular Open Smart Network)-04-TLS 安全链路

前言 大家好,我是老马。 sofastack 其实出来很久了,第一次应该是在 2022 年左右开始关注,但是一直没有深入研究。 最近想学习一下 SOFA 对于生态的设计和思考。 sofaboot 系列 SOFAStack-00-sofa 技术栈概览 MOSN(Modular O…

Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集

Softmax 回归 softmax 回归是机器学习另外一个非常经典且重要的模型,是一个分类问题。 下面先解释一下分类和回归的区别: 简单来说,分类问题从回归的单输出变成了多输出,输出的个数等于类别的个数。 实际上,对于分…

【C++】内存模型分析

在 C 语言中,程序运行时的内存通常被划分为以下几个区域: 代码区(Text Segment)常量区(Constant Segment)全局/静态区(Data Segment,包含静态数据段和 BSS 段)堆区&…

Vue2+OpenLayers携带请求头加载第三方瓦片数据

目录 一、案例截图 二、安装OpenLayers库 三、代码实现 一、案例截图 在对接一些第三方GIS地图的时候,需要携带请求头来验证身份,从而获取相应的瓦片数据,这时候我们需要改造一下WMTS服务的调用方式,效果如图所示: 二、安装OpenLayers库 npm install ol 三、代码实现…

智能汽车图像及视频处理方案,支持视频实时拍摄特效能力

在智能汽车日新月异的今天,美摄科技作为智能汽车图像及视频处理领域的先行者,凭借其卓越的技术实力和前瞻性的设计理念,为全球智能汽车制造商带来了一场视觉盛宴的革新。美摄科技推出智能汽车图像及视频处理方案,一个集高效性、智…