优化这段代码:T = int(input()) for i in range(T): s, t = input().split() print("Found!" if t in s else "Not Found!")
时间: 2024-03-03 20:50:06 浏览: 20
可以使用列表推导式将输入的字符串列表化,然后再进行遍历和判断,以减少代码行数和提高效率。重构后的代码如下:
```
T = int(input())
queries = [input().split() for _ in range(T)]
results = ["Found!" if t in s else "Not Found!" for s, t in queries]
print('\n'.join(results))
```
这样可以将输入的字符串一次性转化为列表,避免了多次进行输入输出操作。同时,使用列表推导式可以将判断逻辑和结果输出合并在一起,简化了代码结构。
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优化这段代码:n=int(input()) list_a=[] sum=0 for i in range(n): row = input().split( ) list_a.append([int(x) for x in row]) for j in range(n): for k in range(n): if j==k or j+k==n-1: sum+=list_a[j][k] print("{:.2f}".format(sum))
可以使用 NumPy 库来优化这段代码,NumPy 是 Python 的一个科学计算库,它提供了高效的多维数组对象和相关工具。
以下是使用 NumPy 库优化后的代码:
```python
import numpy as np
n = int(input())
list_a = np.zeros((n, n), dtype=int)
for i in range(n):
row = list(map(int, input().split()))
list_a[i] = row
sum = np.sum(list_a.diagonal()) + np.sum(np.fliplr(list_a).diagonal()) - list_a[n//2][n//2]
print("{:.2f}".format(sum))
```
首先,我们使用 NumPy 创建一个 $n \times n$ 的全零矩阵 `list_a`。然后,我们使用 `map` 函数和 `list` 函数将输入的字符串转换为整数列表,并将它们赋值给 `list_a` 的每一行。
接下来,我们使用 NumPy 的 `diagonal` 函数来计算矩阵的对角线元素之和。由于矩阵有两条对角线,我们需要计算它们的和。我们还需要减去中心元素的值,以避免重复计算。
最后,我们使用 `format` 函数来格式化输出结果。
优化这段python代码:n=int(input()) x=input().split() y=0 while 1: y+=1 a=int(x[0])-y for i in range(1,n): if a<int(x[i])-y: a=int(x[i])-y elif a>=int(x[i])+y: a=-1 break else: a+=1 if a==-1: continue else: break print(y)
好的,这段代码可以进行以下优化:
1. 将输入和处理分离,这样可以使代码更加清晰易懂。
2. 避免使用while True循环,可以使用更加优雅的方式来实现。
3. 将列表中的字符串转换为整数,避免在计算时频繁进行类型转换。
4. 在for循环中使用min和max函数,避免使用if语句。
下面是优化后的代码:
```
n = int(input())
x = list(map(int, input().split()))
left = 0
right = max(x)
while left < right:
mid = (left + right) // 2
pos = x[0] - mid
flag = True
for i in range(1, n):
if pos + mid < x[i]:
if pos + 2 * mid < x[i]:
flag = False
break
else:
pos = x[i] - mid
else:
pos = max(pos, x[i] - mid)
if flag:
right = mid
else:
left = mid + 1
print(left)
```
这里使用二分查找的思想来优化代码,具体来说,我们将左右边界设置为0和最大值,然后不断将中间值设置为(left + right) // 2,计算中间值对应的pos值,判断是否满足条件,如果满足,就将右边界设置为mid,否则将左边界设置为mid + 1。这样就可以通过二分查找来找到最小的y。