输入任意数字查找最小数字的数量python

时间: 2023-08-04 20:26:51 浏览: 63
可以通过以下代码实现输入任意数字列表,查找列表中最小数字的数量: ```python num_list = input("请输入数字列表,用空格分隔:").split() num_list = [int(num) for num in num_list] # 将输入的字符串列表转换为整数列表 min_num = min(num_list) # 获取列表中的最小值 count = num_list.count(min_num) # 统计最小值出现的次数 print("最小数的数量为:", count) ``` 这段代码首先通过 `input()` 函数获取用户输入的数字列表,并将其转换为整数列表。然后使用 `min()` 函数获取列表中的最小值,再使用 `count()` 函数统计最小值出现的次数。最后输出最小数的数量。
相关问题

输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。要求时间复杂度是O(n)。如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可。 【输入形式】 一个升序排序的数组以空格隔开,以及一个目标数字,换行输入 【输出形式】 如果存在数组中两个数字和为目标数字,则输出数字对; 如果存在多个满足条件的数字对,输入一对即可; 不存在则不输出;

以下是一种基于双指针的解法,时间复杂度为 O(n): ```python def find_two_numbers(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left < right: curr_sum = arr[left] + arr[right] if curr_sum == target: return arr[left], arr[right] elif curr_sum < target: left += 1 else: right -= 1 return None arr = list(map(int, input().split())) target = int(input()) result = find_two_numbers(arr, target) if result: print(result[0], result[1]) ``` 算法思路: 1. 初始化左右两个指针,分别指向数组的第一个元素和最后一个元素; 2. 计算左右两个指针所指向的元素的和; 3. 如果和等于目标值,返回这两个元素; 4. 如果和小于目标值,说明左指针指向的元素太小,需要将左指针向右移动一位; 5. 如果和大于目标值,说明右指针指向的元素太大,需要将右指针向左移动一位; 6. 重复步骤 2~5,直到找到一对元素的和等于目标值,或者左右指针相遇(此时意味着不存在这样的一对元素)。 注意:由于数组已经按升序排序,因此左指针指向的元素的值最小,右指针指向的元素的值最大。因此,我们每次可以通过调整左右指针的位置,来接近目标值。

python 正则表达式查找字符串中两个字符串之间的数据的程序

同样可以使用Python中的re模块实现正则表达式查找字符串中两个字符串之间的数据。以下是一个示例程序: ```python import re string = "The text is between 'start' and 'end'" match = re.search(r"'(.*?)'", string) if match: print(match.group(1)) else: print("No match") ``` 在这个示例中,我们使用正则表达式查找字符串中"'start'"和"'end'"之间的文本。正则表达式是"'(.*?)'",其中"'"表示匹配单引号,"(.*?)"表示匹配任意字符,但是尽可能少地匹配。如果找到匹配项,则打印结果"start"和"end"。注意,在正则表达式中使用了"?"字符,这是一个非贪婪匹配,确保我们只捕获两个单引号之间的最小文本段。

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以下代码出现错误:NameError: name 'left_image' is not defined。代码如下:@pyqtSlot() def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作,去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', left_image) cv2.waitKey(0) showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImgae).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

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