1.红富土苹果按照色泽划分等级的标准是:(1)着色面积大于等于75%,划分为特等果;((2)着色面积小于75%。大于等于50%,划分为一等果;(3)看色面积小于50%,大于等于25%。划分为二;(4)着色面积小干25%,划分为等外果,请写代码,用input函数瑜入红富士着色面积(百分比转换为小数),分支结构实现使用色泽判断苹果的等级,输出最终判定结果,例如:输入为04,输出为 着色度40%判定为二等果。【10分】
时间: 2024-02-25 13:55:25 浏览: 171
以下是实现该功能的 Python 代码:
```python
color_rate = float(input("请输入红富士苹果的着色面积(百分比):"))
if color_rate >= 75:
print("着色度{}%判定为特等果".format(color_rate))
elif color_rate >= 50:
print("着色度{}%判定为一等果".format(color_rate))
elif color_rate >= 25:
print("着色度{}%判定为二等果".format(color_rate))
else:
print("着色度{}%判定为等外果".format(color_rate))
```
代码的逻辑如下:
1. 通过 `input()` 函数获取用户输入的红富士苹果的着色面积,将其转换为小数并赋值给 `color_rate` 变量。
2. 使用分支结构根据着色面积的大小判定苹果的等级,并使用 `print()` 函数输出最终判定结果。注意在 `print()` 函数中使用了字符串格式化,将 `color_rate` 变量的值插入到字符串中。
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Description 刚进入富土康的 Yassin 在进行对 iPhone 的零件设计,众所周知,测量总是有误差的。现在 Yassin 需要对他的误差进行一定的计算。 现在已经给定的图纸中标定了 � n 个零件的大小,我们不妨将其即为 � � a n , 而 Yassin 需要确定一个最小误差 � � � eps, 并用误差范围内的数据来从小到大生产一系列零件。 具体而言,需要确定一个最小的 � � � eps, 使得存在这样一个上升的正整数序列 � � b n , 满足对于任意的 1 ≤ � ≤ � 1≤i≤n, 均有 ∣ � � − � � ∣ ≤ � � � ∣a i −b i ∣≤eps Input 第一行一个数字 � n , 表示图纸的个数。 第二行 � n 个正整数,表示序列 � � a n 。 Output 一行一个正整数,为满足条件的最小的误差
这是一道数学题,可以通过二分答案来解决。具体而言,我们可以二分一个误差范围 eps,然后检查是否存在一个上升的正整数序列 b,使得对于任意的 1 ≤ i ≤ n,都有 |a_i - b_i| ≤ eps。检查的方法可以通过贪心来实现:对于每个 a_i,我们找到最小的满足 b_j ≥ a_i 的 j,然后将 b_j 设为 a_i。如果找不到这样的 j,说明无法构造出合法的序列,此时应该将二分的答案调大。如果能够构造出合法的序列,则说明当前的误差范围可以实现,此时应该将二分的答案调小。重复上述过程直到误差范围收敛到最小。
具体实现时,可以先将序列 a 排序,然后二分 eps 的取值范围,对于每个 eps,检查是否能够构造出合法的序列。检查的过程可以使用一个指针 j 来记录当前的位置,然后依次将 a 中的元素匹配到 b 中,直到找到一个满足 b_j ≥ a_i 的位置 j,然后将 b_j 设为 a_i,继续匹配下一个元素。如果无法匹配,则说明当前的 eps 不合法,应该将二分的上界调高。如果匹配成功,说明当前的 eps 可行,应该将二分的下界调低。最终二分的结果就是最小的合法误差范围。
代码如下:
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