用Python完成下列【】内的填空：ls=[float(i) for i in input().split()] mx=max(ls) 【_____________________】 mn=min(ls) ls.remove(mn) 【_____________________】 for i in ls: s+=i 【_____________________】 print ("{:.2f}".format(aver)) [题目描述]现在需要计算实验课小组的得分，计算规则为:去掉1个最高分和1个最低分后，求出平均 分 (保留2位小数)作为小组得分，并按格式要求输出。[输入描述]一行，小组每个成员的成绩，用空格分隔 (每个小组成员多于2个)。[输出描述]小组得分 [输入样例] 97 98 99 [输出样例]98.00

ls=[float(i) for i in input().split()] 
mx=max(ls) 
ls.remove(mx) 
mn=min(ls) 
ls.remove(mn) 
s=0
for i in ls:
    s+=i 
aver=s/len(ls)
print("{:.2f}".format(aver))

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优化代码# 输入商品名称、价格和成本，存放到三个列表中names = input().split()prices = list(map(float, input().split()))costs = list(map(float, input().split()))# 计算每个商品的利润，并找到利润最大的商品max_profit = 0max_profit_name = ""for name, price, cost in zip(names, prices, costs): profit = price - cost if profit > max_profit: max_profit = profit max_profit_name = name# 输出利润最大的商品及其利润print(max_profit_name, max_profit)

以下是代码的优化建议：

1. 使用列表解析式或生成器表达式代替显式的 for 循环

列表解析式或生成器表达式可以帮助我们更简洁地生成列表或迭代器，从而减少代码量和运行时间。

例如，我们可以将原来的 for 循环：

profits = []
for name, price, cost in zip(names, prices, costs):
    profits.append(price - cost)

改写成列表解析式：

profits = [price - cost for price, cost in zip(prices, costs)]

2. 使用内置函数 max() 和 enumerate() 代替手动查找最大值和索引

Python 的内置函数 max() 可以返回一个列表中的最大值，而 enumerate() 可以同时返回列表元素和它们的索引。

因此，我们可以将原来的代码：

max_profit = 0
max_profit_name = ""
for name, price, cost in zip(names, prices, costs):
    profit = price - cost
    if profit > max_profit:
        max_profit = profit
        max_profit_name = name

改写成：

profits = [price - cost for price, cost in zip(prices, costs)]
max_profit_index, max_profit = max(enumerate(profits), key=lambda x: x[1])
max_profit_name = names[max_profit_index]

其中，max() 函数的 key 参数指定了一个函数，用来对列表元素进行比较，这里我们使用 lambda 表达式返回每个元素的第二个值（即利润）。

3. 使用 zip() 函数来简化代码

我们可以将原本分别存储商品名称、价格和成本的三个列表，合并为一个包含元组的列表，即每个元组包含一个名称、价格和成本。

这样，我们就可以将代码：

names = input().split()
prices = list(map(float, input().split()))
costs = list(map(float, input().split()))
for name, price, cost in zip(names, prices, costs):
    # ...

改写成：

items = [(name, float(price), float(cost)) for name, price, cost in zip(input().split(), input().split(), input().split())]
for name, price, cost in items:
    # ...

这样可以减少代码量，并且更加清晰明了。

综上所述，优化后的代码如下：

items = [(name, float(price), float(cost)) for name, price, cost in zip(input().split(), input().split(), input().split())]
profits = [price - cost for name, price, cost in items]
max_profit_index, max_profit = max(enumerate(profits), key=lambda x: x[1])
max_profit_name = items[max_profit_index][0]
print(max_profit_name, max_profit)

完整代码s = input().split() t = [float(x) for x in s] print("%.4f" % calculate(*t))

以下是完整代码：

from functools import reduce

def calculate(*t):
    return reduce(lambda x, y: x * y, t)

s = input().split()
t = [float(x) for x in s]
print("%.4f" % calculate(*t))

输入样例：

3 2 1

输出样例：

6.0000