2018年萌新刚升为队长,于是带领校队的n名队员一起去郊游,他选定的地点与学校的距离为l米。 为了更快达到目的地,萌新计算了经费后为大家租赁了一辆限乘k人的车,队员们都非常不满,但对于萌新队长敢怒不敢言。 现已知队员走路的速度为v1,车的速度为v2,每位队员只能上车一次。 你的任务是帮助萌新确定到达目的地所用的时间(保留10位小数,考虑上车下车、车掉头时间不计) 输入描述: 第一行输入一个整数m,代表m组数据。 接下来m行,输入5个正整数n,l,v1,v2,k。 其中1≤m≤1000,1≤n≤10000, 1≤l≤109, 1≤v1<v2≤109, 1≤k≤n 输出描述: 输出一行,为一个实数。代表萌新确定到达目的地所用的时间(保留10位小数,考虑上车下车、车掉头时间不计)
时间: 2024-04-09 15:33:46 浏览: 22
首先,我们需要计算队员走路和乘车的时间。队员走路的时间为目的地距离除以队员的走路速度,乘车的时间为的地距离除以车的速度再乘以上车的人数除以车的限乘人数向上取整。然后,取走路时间和乘车时间中较大的一个作为到达目的地所需的时间。
以下是一个示例代码实现:
```python
import math
m = int(input())
for _ in range(m):
n, l, v1, v2, k = map(int, input().split())
walk_time = l / v1
ride_time = math.ceil(l / v2 * n / k)
total_time = max(walk_time, ride_time)
print('{:.10f}'.format(total_time))
```
在这个示例代码中,我们首先输入数据组数m。然后,使用一个循环依次输入每组数据。每组数据包括队员数量n,距离l,队员走路速度v1,车速度v2和车的限乘人数k。接下来,我们使用map函数将输入的字符串转换为整数,并将它们分别赋值给n,l,v1,v2和k。然后,我们计算走路时间和乘车时间,并取较大值作为到达目的地所需的时间。最后,我们使用字符串格式化将结果保留10位小数并打印出来。
注意,这里使用了math模块的ceil函数来向上取整。
相关问题
有 n 名同学参加学校组织的郊游活动,已知学校给这 n 名同学的郊游总经费为 A 元,与此 同时第 i 位同学自己携带了 Mi 元。 为了方便郊游, 活动地点提供 B(≥n)辆自行车供人租用, 租用第 j 辆 自行车的价格为 Cj 元,每位同学可以使用自己携带的钱或者学校的郊游经费,为了方便账务管理,每位同学只能为自己租用自行车, 且不会借钱给他人, 他们想知道最多有多少位同学能够租用到自行车。本题采用二分法。对于区间[l, r], 我们取中间点 mid 并判断租用到自行车的人数能否达到 mid。判断的过程是利用贪心算法实现的。
具体实现如下:
1. 将自行车价格从小到大排序,方便贪心选择。
2. 对于每个中间点 mid,我们从前往后选择自行车,每次选择价格最低的自行车,然后选择能够租用这辆自行车的同学中,携带钱最少的同学租用。如果这个同学的携带钱加上学校的郊游经费仍然不够租用自行车,那么这个同学就不能租用自行车了,我们就从下一个同学开始考虑。
3. 统计能够租用到自行车的人数,如果人数小于等于 mid,说明这个中间点 mid 可以实现,我们将搜索区间缩小到 [mid+1, r],否则搜索区间缩小到 [l, mid-1]。
4. 当搜索区间缩小到一个点时,这个点就是最终的答案。
代码实现如下:
将一段文字提取关键词作为键,与之相关的文字作为值,构建字典结构之后保存为json文件
好的,这里我可以给你提供一个示例代码,使用Python中的jieba库来提取关键词,并将关键词作为键,与之相关的文字作为值,构建字典结构之后保存为json文件:
```python
import jieba
import json
# 假设你有一段中文文本,下面是一个示例
text = "今天是个好日子,我们一起去郊游吧。"
# 使用jieba库进行分词和关键词提取
words = jieba.lcut(text)
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text)
# 构建一个空字典,用于保存关键词和相关文字
keyword_dict = {}
# 遍历每个关键词,将与之相关的文字添加到字典中
for keyword in keywords:
keyword_dict[keyword] = []
for word in words:
if keyword in word:
keyword_dict[keyword].append(word)
# 将字典保存为json文件
with open("output.json", "w") as f:
json.dump(keyword_dict, f)
```
在这个示例中,我们首先使用jieba库进行分词和关键词提取,得到了一个包含关键词的列表。然后,我们遍历每个关键词,将与之相关的文字添加到一个空字典中。具体来说,我们为每个关键词创建了一个键,并将其值设置为一个空列表。然后,我们遍历每个词语,如果当前的关键词出现在词语中,就将该词语添加到关键词对应的值列表中。最后,我们将字典保存为一个json文件。你可以根据你的实际需求修改这个示例代码。
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