html静态网页制作作业银杏美食一条街（HTML+CSS）简单代码
时间: 2023-12-25 19:03:39 浏览: 33
以下是一个简单的 HTML+CSS 代码示例，用于制作“银杏美食一条街”的静态网页：
```
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>银杏美食一条街</title>
<style>
body {
background-color: #f2f2f2;
font-family: Arial, sans-serif;
}
header {
background-color: #ffc107;
color: white;
padding: 20px;
text-align: center;
font-size: 32px;
font-weight: bold;
}
nav {
background-color: #333;
color: white;
padding: 10px;
}
nav ul {
list-style-type: none;
margin: 0;
padding: 0;
overflow: hidden;
}
nav li {
float: left;
}
nav a {
display: block;
color: white;
text-align: center;
padding: 14px 16px;
text-decoration: none;
}
nav a:hover {
background-color: #ddd;
color: black;
}
section {
float: left;
width: 70%;
padding: 20px;
margin-left: 10%;
background-color: white;
}
aside {
float: left;
width: 20%;
padding: 20px;
background-color: #f2f2f2;
}
footer {
clear: both;
background-color: #333;
color: white;
padding: 10px;
text-align: center;
}
h1 {
font-size: 28px;
margin-top: 0;
}
h2 {
font-size: 24px;
margin-top: 0;
}
p {
font-size: 16px;
line-height: 1.5;
}
img {
max-width: 100%;
height: auto;
margin-bottom: 10px;
}
</style>
</head>
<body>
<header>银杏美食一条街</header>
<nav>
<ul>
<li><a href="#">首页</a></li>
<li><a href="#">美食推荐</a></li>
<li><a href="#">特色小吃</a></li>
<li><a href="#">美食攻略</a></li>
<li><a href="#">联系我们</a></li>
</ul>
</nav>
<section>
<h1>欢迎来到银杏美食一条街</h1>
<p>银杏美食一条街位于广州市越秀区，是一个集合了各种美食的街区。这里有广州特色小吃，也有来自各地的美食佳肴。</p>
<h2>美食推荐</h2>
<p>以下是我们为您推荐的几款美食：</p>
<ul>
<li>广州煲仔饭</li>
<li>潮汕牛肉火锅</li>
<li>四川麻辣烫</li>
<li>重庆小面</li>
</ul>
<h2>特色小吃</h2>
<p>以下是我们推荐的几种特色小吃：</p>
<ul>
<li>广东肠粉</li>
<li>广州早茶</li>
<li>湖南米粉</li>
<li>江苏糖醋排骨</li>
</ul>
</section>
<aside>
<h2>联系我们</h2>
<p>地址：广州市越秀区xxx路xxx号</p>
<p>电话：xxx-xxxx-xxxx</p>
<img src="https://www.example.com/images/map.png" alt="地图">
</aside>
<footer>版权所有 © 银杏美食一条街</footer>
</body>
</html>
```
上述代码包含了一个简单的网页布局，包括了一个页眉、导航菜单、内容区域、侧边栏和页脚。可以根据需要自行修改样式和内容。
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时间复杂度通常用大O符号来表示，它描述了算法执行时间上限的增长率。例如，O(n)表示算法执行时间与输入数据规模n呈线性关系，而O(n^2)则表示算法执行时间与n的平方成正比。当n增大时，O(n^2)算法的执行时间会比O(n)算法增长得更快。
在比较时间复杂度时，我们主要关注复杂度的增长趋势，而不是具体的执行时间。这是因为不同计算机硬件、操作系统和编译器等因素都会影响算法的实际执行时间，而时间复杂度则提供了一个与具体实现无关的评估标准。
一般来说，时间复杂度越低，算法的执行效率就越高。因此，在设计和选择算法时，我们通常希望找到时间复杂度尽可能低的方案。例如，在排序算法中，冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，而快速排序的时间复杂度在平均情况下为O(nlogn)，因此在处理大规模数据时，快速排序通常比冒泡排序更高效。
总之，时间复杂度是评估算法效率的重要工具，它帮助我们了解算法在不同输入规模下的性
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