Input 输入包含多组数据。 每组数据的第一行有一个N（1 <= n <= 100） 接下来有N行 每一行 是"True" 或者 "False", 表示第i道题被解决或者未被解决 (1 <= i <= n) Output 对于每组输入，输出包含一个数，为解决的题目总数。

这是一个关于处理布尔数组的问题，通常用于编程挑战中。给定一组数据，每组数据由两部分组成：

1. 第一行是一个整数 N，表示一共有 N 道题目。
2. 接下来的 N 行，每行都是一个字符串 "True" 或 "False"，分别代表第 i 题是否已经被解答（如果 "True"，则表示已解；若 "False"，则表示未解）。

任务是计算并输出整个数组中所有标记为 "True" 的元素的数量，即已解决的题目总数。这可以通过循环遍历数组，累加每个位置对应的 "True" 数量来完成。在编程语言中，可以使用类似这样的代码结构：

for _ in range(int(input())):
    solved_count = 0
    for status in input().split():
        if status == 'True':
            solved_count += 1
    print(solved_count)

在这个例子中，`input()` 函数用于获取每组数据的第一行，然后内部的 `input().split()` 会将剩下的 N 行合并成一个字符串列表，再逐个判断每项是否为 "True"。

相关问题

多组输入数据 每组数据的第一行包括一个整数N（1<=N<=101）,表示美国的州数，N=0表示输入 结束 接下来一行包括N个正整数，分别表示每个州的选民数，每个州的选民数不超过 100 对于每组数据输出一行，表示希拉里至少需要赢得支持的选民数 输出代码

多组输入数据通常用于描述需要处理多组测试案例或实际应用中的不同情况。在这个特定的题目描述中，你有一个关于美国选举的问题，涉及计算希拉里为了获胜需要赢得的最低选民支持数量。给定的数据结构如下：

1. 每组数据的第一部分包含一个整数 N，代表美国各州的数量，N 的范围在 1 到 101 之间，如果 N 等于 0，则表示输入结束，即这是最后一组数据。

2. 接下来的 N 行，每一行表示对应州的选民人数，这是一个正整数，且不会超过 100。

为了解题，你需要遍历这些数据集，对每组数据做如下操作：
- 计算总选民数（所有州选民数之和）。
- 根据题目要求，假设希拉里想要赢得多数票胜利，这意味着她需要获得的最少选民数应该是总选民数的一半向上取整。

输出结果就是希拉里需要赢得的最小选民数。

示例代码可能会像这样（这里仅提供伪代码）：

while True:
    N = int(input())  # 输入州的数量，若N为0则跳出循环
    if N == 0:
        break
    
    total_votes = 0  # 初始化总投票数
    for _ in range(N):
        votes_per_state = int(input())  # 输入每个州的选民数
        total_votes += votes_per_state
    
    min_votes_won = (total_votes // 2) + (total_votes % 2)  # 向上取整
    print(min_votes_won)  # 输出希拉里需要赢得的支持数

输入一个正整数n（1 < =n <= 10),再输入n*n的矩阵，要求求该矩阵的下三角元素之和。 输入 多组数据输入 输入包括n+1行 第一行为整数：n 接下来的n行为矩阵数据 输出 矩阵的下三角元素之和

这个问题是一个经典的编程任务，通常用于练习二维数组处理和循环结构。给定一个n x n的矩阵，我们需要计算从左上角到右下角的对角线上的所有元素之和。这被称为“主对角线”或“下三角”的和。以下是算法的大致步骤：

1. 首先，读取输入的正整数n。
2. 创建一个n x n的二维列表或数组来存储矩阵的元素。
3. 使用两个嵌套的for循环遍历矩阵。外层循环控制行（i），内层循环控制列（j）。注意，由于我们要找的是下三角元素，所以当j大于等于i时才考虑当前元素。
4. 计算并累加每个满足条件（j >= i）的元素值。
5. 当所有元素都遍历完之后，输出累计的下三角元素之和。

例如，在Python中，可以这样做：

def sum_lower_triangle(n):
    matrix = []
    for _ in range(n):
        row = list(map(int, input().split()))
        matrix.append(row)

    total_sum = 0
    for i in range(n):
        for j in range(i, n):   # 下三角范围
            total_sum += matrix[i][j]

    return total_sum

# 示例输入：
# 3
# 1 2 3
# 4 5 6
# 7 8 9
# 输出：
# 15 (1+4+7+9)