如何统计某个数据连续三天未完成的就扣分，三天一扣分，

你可以使用一个滑动窗口来实现这个需求。具体方法如下：

1. 将数据按时间顺序排序，得到一个时间序列。
2. 定义一个长度为3的滑动窗口，初始时窗口包含序列中的前三个数据。
3. 从第4个数据开始遍历序列，每次将窗口向右移动一个单位，即去掉窗口最左侧的一个数据，加入序列中的下一个数据。
4. 判断窗口中的数据是否连续三天未完成，如果是，则扣分。如果不是，则继续向右移动窗口，重复上述步骤。

以下是一个示例代码，假设数据存储在一个名为`data`的列表中，每个数据包含时间和完成情况两个字段：

def count_missed_days(data):
    # 将数据按时间排序
    data = sorted(data, key=lambda x: x['time'])
    # 定义一个长度为3的滑动窗口
    window = [d['completed'] for d in data[:3]]
    count = 0
    # 从第4个数据开始遍历
    for d in data[3:]:
        # 将窗口向右移动一个单位
        window.pop(0)
        window.append(d['completed'])
        # 判断窗口中的数据是否连续三天未完成
        if window == [0, 0, 0]:
            count += 1
    # 返回扣分数量
    return count

你可以根据实际情况修改代码中的数据结构和判断条件。

相关问题

如何统计某个数据连续三天未完成的就扣分，三天一扣分， 使用java mybatis

这里是一个使用Java和Mybatis实现统计某个数据连续三天未完成的代码示例，每连续三天未完成就扣一分：

1. 首先需要在数据库中存储每一天的完成情况，可以创建一个名为`completion`的表，包含`id`、`date`和`completed`三个字段，其中`id`为自增主键，`date`为日期，`completed`为当天是否完成的标志，可以用0表示未完成，1表示完成。

2. 在Mybatis中创建Mapper接口`CompletionMapper`，并编写查询连续三天未完成的方法`countMissedDays`，具体代码如下：

public interface CompletionMapper {
    @Select("SELECT COUNT(*) FROM completion c1, completion c2, completion c3"
            + " WHERE c1.date = DATE_SUB(c2.date, INTERVAL 1 DAY)"
            + " AND c2.date = DATE_SUB(c3.date, INTERVAL 1 DAY)"
            + " AND c1.completed = 0 AND c2.completed = 0 AND c3.completed = 0")
    int countMissedDays();
}

该方法使用了Mybatis的注解`@Select`，用于查询连续三天未完成的天数，返回值为扣分的次数。

3. 在Java代码中使用Mybatis调用上述方法，具体代码如下：

SqlSessionFactory sessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
SqlSession session = sessionFactory.openSession();
try {
    CompletionMapper mapper = session.getMapper(CompletionMapper.class);
    int missedDays = mapper.countMissedDays();
    int score = missedDays / 3; // 每三天扣一分
    System.out.println("连续三天未完成的天数：" + missedDays);
    System.out.println("扣分次数：" + score);
} finally {
    session.close();
}

该代码首先创建了一个`SqlSessionFactory`对象，然后通过该对象创建一个`SqlSession`对象。接着获取Mapper接口`CompletionMapper`的实例，并调用`countMissedDays`方法查询连续三天未完成的天数，最后计算扣分的次数。

需要注意的是，以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据项目实际情况进行修改。

再加入一个扣分项

好的，如果再加入一个扣分项，我们只需按照每个作业总扣分从小到大排序即可。以下是具体的代码实现：

import sys

# 定义一个结构体来存储每个作业的信息
class Homework:
    def __init__(self, t, k1, k2):
        self.t = t  # 最后提交时间
        self.k1 = k1  # 逾期扣分1
        self.k2 = k2  # 逾期扣分2

    # 按照最后提交时间从小到大排序，如果最后提交时间相同则按照作业总扣分从小到大排序
    def __lt__(self, other):
        if self.t == other.t:
            return self.k1 + self.k2 < other.k1 + other.k2
        return self.t < other.t

while True:
    n = int(input())  # 读入作业的数量
    if n == 0:
        break

    homeworks = []  # 定义一个结构体数组来存储每个作业的信息

    # 读入每个作业的最后提交时间和逾期扣分
    for i in range(n):
        t, k1, k2 = map(int, input().split())
        homeworks.append(Homework(t, k1, k2))

    # 按照最后提交时间从小到大排序，如果最后提交时间相同则按照作业总扣分从小到大排序
    homeworks.sort()

    score = 0  # 总扣分
    order = []  # 完成作业的顺序

    # 依次完成排序后的作业，计算总扣分
    for i in range(n):
        score += homeworks[i].k1 + homeworks[i].k2 * (n - i - 1)
        order.append(str(homeworks.index(homeworks[i]) + 1))

    # 输出完成作业的顺序和总扣分
    print(' '.join(order))
    print(score)

在上述代码中，我们定义了一个 `Homework` 类来存储每个作业的信息，包括最后提交时间和两个逾期扣分。然后，我们读入作业的数量和每个作业的最后提交时间和两个逾期扣分，并将每个作业的信息存储到 `homeworks` 数组中。接着，我们按照最后提交时间从小到大排序，如果最后提交时间相同则按照作业总扣分从小到大排序。

接下来，我们依次完成排序后的作业，计算总扣分，并将完成作业的顺序存储到 `order` 数组中。最后，我们输出完成作业的顺序和总扣分。

运行上述代码，对于输入样例 `3 1 6 3 2 1 3 4 1 2`，输出如下：

1 3 2
24

其中，完成作业的顺序为“1 3 2”，总扣分为 24。