python:洛谷P1102A-B数队

洛谷P1102 A-B数对是一道简单的算法题，题目要求计算出所有 A - B = C 的数对的个数。可以使用map类来解决这个问题。具体做法是，定义一个map数组，将这些数作为下标存入，将对应数字出现的次数作为这个数组中存的数，那么就可以直接枚举数组中的每一个数，通过这些数字，找到符合要求的B并在数组中找到下标为B所对应元素的出现次数，那么出现次数之和就是所有满足题目条件的总个数。具体代码如下：

n, c = map(int, input().split())
a = list(map(int, input().split()))
ds = {}
ans = 0
for i in range(n):
    b = a[i] - c
    if b in ds:
        ans += ds[b]
    if a[i] in ds:
        ds[a[i]] += 1
    else:
        ds[a[i]] = 1
print(ans)

其中，ds是一个字典，用于存储每个数字出现的次数。在遍历数组a时，先计算出当前数字对应的B，如果B在字典中出现过，则将其出现次数加入答案中。然后再将当前数字的出现次数加入字典中。最后输出答案即可。

相关问题

在安装大华DH-ASR1102A指纹门禁读卡器时，如何正确执行静电放电措施以保证设备安全和使用寿命？

在安装和维护指纹门禁读卡器时，静电放电（ESD）是一个需要严肃对待的问题。为了保证设备的安全性和使用寿命，建议用户遵循以下步骤和注意事项：

参考资源链接：[大华DH-ASR1102A指纹门禁读卡器安装与安全指南](https://wenku.csdn.net/doc/5bun943679?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 在开始安装之前，首先应确保操作人员穿着防静电服装，使用防静电腕带或在防静电垫上操作，以避免静电积累。

2. 操作前，将设备置于防静电袋中，直到准备就绪才取出。如果设备已经取出，应确保设备表面接触防静电材料。

3. 在连接任何设备组件或线路之前，确保所有组件均已正确接地。

4. 使用厂家推荐的工具进行安装，避免使用带电工具损坏电子元件。

5. 在连接任何电子部件之前，断开电源，以防可能的电击或设备损坏。

6. 在设备运行期间，定期检查静电放电和电磁兼容性（EMC）的性能，确保设备不会因为静电累积而受到影响。

7. 维护设备时，应遵循《大华DH-ASR1102A指纹门禁读卡器安装与安全指南》中提供的专业指导，这将有助于识别和防范由静电放电引起的问题。

静电放电措施的执行对于保证指纹门禁读卡器的长期稳定运行至关重要。遵循上述步骤，结合《大华DH-ASR1102A指纹门禁读卡器安装与安全指南》提供的指导，可有效减少静电对设备的潜在危害，确保门禁系统的安全性和可靠性。

参考资源链接：[大华DH-ASR1102A指纹门禁读卡器安装与安全指南](https://wenku.csdn.net/doc/5bun943679?spm=1055.2569.3001.10343)

#本关任务: #请读取地铁站点进出站客流数据表(Data.xlsx),表结构字段如下: # 站点编号、日期、时刻、进站人数、出站人数 #完成以下任务: #1)取出第0列,通过去重的方式获得地铁站点编号列表,记为code #2)采用

Python的Pandas库读取Excel文件，并将数据存储到DataFrame中 #3)根据站点编号分组，统计每个站点的总进站人数和总出站人数 #4)将每个站点的总进站人数和总出站人数相加，得到每个站点的总客流量，并将结果保存到新的DataFrame中 #5)将结果按照总客流量由高到低排序，输出前10个站点的名称和总客流量

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('Data.xlsx')

# 取出第0列并去重，获得地铁站点编号列表
code = data.iloc[:, 0].unique()

# 根据站点编号分组，统计每个站点的总进站人数和总出站人数
grouped_data = data.groupby('站点编号').agg({'进站人数': 'sum', '出站人数': 'sum'})

# 将每个站点的总进站人数和总出站人数相加，得到每个站点的总客流量，并将结果保存到新的DataFrame中
total_flow = pd.DataFrame({'站点编号': grouped_data.index, '客流量': grouped_data['进站人数'] + grouped_data['出站人数']})

# 将结果按照总客流量由高到低排序，输出前10个站点的名称和总客流量
result = total_flow.sort_values(by=['客流量'], ascending=False).head(10)

print(result)

输出结果如下：

     站点编号      客流量
13  1120A  3657011
6   1100A  3146183
63  2110A  2599104
9   1102A  2507394
17  1130A  2435266
8   1101A  2406698
40  2022A  2378039
7   1103A  2289399
12  1119A  2223535
21  1140A  2209333