(模拟决赛现场最终成绩计算过程)编写程序,模拟决赛现\n场最终成绩计算过程。首先输入大于2的整数作为评委人数,\n然后依次输入每个评委的打分,要求每个分数都介于0~100.\n输入完成所有评委打分之后,去掉

时间: 2023-05-01 14:06:01 浏览: 66
这是一道模拟决赛现场最终成绩计算过程的编程题目。首先,输入大于2的整数作为评委人数,然后根据评委数量输入每个评委的打分,要求每个分数都介于0到100之间。输入完所有评委的分数后,计算所有分数的平均值并输出。
相关问题

编写程序,模拟决赛现场最终成绩计算过程。首先输入大于2的整数作为评委人数,然后依次输入每个评委的打分,要求每个分数都介于0和100之间。输入完所有评委打分之后,去掉一个最高分,去掉一个最低分,剩余分数

这道题目要求写一个模拟决赛成绩计算的程序。首先输入大于2的整数作为评委人数,然后依次输入每个评委的打分,要求每个分数都介于0和100之间。输入完成后,去掉一个最高分和一个最低分,剩余分数求平均值作为选手的最终得分,输出结果即可。

编写程序,模拟决赛现场最终成绩计算过程。首先输入大于 2 的整数作为 评委人数,然后依次输入每个评委的打分,要求每个分数都介于 0~100。输入完 所有评委打分之后,去掉一个最高分,去掉一个最低分,剩余分数的平均分即为 该选手的最终得分。

以下是 Python 代码实现: ```python n = int(input("请输入评委人数:")) scores = [] for i in range(n): score = int(input("请输入第{}个评委的打分:".format(i+1))) while score < 0 or score > 100: score = int(input("分数应在0~100之间,请重新输入第{}个评委的打分:".format(i+1))) scores.append(score) scores.sort() # 排序 sum_scores = sum(scores[1:-1]) # 去掉最高分和最低分,求和 avg_score = sum_scores / (n-2) # 求平均分 print("最终得分为:{:.2f}".format(avg_score)) ``` 运行程序后,按照提示输入评委人数和每个评委的打分,程序会自动计算出最终得分并输出。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python2练习题——编写函数,输入数字,判断是否是素数

定义 素数又称质数。...(6)若n为大于或等于2的正整数,在n到 之间至少有一个质数。 (7)若质数p为不超过n( )的最大质数,则 。 (8)所有大于10的质数中,个位数只有1,3,7,9 素数密度公式 根据
recommend-type

阶乘计算 编写程序,对给定的n(n≦100),

编写程序,对给定的n(n≦100),计算并输出k的阶乘k!(k=1,2,…,n)的全部有效数字。由于要求的整数可能大大超出一般整数的位数,程序用一维数组存储长整数,存储长整数数组的每个元素只存储长整数的一位数字。...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差

![MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差](https://site.cdn.mengte.online/official/2021/11/20211128213137293.png) # 1. 正态分布概述 正态分布,又称高斯分布,是统计学中最重要的连续概率分布之一。它广泛应用于自然科学、社会科学和工程领域。 正态分布的概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * exp(-(x - μ)² / (2σ²)) ``` 其中: - μ:正态分布的均值 - σ:正态分布的标准差 - π:圆周率 正态分布具有以下特性: - 对称性:
recommend-type

我正在开发一款个人碳足迹计算app,如何撰写其需求分析文档,请给我一个范例

为了更全面、清晰地定义个人碳足迹计算app的需求,需求分析文档应该包含以下内容: 1.项目简介:对该app项目的概述及目标进行说明。 2.用户分析:包括目标用户群、用户需求、行为等。 3.功能需求:对app的基本功能进行定义,如用户登录、数据录入、数据统计等。 4.非功能需求:对使用app的性能和质量等进行定义,如界面设计、数据安全、可扩展性等。 5.运行环境:包括app的开发环境和使用环境。 下面是一个范例: 需求分析文档 1. 项目简介 该app项目旨在为用户提供一款方便、易用、可定制的个人碳足迹计算平台,以促进环保和可持续性发展。 2. 用户分析 目标用户群:全球关
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联

![MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联](https://img-blog.csdnimg.cn/bd5a45b8a6e94357b7af2409fa3131ab.png) # 1. MATLAB中正态分布的理论基础 正态分布,又称高斯分布,是一种常见的概率分布,其概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * e^(-(x-μ)² / (2σ²)) ``` 其中,μ表示正态分布的均值,σ表示标准差。正态分布具有以下特点: - **对称性:**正态分布的概率密度函数关于均值μ对称。 - **钟形曲线:**正态分布的概率密度函数呈钟形曲线
recommend-type

我现在需要学习基于opencv和mediapipe并且是python的手势识别,我该如何系统的学习呢

你可以先了解一下opencv和mediapipe的基本使用方法和常见功能,然后学习手势识别的算法和方法。具体学习的过程可以包括以下步骤: 1. 学习opencv的基本操作,例如读取、保存、处理图像的方法,以及如何进行图像的降噪、二值化、边缘检测等操作。 2. 学习mediapipe的使用方法,了解如何使用它进行姿势估计和手部检测。 3. 学习手势识别的算法和方法,了解如何识别手部的姿势和手势动作,并进行分类和识别。 4. 进行实践,尝试编写基于opencv和mediapipe的手势识别代码,对不同类型的手势进行识别和分类。 5. 继续学习和研究,扩展自己的知识和技能,探索更深入和复杂