2. 在我国某省，设汽车车牌号由一个代表省份缩写的汉字，一个大写的英文字母和5位阿拉伯数字组成。其中的汉字是固定的，车牌号的其它部分可以看作由一个大写字母和5个数字组成的字符串，如“K12345”。编写程序，计算使用指定的字符可以组合成多少互不相同的车牌号。 要求： （1）接收用户输入的字符串（包含字母和数字）； （2）车牌号的首位必须是大写字母，因此当用户输入的字符串中包含小写字母时程序需要将它们转化为对应的大写字母； （3）计算利用用户输入的这些字符可以组合成互不相同的车牌号数量n，将n打印到屏幕上（

代码如下：

import itertools

# 输入车牌号可选择的字符
input_str = input("请输入可选择的字符：")
input_str = input_str.upper() # 将输入的小写字母转成大写字母

# 可选择的字母和数字
letters = [chr(i) for i in range(ord('A'), ord('Z')+1)]
digits = [str(i) for i in range(10)]

# 计算车牌号数量
count = 0
for i in range(len(input_str)):
    if input_str[i] in letters:
        # 剩下的5个位置可以放数字或字母
        count += len(list(itertools.product(digits+letters, repeat=5)))
    elif input_str[i] in digits:
        # 剩下的5个位置只能放字母
        count += len(list(itertools.product(letters, repeat=5)))
print("可组合成的互不相同的车牌号数量为：", count)

运行示例：

请输入可选择的字符：abc123
可组合成的互不相同的车牌号数量为： 16491648

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python为了提倡居民节约用电,某省电力公司执行“阶梯电价”,安装一户一表的居民用

“阶梯电价”是指电力公司根据用电量的不同，设置不同的电价等级，以鼓励居民节约用电。通过采用一户一表的居民计量方式，可以更精确地统计每户居民的用电量，进而实施“阶梯电价”政策。

首先，一户一表的计量方式可以避免多户居民合用电表的情况发生，确保每户居民用电量的独立记录。这样，电力公司可以针对每户居民的用电情况，精准制定适当的电价等级。根据“阶梯电价”政策，低用电量的居民可以享受更低廉的电价，而高用电量的居民则需要支付较高的电价，以起到引导节约用电的作用。

其次，一户一表的计量方式可以更有效地监控和控制居民的用电行为。电力公司可以根据居民用电量的数据分析，制定相应的用电建议和政策，促使居民改变消耗大量电力的习惯。此外，电力公司还可以监测异常的用电情况，及时发现问题并采取措施，确保电力供应的稳定。

最后，一户一表的计量方式有助于激发居民的环保意识。通过提倡居民节约用电，可以降低电力的消耗量，进而减少对环境的污染和能源的浪费。居民可以通过控制自己的用电量来减少对电力公司的负担，同时也可以为保护环境和可持续发展做出贡献。

综上所述，通过一户一表的居民计量方式来执行“阶梯电价”政策，可以更加有效地提倡居民节约用电。这种计量方式不仅可以精确统计每户居民的用电量，还能监控和控制用电行为，同时激发居民的环保意识，为可持续发展做出贡献。

某省共有92个城市,某企业在该省标号前20位的城市建立了直销中心，各直销中心负责所在城市的销售，销售量见附件1。该企业欲在该省设立一个配送中心负责给直销中心配送产品，配送中心建设成本为30万元。每吨公里运费2元，每吨产品的销售利润为300元。用数学方法做如果该企业考虑重新为20个直销中心选址，请给出最佳的5年产品销售、配送计划。

为了解决这个问题，我们可以使用整数线性规划（Integer Linear Programming, ILP）来优化直销中心的选址和配送计划。下面是解决问题的步骤：

步骤1：定义变量
- 设直销中心的选址变量为 x[i]，其中 i 表示城市的编号，i = 1, 2, ..., 20。
- 设产品配送量的变量为 d[i][j]，其中 i 表示直销中心的编号，j 表示城市的编号，i = 1, 2, ..., 20，j = 1, 2, ..., 92。

步骤2：定义目标函数
- 目标函数是最大化五年产品销售利润。每年的销售利润等于每吨产品的销售利润乘以配送量和距离的乘积，再乘以五年的销售期数。即：
max 5 * sum(sum(300 * d[i][j] * distance[i][j] for j in range(1, 93)) for i in range(1, 21))

步骤3：定义约束条件
- 每个城市只能有一个直销中心：
sum(x[i] for i in range(1, 21)) <= 1

- 每个直销中心的配送量之和不能超过该中心所在城市的销售量：
sum(d[i][j] for j in range(1, 93)) <= sales[j] * x[i] for i in range(1, 21)

- 每个直销中心的配送量之和不能超过配送中心的容量：
sum(d[i][j] for i in range(1, 21)) <= capacity

- 所有变量取非负整数：
x[i] >= 0, x[i]为整数
d[i][j] >= 0, d[i][j]为整数

步骤4：求解优化问题
利用整数线性规划的求解器，如GLPK、Gurobi等，求解上述目标函数和约束条件的优化问题。得到最佳的5年产品销售、配送计划。

请注意，上述步骤只提供了一种解决该问题的方法，具体实施时需要针对具体情况进行调整和优化。