尼克、格莱尔等5位同学进行了一次信息学测试，试编一程序，实现查分功能。先输入成绩，然后输入学号输出相应的成绩。编写一个Python程序

你可以使用字典数据结构来实现这样的功能，因为字典可以轻松地通过键（学号）查找对应的值（成绩）。以下是一个简单的Python程序示例：

# 初始化一个空的字典来存储学生的成绩
scores = {}

# 循环获取每位同学的成绩并存入字典
for i in range(1, 6):  # 假设总共有5位同学
    name = input(f"请输入学生{chr(64+i)}（尼克、格莱尔等）的姓名或学号:")
    score = float(input(f"{name}, 请输入您的成绩: "))
    scores[name] = score

# 接收用户查询并输出对应的成绩
while True:
    query_name = input("请输入你想查询的学生姓名或学号 (输入'q'退出): ")
    
    if query_name == 'q':
        break
    
    if query_name in scores:
        print(f"{query_name} 的成绩是: {scores[query_name]}")
    else:
        print("抱歉，找不到该同学的信息，请确认输入是否正确。")

相关问题

尼克、格莱尔等5位同学进行了一次信息学测试，试编一程序，实现查分功能。先输入成绩，然后输入学号输出相应的成绩。

为了实现这个查分功能的简单程序，你可以使用Python编写一个字典数据结构，其中键是学号，值是对应的成绩。下面是一个基本的示例：

# 初始化学生分数字典
students_scores = {
    'Nick': 0,
    'Grace': 0,
    # 添加其他同学的成绩...
}

def input_score(name):
    score = int(input(f"请输入{name}的成绩："))
    return score

def check_score():
    while True:
        name = input("请输入学号查询成绩(输入'quit'退出)：")
        if name.lower() == 'quit':
            break
        if name in students_scores:
            print(f"{name}的成绩是：{students_scores[name]}")
        else:
            print("学号不存在，请确认后再输入.")

check_score()

在这个程序中，首先我们创建了一个包含学生姓名和初始成绩的字典。`input_score`函数用于获取用户输入的成绩，`check_score`函数则负责处理用户的查询请求。用户可以输入学号查询成绩，如果学号存在，则显示成绩；如果输入'quit'则退出程序。

格莱尔进洞1000次，也没找到尼克。试编一个程序，算一算尼克可能躲在几号洞内

格莱尔在1000次尝试中都没有找到尼克，我们可以假设尼克随机选择了一个洞穴作为藏身之处，而每个洞穴有同等的可能性。为了计算尼克可能躲在的某个特定洞穴编号范围，我们可以编写一个简单的概率模型。

如果我们假设尼克可以躲在1到N号洞穴内的任意一个，那么格莱尔在1000次都没找到的情况下，我们可以推测尼克最有可能躲在一个非常常见的位置，比如洞穴编号的平均数附近。由于格莱尔没有找到他，我们也可以考虑极端情况，即尼克可能在最少或最多人猜测的地方。

这里有一个简单的Python示例：

# 定义总次数和尝试次数
total_attempts = 1000
n_holes = 100  # 假设最大洞穴编号

# 计算平均值作为猜测点
average_hole = n_holes // 2

# 如果尼克只可能在最小或最大的洞穴，返回那个洞穴
if total_attempts == n_holes:  # 尽管不太可能，但为了简单处理
    return min(average_hole, max(average_hole - 1, average_hole + 1))

# 否则，我们可能需要一个更复杂的统计模型来确定，这里仅提供一个近似的答案
most_common_guess = int(total_attempts * (average_hole / total_attempts))  # 猜测他可能在最常猜的位置
return most_common_guess

然而，这个程序只是一个简化的演示，并不是真正的概率分析。在实际应用中，如果没有更多的信息，通常会基于均匀分布来猜测尼克可能的位置。现在，你可以运行这个程序并得到结果，但请注意，这仅是一个理论上的估算。