下面这段代码超时了，请给出优化后的完整代码 def build(temp, i): H = temp[0] L = temp[1] print("Case {}: {}".format(i + 1, 2 ** (H - 1) + 2 * L - 1), end="") times = eval(input()) inputNumber = [] for i in range(times): temp = input().split() temp = [eval(i) for i in temp] inputNumber.append(temp) for i in range(times - 1): temp = inputNumber[i] build(temp, i) print() build(inputNumber[-1], times - 1)

这段代码的问题在于使用了较为低效的计算方法，导致超时。优化后的代码可以使用更快速的计算方法来求解。

以下是优化后的完整代码：

def build(temp, i):
H = temp[0]
L = temp[1]
result = (2 ** (H - 1) + 2 * L - 1)
print("Case {}: {}".format(i + 1, result), end="")

times = int(input())
inputNumber = []
for i in range(times):
temp = input().split()
temp = [int(i) for i in temp]
inputNumber.append(temp)

for i in range(times - 1):
temp = inputNumber[i]
build(temp, i)
print()

build(inputNumber[-1], times - 1)

在优化后的代码中，通过将计算结果存储在变量result中，避免了重复计算。另外，使用int()函数替代eval()函数进行类型转换，提高了代码的安全性和效率。

相关问题

n = int(input()) days = 0 while n > 0: days += 1 if days % 7 == 1 or days % 7 == 2: n += 7 n -= 1 print(days) 这段代码超时了

这段代码的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是剩余口罩数量。当口罩数量很大时，会导致程序运行时间过长，从而超时。

为了优化代码，可以将口罩的获取方式进行改进，而不是每次都逐天判断。可以计算出以当前剩余口罩数量 n 为起点，每次获取口罩的周期是 7 天（每周一和周二），以及每次获取的口罩数量是 7 枚。

改进后的代码如下：

n = int(input())

# 计算整周的口罩数量
weeks = n // 14
# 计算剩余不足一周的天数
remaining_days = n % 14

# 计算口罩的获取总数
total_masks = weeks * 14 + min(remaining_days, 2) * 7

# 计算带口罩的天数
days = total_masks // 2

print(days)

这样，通过直接计算整周的口罩数量和剩余不足一周的天数，可以避免逐天判断，大大提高了代码的效率。

这段代码运行超时，请给出优化后的完整代码 #include <stdio.h> long long power(int base, int exponent) { long long result = 1; for (int i = 0; i < exponent; i++) { result *= base; } return result; } void build(int temp[2], int i) { int H = temp[0]; int L = temp[1]; long long result = power(2, H - 1) + 2 * L - 1; printf("Case %d: %lld", i + 1, result); } int main() { int times; scanf("%d", &times); int inputNumber[times][2]; for (int i = 0; i < times; i++) { scanf("%d %d", &inputNumber[i][0], &inputNumber[i][1]); } for (int i = 0; i < times - 1; i++) { build(inputNumber[i], i); printf("\n"); } build(inputNumber[times - 1], times - 1); return 0; }

在这段代码中，可能出现运行超时的原因是在计算幂运算时使用了循环来累乘的方式，对于较大的指数值，会导致计算时间增长较快。

为了优化代码，可以使用递归方式来计算幂运算，以减少循环次数，从而提高计算效率。

以下是优化后的完整代码：

#include <stdio.h>

long long power(int base, int exponent) {
if (exponent == 0)
return 1;
else if (exponent % 2 == 0) {
long long temp = power(base, exponent / 2);
return temp * temp;
} else {
long long temp = power(base, (exponent - 1) / 2);
return base * temp * temp;
}
}

void build(int temp[2], int i) {
int H = temp[0];
int L = temp[1];
long long result = power(2, H - 1) + 2 * L - 1;
printf("Case %d: %lld", i + 1, result);
}

int main() {
int times;
scanf("%d", &times);
int inputNumber[times][2];

for (int i = 0; i < times; i++) {
scanf("%d %d", &inputNumber[i][0], &inputNumber[i][1]);
}

for (int i = 0; i < times - 1; i++) {
build(inputNumber[i], i);
printf("\n");
}

build(inputNumber[times - 1], times - 1);

return 0;
}

在优化后的代码中，使用递归方式实现了幂运算的函数`power()`。当指数为0时，返回1；当指数为偶数时，通过递归计算一半指数的结果并相乘；当指数为奇数时，通过递归计算一半指数减1的结果并相乘，再乘以底数。这样可以减少计算次数，提高效率。

通过这种优化，可以避免运行超时的问题，并且提高代码的效率。