n = 8 m = 3 a = [3, 2, 5, 1, 6, 8, 4, 7] a.sort(reverse=True) c = sum(a[:m]) * 2 + sum(a[m:]) print(c)翻译成c++代码

时间: 2023-02-09 19:59:14 浏览: 70
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python二级模拟卷3图文程序填空阅读填空程序试题.pdf

c = (总和(a[:m]) * 2) + 总和(a[m:]) 其中： - n = 8 - m = 3 - a = [3, 2, 5, 1, 6, 8, 4, 7] - a.sort(reverse=True) 表示将a列表中的元素按降序排序 - c = sum(a[:m]) * 2 + sum(a[m:]) 表示将a列表前m个元素的总和乘以2再加上a列表后n-m个元素的总和 - print(c) 输出c的值 该代码执行后，首先将a列表中的元素按降序排序，然后将a列表前m个元素的总和乘以2再加上a列表后n-m个元素的总和，并将结果赋给变量c，最后输出c的值
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例如，对于数组[3,1,16,34,30]，使用arr.sort()后得到的顺序会是[1,16,3,30,34]，而不是按照数值大小得到的[1,3,16,30,34]。为了实现按数值排序，我们需要提供一个自定义的比较函数。 比较函数是sort()方法的关键。...
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python二级模拟试卷1程序填空阅读填空程序试题(1).doc

题目要求求1+6+11+...+101的和，这是等差数列求和问题，首项a1=1，末项an=101，项数n=101，公差d=5。使用for循环，每次增加5，直到达到101，然后累加。完整代码如下： python s = 0 for i in range(1, 102, 5...

def text1(a): if (a%2==0): a =a /2 elif (a%2!=0): a = (3*a+1)/2 return a n = input() m = input().split() for i in range(len(m)): m[i] = int(m[i]) result = m[0:len(m)] for i in m: a = i while a>1: a = text1(a) if (a in result): result.remove(a) result.sort(reverse = True) if (len(result)==1): print(result[0],end='') else: for i in range(len(result)-1): print(result[i],end=' ') print(result[i+1],end='') 优化这个代码

return (3 * num + 1) // 2 n = int(input()) m = list(map(int, input().split())) result = set(m) for i in m: while i > 1: i = collatz_conjecture(i) result.discard(i) result = sorted(result, ...

将n, m = map(int, input().split()) damage = list(map(int, input().split())) damage.sort(reverse=True) for i in range(m): damage[i] *= 2 print(sum(damage))翻译成c++

这段代码首先使用 map 函数将用户输入的 n 和 m 转换为整数，将用户输入的伤害值也转换为整数存储在 damage 列表中。然后使用 sort 函数对 damage 列表进行降序排序。接下来，使用 for 循环将列表中前 m 个伤害值...

#include<iostream> #include<vector> #include<string> #include<algorithm> using namespace std; class f { private: string m; public: f (string m):m(m){} string getM() {return m;} int ifornot () { string n; n=reverse(m.begin(),m.end()); if(m==n) return 1; else return 0; } }; int main() { int i,x; vector<f>m; f p; string n; vector<string>b; while(cin>>n) { p=f(n); m.push_back(p); } x=m.size(); for(i=0;i<x;i++) { if(f(m[i].ifornot)==1) b.push_back(m[i].getM); } sort(b.begin,b.end); x=b.size(); for(i=0;i<x;i++) cout<<b[i]; return 0; } 有什么错误

1. reverse() 函数返回值为 void，所以在 ifornot() 函数中不能将其赋值给 n，应该直接调用 reverse() 函数，例如 reverse(m.begin(),m.end())。 2. 在 ifornot() 函数中，应该比较 n 和 m 的值...

#include<iostream> #include<vector> #include<string> #include<algorithm> using namespace std; class f { private: string m; public: f (string m=0):m(m){} string getM() {return m;} int ifornot () { string n=m; reverse(m.begin(),m.end()); if(m==n) return 1; else return 0; } }; int main() { int i,x; vector<f>m; f p; string n; vector<string>b; while(cin>>n) { p=f(n); m.push_back(p); } x=m.size(); for(i=0;i<x;i++) { if(m[i].ifornot()==1) b.push_back(m[i].getM()); } sort(b.begin(),b.end()); x=b.size(); for(i=0;i<x;i++) cout<<b[i]; return 0; } 为什么运行出错

4. 逻辑问题：在 ifornot 函数中，将字符串反转后，应该保存到变量 n 中，而不是 m。因此需要将 string n=m; 修改为 string n=m;。 5. 输出问题：在输出回文字符串时，应该加上分隔符，例如空格或换行符。因此需要...

names = input().split() ret = {} for s in names: ret[s] = ret.get(s,0)+1 ls = list(ret.items()) ls.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for k in range(len(ls)): m,n=ls[k] print("{}:{}".format(m,n))每一句什么意思

3. 对于列表中的每个名字，如果这个名字已经在字典中出现过，将对应的计数加1，否则将这个名字作为键，计数初始化为0。 4. 将字典转换为一个包含键值对元组的列表。 5. 对于列表中的每个元素，按照计数值从大到小...

class PolyList: def __init__(self): self.data=[] def add(self,e): self.data.append(e) def createlist(self,fin): for i in fin: if i!='-1': self.data.append(int(i)) def getsize(self): return self.data def __getiteam__(self,i): return self.data[i] def getdata(self): return self.data def sort(self): self.data=sorted(self.data,key=itemgetter(1),reverse=True) def shuchu(self,b): c=PolyList m=len(self.data) n=b.getsize i,j=0,0 while i<m and j <n: if self.data[i]<s2[j]: c.add(self.data[i]) i+=1 else: c.add(s2[j]) j+=1 while i<m: p=self.data[i] c.add(p) i+=1 while j<n: q=b[j] c.add(q) j=j+1 return cs1=input().split()s2=input().split()s3=PolyList()s11=PolyList()s11.createlist(s1)s22=PolyList()s22.createlist(s2)s3=s1.suanchu(s2)print(s3)

这是一个关于 Python 的问题，代码中定义了一个名为 PolyList 的类，包含了一些方法，如 add、createlist、getsize、sort 等。在代码的最后，创建了两个 PolyList 对象 s11 和 s22，并调用了 s11.suanchu(s22) 方法...

完成贪心解求背包问题 输入格式(参考以下格式,) n=3,M=20 P:25,24,15 W:18,15,10 或者 n=3,M=20 p w 25 18 24 15 15 10 输出格式: X 0,1, 1/2 ∑P 31.5

好的，背包问题是经典的动态规划问题，但是...n=3,M=20 P:25,24,15 W:18,15,10 输出格式为： X 0.0, 1.0, 1.0, ∑P 39.0 其中 X 后面的数字表示对应物品是否放入背包中，∑P 表示背包中物品的总价值。

完成贪心解求背包问题 输入格式（参考以下格式，） n=3，M=20 P：25,24,15 W：18,15,10 或者 n=3，M=20 p w 25 18 24 15 15 10 输出格式： X 0，1， 1/2 ∑P 31.5 python

ratio.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 贪心选择物品 X = [0] * n total_p = 0 for i, r in ratio: if W[i] <= M: X[i] = 1 M -= W[i] total_p += P[i] else: X[i] = M / W[i] total_p += P[i] * ...

优化以下python代码：class Scheme_Merging(object): def __init__(self, scheme: dict, threshold): self.scheme = scheme self.thred = threshold self.result = self.get_merged() def get_merged(self): res = {} for k, v in self.scheme.items(): point = [] idxs = self.get_one(v) all_idxs = [i for i in range(len(v))] flat_list = list(set([item for sublist in idxs for item in sublist])) opp_idxs = [i for i in all_idxs if i not in flat_list] for idx in idxs: inter_point = v[idx[0]:idx[-1]+1] median_ = np.median(inter_point) if inter_point[-1] - inter_point[0] <= self.thred: point.append(median_) else: point.extend([inter_point[0], median_, inter_point[-1]]) point.extend(np.array(v)[opp_idxs].tolist()) point.extend([v[0], v[-1]]) res_ = list(set(point)) res_.sort(reverse=False) res[k] = res_ return res def get_one(self, points: list): idx1 = [] n = len(points) - 1 for i in range(n): if points[i + 1] - points[i] < self.thred: idx1.append([i, i + 1]) t = 0 idx3 = [] idx2 = [[i, i] for i in range(n + 1)] for j, ids in enumerate(idx1): if j < len(idx1) - 1: if ids[1] == idx1[j+1][0]: idx2[t].extend([ids[0], ids[1], idx1[j+1][1]]) else: idx3.append(ids) t += 1 continue final_id = [list(set(m[2:])) for m in idx2 if len(m) > 2] final_id.extend(idx3) return final_id

final_id = [list(set(m[2:])) for m in idx2 if len(m) > 2] final_id.extend(idx3) return final_id 这个代码的优化主要包括以下几个方面： 1. 使用 set() 函数替代 list() 函数，提高了代码的效率。 2. 将...

clear all clc p = input('请输入离散信源概率分布，例如[0.5,0.5]：\n'); N = length(p); code = strings(N-1,N); reflect = zeros(N-1,N); p_SD = p; for i=1:N-1 M = length(p_SD); [p_SD,reflect(i,1:M)] = sort(p_SD,'descend'); code(i,M) = '1'; code(i,M-1) = '0'; p_SD(M-1) = p_SD(M-1)+p_SD(M); p_SD(M)=[]; end CODE = strings(1,N); % 初始化对应码字 for i=1:N column = i; for m=1:N-1 [row,column] = find(reflect(m,:)==column); CODE(1,i) = strcat(CODE(1,i),code(m,column)); if column==N+1-m column = column-1; end end end CODE = reverse(CODE); for i=1:N L(i) = size(char(CODE(1,i)),2); end L_ave = sum(L.*p); H = sum(-p.*log2(p)); yita = H/L_ave; disp(['信号符号 ',num2str(1:N)]); disp(['对应概率 ',num2str(p)]); disp(['对应码字 ',CODE]); disp(['平均码长',num2str(L_ave)]); disp(['编码效率',num2str(yita)]);优化该程序

disp(['信号符号 ',num2str(1:N)]); disp(['对应概率 ',num2str(p)]); disp(['对应码字 ',CODE]); disp(['平均码长 ',num2str(L_ave)]); disp(['编码效率 ',num2str(yita)]); 此代码对原始代码进行了如下改进：...

分析Python程序完成贪心解求背包问题输入格式(参考以下格式，) n=3, M=20 P:25,24,15 W: 18,15,10 X 0,1，1/2 p的和为31.5

items.sort(key=lambda x: x[1]/x[0], reverse=True) selected_items = [] total_value = 0 for i in range(n): if M >= items[i][0]: selected_items.append(items[i][2]) total_value += items[i][1] M -= ...

（1）有一个列表s1=［12.122,1222, 981］； （2）从键盘输入一个正整数n，然后分别输入n个整数，组成列表s2，打印输出s2； 汪意：m表示s2的元素个数。 （3）将列表s2合并到s1中，然后对s1列表降序排序; （4）打印输出合并且排序后的s1。

s1.sort(reverse=True) # (4) print("合并且排序后的s1列表为：", s1) 运行结果： 请输入正整数n：3 请输入第1个整数：9 请输入第2个整数：8 请输入第3个整数：7 s2列表为： [9, 8, 7] 合并且排序后的s1...

降序打印m到n之前所有能被7整除的数

2. 然后，遍历从m开始到n（包括n），检查每个数是否可以被7整除（即余数为0）。 3. 如果数能被7整除，就把它添加到列表中。 4. 当找到所有符合条件的数字后，对这个列表进行排序，将它们按降序排列。 5. 最后，遍历...

import pandas as pd data = pd.read_excel('C:\Users\home\Desktop\新建文件夹(1)\支撑材料\数据\111.xlsx','Sheet5',index_col=0) data.to_csv('data.csv',encoding='utf-8') import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"data.csv", encoding='utf-8', index_col=0).reset_index(drop=True) df from sklearn import preprocessing df = preprocessing.scale(df) df covX = np.around(np.corrcoef(df.T),decimals=3) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX.T) featValue, featVec def meanX(dataX): return np.mean(dataX,axis=0) average = meanX(df) average m, n = np.shape(df) m,n data_adjust = [] avgs = np.tile(average, (m, 1)) avgs data_adjust = df - avgs data_adjust covX = np.cov(data_adjust.T) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX) featValue, featVec tot = sum(featValue) var_exp = [(i / tot) for i in sorted(featValue, reverse=True)] cum_var_exp = np.cumsum(var_exp) plt.bar(range(1, 14), var_exp, alpha=0.5, align='center', label='individual explained variance') plt.step(range(1, 14), cum_var_exp, where='mid', label='cumulative explained variance') plt.ylabel('Explained variance ratio') plt.xlabel('Principal components') plt.legend(loc='best') plt.show() eigen_pairs = [(np.abs(featValue[i]), featVec[:, i]) for i in range(len(featValue))] eigen_pairs.sort(reverse=True) w = np.hstack((eigen_pairs[0][1][:, np.newaxis], eigen_pairs[1][1][:, np.newaxis])) X_train_pca = data_adjust.dot(w) colors = ['r', 'b', 'g'] markers = ['s', 'x', 'o'] for l, c, m in zip(np.unique(data_adjust), colors, markers): plt.scatter(data_adjust,data_adjust, c=c, label=l, marker=m) plt.xlabel('PC 1') plt.ylabel('PC 2') plt.legend(loc='lower left') plt.show()

这段代码是在进行主成分分析（PCA）的数据预处理和可视化操作。首先读取一个 Excel 文件并将其转换为 CSV 格式，然后使用 sklearn 库中的 preprocessing 模块对数据进行标准化处理，接着计算数据集的协方差矩阵并...

有两个整数序列，将其合并，去除其中重复元素，得到一个严格单调递减序列。 例如有序列2,4,2,1,4和1,5,4,5,5,2，将其合并后得到的递减序列为：5，4，2，1 又比如有序列：1,6,3,6,1,1,7 和 3,7,8,7,1,8,5,8，合并后得到的递减序列为：8，7，6，5，3，1 格式 输入格式 一共有4行，第一行是一个整数m（1≤m≤500），表示第一个序列的元素数目。第二行是m个正整数，中间用空格分隔。第三行是一个整数n（1≤n≤500），表示第二个序列的元素数目，第四行是n个正整数，中间用空格分隔 输出格式 一行数据，合并后降序排列的元素，中间以空格分隔 样例 输入样例 6 6 2 4 2 1 5 8 6 7 2 8 6 6 7 1 输出样例 8 7 6 5 4 2 1 怎么用python的集合做

result.sort(reverse=True) # 输出结果 print(' '.join(str(x) for x in result)) 注意，在输入时需要使用 map() 函数将输入的字符串转换成整数列表，输出时需要使用 ' '.join() 将列表中的元素以空格...
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