#有代码如下,请问程序运行结果第一行是: score={'ccg':94,'lbh':68,'car':88}for mkey in sorted(score. keys()): print(mkey,'成绩:', score[mkey])
时间: 2023-12-08 14:03:43 浏览: 25
运行该程序,输出结果第一行为:
```
car 成绩: 88
```
其中,score 是一个字典对象,包含三个键值对,分别是 'ccg':94,'lbh':68 和 'car':88。for 循环依次遍历字典 score 中的键,并使用 sorted() 函数对键进行排序,然后依次输出每个键和对应的值,输出结果为:
```
car 成绩: 88
ccg 成绩: 94
lbh 成绩: 68
```
相关问题
dic = {"ccg": "123456", "lzc": "abcdefg", "zy": "basdfsdf", "zcw": "1123123basdfsdf"},编程输入一个用户名和密码,若用户名存在,删除该用户名和密码。
可以使用Python中的字典操作进行实现,具体代码如下:
```
username = input("请输入用户名:")
password = input("请输入密码:")
dic = {"ccg": "123456", "lzc": "abcdefg", "zy": "basdfsdf", "zcw": "1123123basdfsdf"}
if username in dic.keys() and dic[username] == password:
del dic[username]
print("删除成功!")
else:
print("用户名或密码错误!")
print("当前字典为:", dic)
```
执行结果示例如下:
```
请输入用户名:lzc
请输入密码:abcdefg
删除成功!
当前字典为: {'ccg': '123456', 'zy': 'basdfsdf', 'zcw': '1123123basdfsdf'}
```
ccg算法matlab程序
CCG算法(Conjugate Gradient算法)是一种用于求解大型稀疏线性方程组的迭代方法。它是一种解决对称正定线性方程组的方法,其收敛速度比传统的直接求解方法更快。在Matlab中,我们可以编写CCG算法的程序来实现这一求解过程。
首先,我们需要定义输入的矩阵A和向量b,分别代表线性方程组Ax = b中的系数矩阵和右侧向量。然后,我们需要初始化解向量x和残差向量r,并设置迭代的最大次数和收敛的阈值。接下来,我们可以利用循环来进行迭代求解,直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。
在每一次迭代中,我们需要计算残差向量r的更新值,并利用矩阵A的特性来计算搜索方向p。然后,我们用步长α来更新解向量x,并计算新的残差向量r。接着,我们可以利用残差向量的方向来计算新的搜索方向,并进行下一轮迭代。
最终,当满足收敛条件或达到最大迭代次数时,我们可以得到线性方程组的近似解x。这样,我们就可以编写一个完整的CCG算法的Matlab程序。在实际使用中,我们可以通过调用这个程序来求解大型稀疏线性方程组,从而得到更高效的计算结果。