将上面的代码给成python

以下是将上面的代码转化为Python代码：

# 定义一个函数
def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    elif n <= 3:
        return True
    elif n % 2 == 0 or n % 3 == 0:
        return False
    i = 5
    while i * i <= n:
        if n % i == 0 or n % (i + 2) == 0:
            return False
        i += 6
    return True

# 调用函数
print(is_prime(7))  # True
print(is_prime(15))  # False

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将上面代码转化成python代码

下面是将给定的代码转化成Python代码的示例：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    for(int i=1; i<=n; i++) {
        for(int j=1; j<=n-i; j++) {
            cout << " ";
        }
        for(int k=1; k<=2*i-1; k++) {
            cout << "*";
        }
        cout << endl;
    }
    return 0;
}

转化后的Python代码如下：

n = int(input())
for i in range(1, n+1):
    for j in range(1, n-i+1):
        print(" ", end="")
    for k in range(1, 2*i):
        print("*", end="")
    print()

将上面代码转为python

好的，下面是将上面的代码转换为 Python 代码的结果：

import heapq

n = int(input())
tasks = []
for i in range(n):
    d, p = map(int, input().split())
    tasks.append((d, p))

tasks.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1]))

ans = 0
q = []
for i in range(n):
    if tasks[i][0] <= len(q):
        if q[0][1] < tasks[i][1]:
            ans += tasks[i][1] - q[0][1]
            heapq.heappop(q)
            heapq.heappush(q, (tasks[i][0], tasks[i][1]))
    else:
        heapq.heappush(q, (tasks[i][0], tasks[i][1]))
        ans += tasks[i][1]

print(ans)

这段 Python 代码与上面的 C++ 代码类似，都是首先读入任务的数量和每个任务的截止时间和收益，然后按照截止时间和收益排序。接着，用一个堆（heap）存储当前可以执行的任务，每次选择一个还未执行的任务，如果当前时间小于等于堆的大小，说明当前任务可以被执行，如果堆里面已经有任务在执行，就比较当前任务的收益和堆里面的任务收益，如果当前任务的收益比堆里面的任务收益高，就替换掉堆里面的任务，并把收益差加到答案里。如果当前时间大于堆的大小，说明当前任务无法被执行，直接放到堆里面。最后输出答案。

这段 Python 代码的时间复杂度也是 $O(n \log n)$，其中最耗时的是排序操作和堆操作。