大笨钟的心情

题源

团体程序设计天梯赛

题解

#include<iostream>
using namespace std;
int BigBen[24];
int main(){
    for(int i=0;i<24;i++)cin >> BigBen[i];
    for(int time;;){
        cin >> time;
        if(0<=time&&time<=23){
            cout << BigBen[time];
            if(BigBen[time]>50)cout << " Yes";
            else cout << " No";
            cout << endl;
        }else return 0;
    }
    return 0;
}
7-8 敲 (15分) 微博上有个自称“V”的家伙,每天敲催促码农们爱惜身体早点睡觉。为了增加敲的趣味性,还会糟改几句古诗词。其糟改的方法为:去网上搜寻压“ong”韵的古诗词,把句尾的三个字换成“敲”。例如唐代诗人李贺有名句曰:“寻章摘句老雕虫,晓月当帘挂玉弓”,其中“虫”(chong)和“弓”(gong)都压了“ong”韵。于是这句诗就被糟改为“寻章摘句老雕虫,晓月当帘敲”。 现在给你一堆古诗词句,要求你写个程序自动将压“ong”韵的句子糟改成“敲”。 输入格式: 输入首先在第一行给出一个不超过 20 的正整数 N。随后 N 行,每行用汉语拼音给出一句古诗词,分上下两半句,用逗号 , 分隔,句号 . 结尾。相邻两字的拼音之间用一个空格分隔。题目保证每个字的拼音不超过 6 个字符,每行字符的总长度不超过 100,并且下半句诗至少有 3 个字。 输出格式: 对每一行诗句,判断其是否压“ong”韵。即上下两句末尾的字都是“ong”结尾。如果是压此韵的,就按题面方法糟改之后输出,输出格式同输入;否则输出 Skipped,即跳过此句。 输入样例: 5 xun zhang zhai ju lao diao chong, xiao yue dang lian gua yu gong. tian sheng wo cai bi you yong, qian jin san jin huan fu lai. xue zhui rou zhi leng wei rong, an xiao chen jing shu wei long. zuo ye xing chen zuo ye feng, hua lou xi pan gui tang dong. ren xian gui hua luo, ye jing chun shan kong. 输出样例: xun zhang zhai ju lao diao chong, xiao yue dang lian qiao ben zhong. Skipped xue zhui rou zhi leng wei rong, an xiao chen jing qiao ben zhong. Skipped Skipped
尽管提供的引用并未直接提及“心情”或 Python 相关实现,但从上下文中可以推测,“”的心情可能是一个比喻性的表达方式,用于描述某种情感状态或者动态变化的过程。以下是基于此假设的一个完整解决方案。 ### 心情模拟 为了实现“心情”,可以通过 Python 编写一个程序来模拟情绪的变化过程。这里的情绪可以用数值表示,例如快乐、悲伤或其他复杂的情感组合。以下是一种简单的实现方法: #### 情绪模型设计 定义一种情绪模型,其中每种情绪由不同的权重组成,并随着时间推移发生随机波动。这种波动可以反映“”的心理活动。 ```python import random import time class BigBenMood: def __init__(self, initial_mood=50): self.mood = initial_mood # 初始情绪值,默认为中立 (50) def update_mood(self): """更新情绪""" change = random.randint(-10, 10) # 随机改变量 [-10, 10] self.mood += change # 控制范围在 [0, 100] 内 if self.mood < 0: self.mood = 0 elif self.mood > 100: self.mood = 100 def describe_mood(self): """根据当前情绪返回描述""" if self.mood >= 80: return "今天的非常愉快!" elif self.mood >= 60: return "感觉还不错~" elif self.mood >= 40: return "有点低落..." else: return "现在很沮丧..." def simulate_ben_mood(): ben = BigBenMood() while True: ben.update_mood() # 更新情绪 description = ben.describe_mood() # 获取情绪描述 print(f"{description} 当前情绪指数: {ben.mood}") time.sleep(2) # 延迟两秒再继续下一次循环 if __name__ == "__main__": simulate_ben_mood() ``` 上述代码创建了一个名为 `BigBenMood` 的类,该类负责管理并展示“”的情绪状态。每次调用 `update_mood()` 方法时,都会调整其内部情绪变量的值;随后通过 `describe_mood()` 返回对应的文字说明[^3]。 --- ### 关键技术点解析 1. **随机数生成** 使用 `random.randint(a, b)` 函数生成指定区间内的整型随机数,从而让情绪具有不可预测性。 2. **边界控制逻辑** 如果计算得出的情绪超出预设范围,则将其强制约束到合理范围内(即 `[0, 100]`)。这一步骤确保数据始终有效且易于解释[^4]。 3. **时间延迟机制** 调用了标准库中的 `time.sleep(seconds)` 来暂停执行一段时间,使得输出更加直观易读[^5]。 --- ### 扩展方向 如果希望进一步完善该项目,还可以考虑以下几个方面: - 添加更多维度的情绪指标(如愤怒、惊讶等),形成多维向量; - 引入外部输入源影响情绪走向,比如天气状况、新闻事件等因素; - 将结果可视化呈现出来,利用 Matplotlib 绘图工具绘制实时曲线图表。 ---
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