Python解决洛谷P1421小玉买文具

最新推荐文章于 2023-09-19 21:29:49 发布

原创最新推荐文章于 2023-09-19 21:29:49 发布 · 1.4k 阅读

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#python

本文讲解了一个简单的Python编程问题，即如何正确使用整除运算符。通过对比Python和C++中的整除操作符的不同，文章给出了一段100分的代码示例，帮助读者理解并掌握Python中整除运算的正确用法。

这个题也是很简单，唯一用到的知识点就是Python的整除符号是：

//

有的人用成了c++的：

所以0蛋。话不多说，上代码：

a,b=map(int,input().split())
m=10*a+b
print(m//19)

这就是100分的code啦~

确定要放弃本次机会？

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P1421 小玉买文具 NOIP python题解

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1087

题目描述班主任给小玉一个任务，到文具店里买尽量多的签字笔。已知一只签字笔的价格是 11 元 99 角，而班主任给小玉的钱是 aa 元 bb 角，小玉想知道，她最多能买多少只签字笔呢。输入格式输入只有一行两个整数，分别表示 aa 和 bb。输出格式输出一行一个整数，表示小玉最多能买多少只签字笔。输入输出样例输入 #1复制 10 3 输出 #1复制 5 说明/提示数据规模与约定对于全部的测试点，保证 0 \leq a \leq 10^40≤a≤10 4 ，0 \leq b \leq 90≤b≤

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math.floor函数用于向下取整，返回不大于给定数值的最大整数。floor就是地板的意思，因此是向下，与地板对应的当然是天花板，就是ceil，因此是向上。在水平的数轴上，分别就是向左取整和向右取整。班主任给小玉一个任务，到文具店里买尽量多的签字笔。函数参数：接受一个参数，即要进行取整处理的数值，可以是整数或浮点数。输出一行一个整数，表示小玉最多能买多少只签字笔。b 角，小玉想知道，她最多能买多少只签字笔呢。函数返回值：返回不大于给定数值的最大整数。输入只有一行两个整数，分别表示。

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题目描述班主任给小玉一个任务，到文具店里买尽量多的签字笔。已知一只签字笔的价格是 11 元 99 角，而班主任给小玉的钱是 aa 元 bb 角，小玉想知道，她最多能买多少只签字笔呢。输入格式输入只有一行两个整数，分别表示 aa 和 bb。输出格式输出一行一个整数，表示小玉最多能买多少只签字笔。输入输出样例输入: 10 3 输出: 5 代码如下： a, b = map(int , input().split()) c = a+b/10 num = c//1.9 print("%d" %num

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蒟蒻来写题解了说是水题其实也就是慢慢写能写出来的题吧，这道题有挺多坑的，要注意的点： 1.除了第一位数是个位数，直接输出，其他的个位数都要补0达到两位，例如：925和2509，这里只是单纯讨论输出问题 2.还有一个很多人理解题意容易误解的地方就是925不是比259大吗，为什么输出925，他这里是9和25比较，9比较小，所以就排前面了，和整个数大小无关 3.还有一个坑，读题要仔细，another算1处理，first,a,也算1，both，second算2，third算3 废话不多说，上代码，蒟蒻第一次写洛谷

【洛谷】P1789 【Mc生存】插火把【python】

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P5740 放上我写的简陋程序 s=int(input()) arr=[[]for i in range(s)] temp=[];d=[] if s>1: for i in range(s): arr[i]=list(map(str,input().split())) temp.append(arr[i][0]) del arr[i][0] #print(temp) #print(arr) for i in range(len(arr[i])): a

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### 关于洛谷 P1217 的 Python 解法洛谷 P1217 是一道经典的动态规划问题，通常涉及路径优化或资源分配等问题。以下是基于题目描述可能的解题思路以及对应的 Python 实现。 #### 动态规划的核心思想动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法[^4]。对于此题而言，可以定义状态 `dp[i][j]` 表示前 `i` 个物品，在容量为 `j` 的情况下所能达到的最大价值或最优解。转移方程一般形式如下： ```plaintext dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]) ``` 其中： - `w[i]` 和 `v[i]` 分别表示第 `i` 个物品的重量和价值； - 如果不选该物品，则继承上一状态 `dp[i-1][j]`; - 如果选择该物品，则更新为 `dp[i-1][j-w[i]] + v[i]`. #### Python 实现代码以下是一个通用的背包问题模板代码，适用于解决类似的动态规划问题： ```python # 输入处理部分 n, m = map(int, input().split()) # 物品数量和最大容量 weights = [] values = [] for _ in range(n): w, v = map(int, input().split()) weights.append(w) values.append(v) # 初始化 DP 数组 dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)] # 填充 DP 数组 for i in range(1, n + 1): for j in range(m + 1): if j >= weights[i - 1]: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weights[i - 1]] + values[i - 1]) else: dp[i][j] = dp[i - 1][j] # 输出最终结果 print(dp[n][m]) ``` 上述代码实现了标准的 0/1 背包问题解决方案，具体到洛谷 P1217 可能需要根据实际题目调整输入输出逻辑或者增加额外约束条件[^5]。 #### 注意事项在实现过程中需要注意边界情况的处理，比如当容量不足以放下任何物品时的结果应初始化为零；另外还需注意数据范围是否会超出内存限制等因素影响程序性能[^6]。