Python基础100题打卡24天

题目一百

当有些语言输出时,可能会有重复的部分。对于每个单词,输出其出现的次数。输出顺序应与单词外观的输入顺序相对应。
请参阅示例输入/输出以获得澄清。
如果给出以下字符串作为程序的输入:
4 bcdef abcdefg bcde bcdef
输出:
3 2 1 1

代码实现

n = int(input("请输入字符串长度:"))
word_lst = []
word_dict = {}
for i in range(n):
    word = input("请输入字符串:")
    if word not in word_lst:
        word_lst.append(word)
    word_dict[word] = word_dict.get(word,0) + 1

print(len(word_lst))
for word in word_lst:
    print(word_dict[word],end=" ")

运行结果

请输入字符串长度:4
请输入字符串:bcdef
请输入字符串:abcdefg
请输入字符串:bcdebcdef
请输入字符串:bcdef
3
2 1 1 

题目一百零一

你将得到一个字符串,你的任务是计算字符串中字母的频率,并按频率的降序打印这些字母。
如果给出以下字符串作为程序的输入:
aabbbccde
输出:
b 3 a 2 c 2 d 1 e 1

代码实现

方法一:

word = input("请输入需要统计的字符:")
word_set = set(word)
word_lst = []
for i in word_set:
    word_lst.append([i,word.count(i)])

arr_word = sorted(word_lst,key=lambda x: (-x[1],x[0]))
print(arr_word)

方法二:

word = input("请输入需要统计的字符:")
dct = {}
for i in word:
    dct[i] = dct.get(i, 0) + 1

dct = sorted(dct.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))
for i in dct:
    print(i[0], i[1])

方法三:

s = list(input("请输入需要统计的字符:"))

dict_count_ = {k: s.count(k) for k in s}
list_of_tuples = [(k, v) for k, v in dict_count_.items()]
list_of_tuples.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

for item in list_of_tuples:
    print(item[0], item[1])

运行结果

请输入需要统计的字符:aabbbccde
b 3
a 2
c 2
d 1
e 1
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于安保系统中排班、巡逻和打卡功能的软件实现问。首先,我得回顾用户提供的引用内容,看看有哪些相关信息可以整合进去。 引用[1]提到系统需要涵盖自动排班、实时考勤、巡检任务分配等功能,这说明排班和巡逻模块需要智能化处理,可能涉及算法优化。引用[2]指现有系统已经实现了岗位管理、值班管理,并利用GPS和RFID技术进行巡逻监控,这提示我该考虑这些技术的整合。引用[3]中的视频门禁和手机APP功能,可能打卡模块相关,特别是移动端的用。 接下来,我需要分别分析排班、巡逻和打卡三个模块的实现方法。排班部分需要考虑班次规则、员工可用性以及自动排班算法,可能需要遗传算法或回溯算法来优化。同时,引用[1]提到的请假和加班审批流程也需要集成到排班系统中,确保实时更新。 巡逻模块需要路径规划和实时监控。路径规划可能使用A*或蚁群算法,而GPS和RFID技术可以用于跟踪巡逻人员的位置,确保他们按计划执行任务。引用[2]中的巡检管理和报警联动也此相关,需要处理异常事件的自动识别和任务派发。 打卡功能涉及多种方式,如NFC、GPS或人脸识别,确保考勤数据的准确性。移动端打卡和异常处理机制也是重点,引用[3]提到的手机APP可以作为打卡工具,同时需要后台系统实时同步数据。 然后,我需要考虑技术架构,后端使用Java或Python,数据库用MySQL或MongoDB,前端可能用Vue或React。引用[2]提到Java平台的用广泛,所以可能建议Java作为后端语言。同时,引用[3]中的视频门禁系统可能需要移动端集成,所以Android和iOS开发也是必要的。 最后,生成相关问,引导用户深入探讨性能优化、数据安全、移动端适配等问。确保问覆盖用户可能关心的其他方面,比如如何防止打卡作弊或处理大规模排班的效率。 现在需要将这些思考整理成结构化的回答,确保每个模块都有实现方案和技术细节,并正确引用提到的资料。同时,语言要口语化,避免使用Markdown格式,保持自然流畅。</think>安保系统中排班、巡逻和打卡功能的软件实现需要结合智能化算法物联网技术,以下从核心模块分解实现方案: 一、智能排班模块实现 1. 数据建模阶段 - 建立班次规则库:定义$早班(8:00-16:00)$、$中班(16:00-24:00)$等时段对象$Shift(t_start,t_end,min_staff)$ - 构建员工画像:存储$Employee(id,skills,rest_days,work_hours_limit)$等约束条件 - 使用遗传算法生成排班表,目标函数为: $$ \min \sum_{d=1}^{30} \left( \text{需求缺口}_d + \text{超时惩罚}_d \right) $$ 通过交叉变异优化排班方案[^1] 2. 动态调整机制 - 集成请假审批API,实时更新可用人员池 - 突发情况启用回溯算法,重新计算后续$N$排班影响 二、智能巡逻模块实现 1. 路径规划系统 - 构建设施平面图$G(V,E)$,节点包含$巡检点(p_id,check_items)$ - 采用改进A*算法计算最优路径: $$ f(n) = g(n) + h(n) + \lambda \cdot risk(n) $$ 其中$risk(n)$包含历史事件发生概率因子[^2] 2. 执行监控系统 - 通过GPS轨迹采样序列$\{ (x_t,y_t,timestamp) \}$验证路径符合度 - 使用DTW算法计算实际路径规划路径的相似度: $$ D_{tw} = \min_{\pi} \sum_{(i,j)\in\pi} \| \vec{p_i} - \vec{q_j} \| $$ 三、智能打卡系统实现 1. 多模态认证 - 位置校验:通过基站三角定位+GPS获取坐标$(x,y)$,验证是否在允许区域$Area_{polygon}$内 - 生物识别:采用活体检测模型$f_{live}(face_img)→[0,1]$,阈值设定为$0.95$ - 设备绑定:建立$Device(mac,imei)\leftrightarrow Employee$映射关系库 2. 异常处理流程 - 开发补偿打卡审批工作流,包含$申诉单(ticket_id,reason,attach_files)$ - 建立异常模式识别模型: $$ P(abnormal) = \sigma(w_1 \cdot \Delta t + w_2 \cdot \Delta loc) $$ 技术架构建议: ```python # 排班冲突检测示例 def check_conflict(schedule): for emp in schedule: shifts = sorted(emp.shifts, key=lambda x:x.start) for i in range(1,len(shifts)): if shifts[i].start < shifts[i-1].end: raise ConflictError(f"员工{emp.id}班次重叠") return True ```
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