PAT乙级python编程练习(六)

本文详细介绍了PAT乙级编程考试中涉及的Python编程练习,包括程序运行时间计算、打印沙漏、人口普查问题、旧键盘问题以及完美数列的解决方案。通过实例和代码解析,帮助读者理解和掌握相关知识点。

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PAT乙级python编程练习(六)

1026 程序运行时间

要获得一个 C 语言程序的运行时间,常用的方法是调用头文件 time.h,其中提供了 clock() 函数,可以捕捉从程序开始运行到 clock() 被调用时所耗费的时间。这个时间单位是 clock tick,即“时钟打点”。同时还有一个常数 CLK_TCK,给出了机器时钟每秒所走的时钟打点数。于是为了获得一个函数 f 的运行时间,我们只要在调用 f 之前先调用 clock(),获得一个时钟打点数 C1;在 f 执行完成后再调用 clock(),获得另一个时钟打点数 C2;两次获得的时钟打点数之差 (C2-C1) 就是 f 运行所消耗的时钟打点数,再除以常数 CLK_TCK,就得到了以秒为单位的运行时间。

这里不妨简单假设常数 CLK_TCK 为 100。现给定被测函数前后两次获得的时钟打点数,请你给出被测函数运行的时间。

输入格式:
输入在一行中顺序给出 2 个整数 C1 和 C2。注意两次获得的时钟打点数肯定不相同,即 C1 < C2,并且取值在 [0,10^7 ]。

输出格式:
在一行中输出被测函数运行的时间。运行时间必须按照 hh:mm:ss(即2位的 时:分:秒)格式输出;不足 1 秒的时间四舍五入到秒。

输入样例:

123 4577973

输出样例:

12:42:59

思路及注意点

  1. python3中的round函数以及格式化输出中对数字的四舍五入处理,当遇到取舍部分与两端点距离相同时,比如下面的1.25保留一位小数的操作(1.25到1.2和1.3的距离相同,但1.251到两端距离就不同,会按照正常四舍五入进行),会取偶数那个端点。因此1.25保留一位会取1.2,1.35保留一位会取1.4。因此在题目中要求四舍五入时,需要用int来处理一下。
>>> round(1.25,1)
1.2
>>> round(1.35,1)
1.4
>>> round(1.251,1)
1.3
>>> print('%.1f' % 1.25)
1.2
>>> print('%.1f' % 1.35)
1.4
>>> int((1.25+0.05)*10)/10
1.3

代码

CLK_TCK = 100
c1, c2 = input().split()
c1 = int(c1)
c2 = int(c2)

t = int((c2 - c1)/CLK_TCK + 0.5)
h = t // 3600
m = t % 3600 // 60
s = t % 60
print('%02d:%02d:%02d' % (h, m, s))

运行结果
测试点| 结果| 耗时| 内存
----|
0| 答案正确| 22 ms| 3056KB
1| 答案正确| 22 ms| 3056KB
2| 答案正确| 21 ms| 3056KB
3| 答案正确| 23 ms| 3076KB
4| 答案正确| 23 ms| 3144KB

1027 打印沙漏

本题要求你写个程序把给定的符号

### 关于PAT乙级Python 1015题目 针对PAT乙级中的Python 1015题目,虽然直接关于此题目的具体解析未在提供的参考资料中明确提及[^2],但是可以基于PAT乙级的一般解题模式以及编程竞赛的特点来构建解答框架。 #### 题目概述 通常情况下,PAT乙级的题目会围绕基础算法、字符串处理、简单数学运算等方面展开。对于编号为1015的具体题目,在缺乏确切描述的情况下,假设该题目属于常见的编程挑战之一,比如涉及数组操作、字符串转换或是简单的逻辑判断等。 #### 解题思路 考虑到PAT系列试题的设计原则,解决这类问题的关键在于理解题目要求并选择合适的数据结构和算法: - **仔细阅读题目说明**:确保完全明白输入输出的要求。 - **设计合理的解决方案**:依据题目特性决定采用何种方法最有效率地解决问题。 - **编写简洁高效的代码**:利用Python的优势简化语法表达,提高程序可读性和执行效率。 - **测试与调试**:通过多个样例验证自己的答案是否正确无误。 #### 代码实现 下面提供一段通用性的Python代码模板作为参考,适用于大多数PAT类型的编程任务(请注意实际比赛中应严格按照官方给定的任务细节调整参数设置): ```python def solve_problem(input_data): result = [] # 存储最终的结果列表 for item in input_data: processed_item = process(item) # 对单个元素进行必要的预处理 computed_value = compute(processed_item) # 执行核心计算逻辑 result.append(computed_value) return format_output(result) if __name__ == "__main__": inputs = read_input() # 获取用户输入或其他形式的数据源 output = solve_problem(inputs) print(output) # 或者按照特定格式写出到文件/标准输出流 ``` 这段伪代码展示了如何接收外部数据、逐项处理并将结果整理成期望的形式返回或打印出来。具体的`process()`、`compute()`函数定义需根据实际情况定制化开发;而`read_input()`则负责获取初始条件或案例集。
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