ACM python 输入输出

ACM模式python输入输出 一、多行等长输入 题目描述: 计算a+b 输入描述: 输入包括两个正整数a,b(1 <= a, b <= 10^9),输入数据包括多组。 输出描述: 输出a+b的结果 示例: 输入: 1 5 10 20 输出: 6 30 代码: while True: try: l = list(map(int, input().strip().split())) print(sum(l)) except EOFError. 阅读详情

1 多行等长输出

while True:
	try:
		l = list(map(int, input().split()))
		print(sum(l))
	except:
		break

2 多行不等长输出

while True:
	try:
		l = list(map(int, input().split()))
		if len(l) != 1:
			print(sum(i))
		else:
			pass
	except:
		break

3 多行输入,遇00停止

while True:
	try:
		a, b = map(int, input().split())
		if a == 0 and b == 0:
			break
		else:
			print(a+b)
	except:
		break

4 多行输入,遇0停止

while True:
	try:
		l = list(map(int, input().split()))
		if l[0] == 0:
			break
		else:
			print(sum(l))
	except:
		break

5 先输入行数,再输入各行

while True:
	try:
		n = int(input())
		for i in range(n):
			l = list(map(int, input().split()))
		print(sum(nums[1:]))
	except:
		break

6 每行第一个数为数据个数

while True:
	try:
		l = list(map(int, input().split()))
		print(sum(l[1:]))
	except:
		break

7 输入为字符串型整型

while True:
	try:
		l = list(map(int, input().strip().split()))
		print(sum(nums))
	except:
		break

8 首行为字符串个数,第二行为空格空开的字符串

while True:
	try:
		n = int(input())
		l = list(map(str, input().strip().split()))
		print(" ".join(l))
	except:
		break

9 多行字符串输入

while True:
	try:
		l = list(map(str, input().strip().split()))
		l.sort()
		print(" ".join(l))
	except:
		break

10 多行字符串输入

while True:
	try:
		l = list(map(str, input().strip().split()))
		l.sort()
		print(".".join(l))
	except:
		break

总结

其实很简单:
list
map
sort
join
input
就是上面几个函数用法哦,记住重点就能写出来。

python-ACM模式输入输出 【代码】python-ACM模式输入输出。 阅读详情

相关推荐

『ACM入门』蓝桥杯ACM训练系统基本输入输出教程(Python版)

本文参考:https://www.dotcpp.com/wp/34.html 在介绍训练场的OJ系统之前,首先为大家介绍一下ACM: ACM原代表美国计算机协会,因其举办的ICPC即国际大学生程序设计竞赛而闻名全世界,此项赛事要求学生的在五小时内解决全英文问题,并在效率和速度以及代码的审查上要求非常严格以至近乎苛刻,被誉为是计算机界的“奥林匹克”。在大学中,因其含金量、认可度等非常之高,故而在大学...

J_Y_C_P的博客 1499

Python ACM 模式下的输入输出

与leetcode的核心代码模式不同,acm模式下需要自己编写输入与输出函数。本文对在acm模式下的python输入输出做了总结

single_dog的博客 1万+

Python3 ACM模式输入输出全攻略:从牛客网到华为机试的实战技巧

本文详细解析了Python3在ACM模式下的输入输出处理技巧,针对牛客网、华为机试等在线评测系统。文章从input()函数本质出发,总结了六种高频输入模式的处理模板,并提供了链表、二叉树等数据结构的I/O实战方案,最后给出性能优化与常见避坑指南,帮助开发者高效应对算法笔试。

zero1的博客 998

acm 程序设计大赛各种输入方式(python版)

acm 程序设计大赛各种输入方式(python版)

qingjiao_fa的博客 1305

FANUC机器人PROFINET通讯方式组态

6 然后对模块进行命名及更改IP地址,点击“Network Detection”,进行扫描,会生成下图,双击商科模块会生成下边的对话框,对模块进行命名及更改IP地址,在“Permanent Name”处点对勾,完成后点击“Apply Name及Apply”进行命名。此处注意,上图左上在线在不了,网络扫描处上面也灰色的,扫描不了。5双击abcc-prt-2-port RT(FW1.13),生成下面图标,在右边点击1、2把原来内容删掉,从新在左侧加载 ,使1、2是输出,3、4为输入,完成后点击OK。

dxs93的博客 8431

手把手教你用STM32标准库写一个能OTA升级的Bootloader(附完整代码)

本文详细介绍了如何使用STM32标准库开发支持OTA无线升级的Bootloader系统,包括Flash分区规划、Bootloader核心实现、无线升级流程及安全校验机制。通过实战代码示例,帮助开发者快速掌握STM32固件升级技术,提升物联网设备的远程维护能力。

weixin_30181209的博客 263

Python:ACM模式下简单的数字与字符串输入与输出

ACM模式下,python输入与输出 以a+b题目为例

Raintail的博客 1360

YOLOv11 模型改进全流程:从代码修改到性能跃升,让你打造专属检测利器

无论是科研中需要发表创新点满满的论文,还是企业里要解决特定场景的检测难题,这套方法都能让你在YOLOv11的基础上打造出“量身定制”的检测模型。别再让通用模型的“平庸性能”限制你的项目上限——现在就动手修改代码,让你的YOLOv11模型在精度、速度或小样本适应能力上实现跨越式提升,用技术突破证明你的AI研发实力!本文将带你从代码层面入手,完成从骨干网络到损失函数的全维度改进,真正掌握让YOLOv11“为你所用”的技术实力。该改进对小样本类别(如数据集中仅占5%的“稀有缺陷”)的识别精度提升显著。

m0_71589036的博客 402

算法面试——ACM输入输出总结(Python)

【代码】算法面试——ACM输入输出总结(Python)

weixin_52148768的博客 1977

Vibe Writing 手把手教程:Obsidian + Claudian + Skill

本文介绍了Vibe Writing的实操教程,主要使用Obsidian+Claudian+Skill组合。教程包含工具安装配置(Obsidian、Claudian插件)、核心工作流(选题-调研-写作-发布)和效果对比。重点展示了Claude Code生成的文本更具"人味"和场景感,优于其他AI工具。作者强调工具只是辅助,内容灵魂仍需个人思考积累。附有公众号排版和全网发布工具推荐,以及自动配图生成方案。

299

基于Simulink的伺服电机位置闭环控制仿真

本文带你从零构建了伺服电机位置闭环控制系统​ 的完整Simulink仿真模型,实现了:✅ 搭建PMSM伺服电机、逆变器、机械臂负载的主电路与编码器反馈模型;✅ 用MATLAB Function实现三环控制(位置环PID、坐标变换、电流环PI);✅ 验证阶跃定位(稳态误差0.002°、响应0.08s)与正弦跟踪(误差0.008°)的高性能;✅ 对比开环控制,明确位置闭环在精度、响应、抗扰上的优势;✅ 理解“三环嵌套+反馈校正”的核心思想(精密定位的工程实现)。核心收获。

amy_mhd的博客 173

ACM模式,Python

在ACM模式,我们需要执行:1、读取输入数据,通过input()函数或sys.stdin.readline()来实现。2、处理输入数据,根据题目要求进行对数据的处理,例如进行排序、计算等操作。3、输出结果,通过print()函数或sys.stdout.write()来实现。

Kayla_Smith的博客 4045

【CAD】【手把手带你写一个DXF&JAVA解析框架】02——整理DXF元数据实体类,涵盖重要属性与对照组码

本文系统梳理了DXF文件解析中的核心元数据类,重点分析了Tables段(图层、块记录)、Blocks段和Entities段的关键数据结构。通过详细的组码说明和对照代码实现,阐述了图层定义(DXFLayer)、块记录(DXFBlockRecord)、应用程序标识(DXFAppId)等表对象的属性构成;同时解析了直线(DXFLine)、多段线(DXFLwPolyLine)、圆弧(DXFArc)、文字(DXFText)等实体类的几何特征与属性定义。文章还构建了顶点(Vertex)、基类(DXFEntity、DXF

Wonder ZH 268

ACM的Python版输入输出

目录 一、输入部分 1. 单样例输入 (1)只需输入一行 2. 多样例输入 (1)多样例输入,无明确样例个数 (2)要输入N行  (3)多样例输入,指定结束符号 (4)输入N组,指定结束符号 3.多样例复杂输入 (1)多样例输入,无明确样例个数 (2)要输入N行 Reference 一、输入部分 1. 单样例输入 (1)只需输入一行 题目描述: 对10个整数从小...

Microstrong 1万+

【论文复现】——基于LM优化的NDT点云配准算法

传统的正态分布变换配准算法处理初始位姿变换相差较大的两帧点云时,存在无法收敛或者陷入局部最小值的问题。为了提高算法的收敛性能,提出了一种基于LM方法改进的三维正态分布变换配准算法。

点云侠的博客 1163

芒果YOLO11改进81:主干Backbone篇之DCNv3结构:即插即用|使用pytorch代码实现,并针对YOLO11专门优化模块

芒果YOLO11改进81:主干Backbone篇之DCNv3结构:即插即用|使用pytorch代码实现,并针对YOLO11专门优化模块

包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进 738

ACM模式 Python处理输入输出

ACM模式 Python处理输入输出

学习代码 2199

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

ACM模式的输入输出[python]

本文系统梳理了Python在ACM模式下的输入输出方法及优化技巧。输入处理包括单行和多行输入的高效处理方法,如使用map函数进行类型转换、sys.stdin.readline优化大数据量输入等。输出处理则强调了性能优化和格式化技巧,如使用sys.stdout.write替代print、f-string格式化输出等。文章还提供了矩阵输出、字符串拼接、格式化对齐等实用技巧,帮助提升程序运行效率。

ming_kan的博客 2207

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Python2/3:ACM八大输入输出格式

来自 BellWind1995的ACM八大输入输出格式之Python版 只想默默的Python3的ACM输入输出格式 python2 # encoding: utf-8 ''' Python的输入是野生字符串,所以要自己转类型 strip去掉左右两端的空白符,返回str slipt把字符串按空白符拆开,返回[str] map把list里面的值映射到指定类型,返回[type] EOF用抓异常 p...

GeniusReore 760

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

python acm 常见输入输出

原文链接: python acm 常见输入输出 上一...

阿豪 187

Python 输入输出(ACM 模式)核心总结

可以理解为一个 “输入流”,当你在控制台输入内容并按回车时,每一行内容会被当作一个。,返回一个新列表(原列表不变)。前缀:声明这是一个 f-string。是格式说明符的开始,用来分隔表达式和格式设置。负向索引:从右到作,从-1开始。,直到输入结束(如控制台中按。正向索引:从左到右,从0开始。就不再是普通字符,而是会被。代表小数点后保留 2 位)表示 “保留两位小数”(切片用于从列表中截取。

qq_50218610的博客 572

Python3的ACM输入输出格式

接触python不到两个月,但发现自己已经深深迷恋上了这门语言。因为正在学acm缘故,想尝试一下用python写出那些acm题,但是发现,在网上找题解的时候,找的一大片是用C与C++写的。没办法,谁让python运行没有C他们快,比赛几乎没人用python。求人不如求己,自己干脆就用python3敲出一系列的acm题。第一种多组输入模板格式:while True: try:

只想默默的博客 1万+

python3输入输出处理(ACM模式)

如何处理输入和输出的格式

presentD的博客 674

Python语言ACM模式的输入输出格式(转载)

0 前言 因为最近需要使用ACM模式进行笔试,就转载了几篇讲ACM模式下输入输出格式的文章,希望对大家也有帮助。 1 代码 # encoding: utf-8 ''''' Created on Nov 6th, 2014 @author: Speedcell ''' '''''Python的输入是野生字符串,所以要自己转类型 strip去掉左右两端的空白符,返回str slipt把字符串按空白符拆开,返回[str] map把list里面的值映射到指定类型,返回[type]

双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕 2268

【ACM输入输出处理 C++和Python】

ACM模式,c++和python处理常见的输入输出

啥都不会的博客 694

告别LeetCode模式!Python处理ACM输入输出的7个实战技巧

本文分享了Python处理ACM输入输出的7个实战技巧,帮助开发者从LeetCode模式过渡到真实机试环境。涵盖多行输入处理、二维数组解析、链表和二叉树构建等高频难点,特别适合华为、字节等大厂机试准备。掌握这些技巧能有效避免输入输出导致的超时或错误,提升解题效率。

beta5的博客 401
上一篇: CenterPoint(Object as Point)
下一篇: Python 二进制常用方法总结
Fighting_1997
博客等级 码龄7年 3万+粉丝 306原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Fighting_1997

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值