[projecteuler]Names scores

本文介绍了解决Project Euler网站上第22题的方法,该题要求计算名字的总价值。通过C++代码实现,从文件中读取一系列名字,并按字母顺序排序,然后计算每个名字的位置值与其字母值的乘积之和。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:http://projecteuler.net/problem=22


代码:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstring>
using namespace std;

char all[100000][20];
//string all[100000];

int cmp(const void *one, const void *two)
{
	return strcmp(  (char *) one, (char *)two);
}

int main()
{
	freopen("names.txt", "r", stdin);

	int ch;

	bool first = true;

	int str_num = 0;
	int end;    // for stand the bit of each string
	char str[20];
	while ((ch = getchar()) != EOF)
	{
		//cout << (char)ch << endl;
		if (ch == '"')
		{
			if (first)
			{
				first = false;
				//str = "";
				end = 0;
				
			}
			else
			{
				first = true;
				str[end] = '\0';
				strcpy(all[str_num], str);
				//all[str_num] = str;
				str_num++;

			}
		}
		else if (ch >= 'A' && ch <= 'Z')
		{
			str[end] = ch;
			end++;
		}

		
	}
	
	qsort(all, str_num, sizeof(all[0]), cmp);

	cout << str_num << endl;

	long long int res = 0;
	int temp, j;
	for (int i = 0; i < str_num; i++)
	{
		temp = 0;
		j = 0;
		while (all[i][j] != '\0')
		{
			temp += all[i][j] - 'A' + 1;
			j++;
		}
		res += temp *(i + 1);
	}
	cout << res << endl;

	return 0;
}

<think>好的,我需要解决用户关于Python中zip(*scores)的问题。首先,用户提到了zip函数和解包操作,所以我要先回忆一下zip的基本用法以及星号操作符的作用。 根据用户提供的引用[1],zip函数可以将多个可迭代对象打包成元组列表,而使用*zip()则可以将这些元组解压为单独的可迭代对象。例如,当有一个已压缩的列表时,用*操作符可以将其拆分,再通过zip重新组合。例如: zipped = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')] lst1, lst2 = zip(*zipped) # 输出lst1是(1,2,3),lst2是('a','b','c') 这里的关键是*zip(*zipped)中的星号将列表中的元组解包为单独的参数传递给zip函数,相当于zip((1,'a'), (2,'b'), (3,'c')),然后zip函数将这些元组的对应位置的元素重新组合成新的元组。因此,解包后的结果就是原来的两个列表。 现在用户的问题是zip(*scores)的用法或含义。假设scores是一个类似上面示例中的结构,例如由多个元组组成的列表,那么使用*zip(*scores)的作用就是将scores中的各个元组拆开,重新组合成按列排列的新元组。例如,如果scores是[(90, 85), (78, 92), (88, 95)],那么zip(*scores)的结果就是三个元组:(90,78,88)和(85,92,95),这样可以将成绩按科目分开。 接下来,我需要考虑用户可能的疑惑点,比如scores的结构是否符合要求,或者解包后的结果如何应用。例如,如果scores中的元组长度不一致,zip可能会截断到最短的长度。此外,解包后的变量数量需要与原来的元组元素数量一致,否则会报错。 然后,我需要结合用户提供的其他引用内容。比如引用[2]提到列表和元组的乘法,这可能与解包操作无关,但引用[3]中的生成器函数可能与处理大数据时的内存效率有关。不过用户的问题主要集中在zip和解包,所以重点应放在引用[1]的解释上。 最后,我需要确保回答结构清晰,分步骤解释,并给出示例代码,同时生成相关问题。还要注意使用中文,正确应用LaTeX格式,并且添加引用标识。</think>在Python中,`zip(*scores)` 是`zip()`函数与解包操作符`*`的组合用法,主要用于将嵌套结构的数据进行行列转置。下面分步骤解释其核心逻辑: --- ### 1. `zip()`函数的基础作用 `zip()`函数将多个可迭代对象中**相同索引位置的元素**打包成元组,生成一个迭代器。例如: ```python names = ["Alice", "Bob"] scores = [85, 92] zipped = zip(names, scores) print(list(zipped)) # 输出:[('Alice', 85), ('Bob', 92)] ``` --- ### 2. 解包操作符`*`的作用 解包符`*`会将可迭代对象拆分为独立的元素。例如: ```python scores = [(90, 85), (78, 92), (88, 95)] # *scores 等价于传递三个参数:(90,85), (78,92), (88,95) ``` --- ### 3. `zip(*scores)`的具体行为 当`*scores`将嵌套结构解包后,`zip()`会将原始数据按**列方向重新组合**,实现行列转置: ```python scores = [(90, 85), (78, 92), (88, 95)] math_scores, english_scores = zip(*scores) print(math_scores) # 输出:(90, 78, 88) print(english_scores) # 输出:(85, 92, 95) ``` 这种操作常用于将多行多列数据从“行优先存储”转为“列优先存储”[^1]。 --- ### 4. 处理不等长数据的特性 若嵌套结构中元组长度不一致,`zip()`会按**最短的元组长度截断**: ```python scores = [(90, 85), (78,), (88, 95)] result = zip(*scores) print(list(result)) # 输出:[(90, 78, 88)](第二个元组长度不足,被截断) ``` --- ### 5. 典型应用场景 - **数据分组**:将学生各科成绩从按行存储转为按科目存储 - **矩阵转置**:二维列表的行列互换 - **参数传递**:批量处理多个可迭代对象的对应元素 ```python # 矩阵转置示例 matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] transposed = list(zip(*matrix)) print(transposed) # 输出:[(1, 3, 5), (2, 4, 6)] ``` ---
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