CCF-ISBN号码(Python)--含详细注释

本文介绍了一个使用Python实现的CCF-ISBN号码校验码计算算法。该算法利用了字符串处理方法如split()和join(),并对输入的ISBN号进行切片和类型转换,最终计算并验证ISBN号的最后一位校验码是否正确。

CCF-ISBN号码(Python)–含详细注释

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Python代码如下:

#  join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符<连接>生成一个新的字符串
#  split() 通过指定分隔符对"字符串"进行<切片>

a = input()
b = a.split('-')
c = ''.join(b)
d = 0
count = 0

while count < 9:
	d += int(c[count]) * (count + 1)
	count += 1

e = d %11          # 识别码
if e == 10:        # 考虑余数为10,识别码为X的情况
	if c[9] == 'X':
		print('Right')
	else:
		print(a[0:12] + 'X')  # 对输入的字符串进行切片,取前12位
else:
	if c[9] == str(e):        # e为int型,要转化为str型
		print('Right')
	else :
		print(a[0:12] + str(e))

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知识点总结:

  1. join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符<连接>生成一个新的字符串;
  2. split() 通过指定分隔符对"字符串"进行<切片>;
  3. a[0:12],对字符串进行切片;
  4. 不同数值类型不能进行计算,要进行类型强制转换;
  5. 要注意考虑特殊情况,漏掉就是0分了;
### CCF CSP 2018年9月 Python真题及答案解析 #### 题目概述 CCF CSP 2018年9月的第一题涉及卖菜问题,第二题则围绕买菜展开。这两道题目均考察了基本的数据处理能力和逻辑思维能力。对于初学者来说,理解输入输出的要求以及边界条件尤为重要[^2]。 #### 卖菜 (201809-1) ##### 描述 给定一个长度为 n 的整数数组 a 和两个参数 p 和 q,计算满足以下条件的子区间数量: - 子区间的最小值大于等于 p; - 子区间的最大值小于等于 q。 ##### 解析 该问题可以通过滑动窗口算法高效解决。具体而言,维护当前窗口内的最小值和最大值,并动态调整窗口大小以统计符合条件的子区间数目。以下是基于此思路的一个实现: ```python def count_subarrays(n, p, q, array): from collections import deque min_deque = deque() max_deque = deque() result = 0 left = 0 for right in range(n): while min_deque and array[right] < array[min_deque[-1]]: min_deque.pop() min_deque.append(right) while max_deque and array[right] > array[max_deque[-1]]: max_deque.pop() max_deque.append(right) while array[min_deque[0]] < p or array[max_deque[0]] > q: if min_deque[0] == left: min_deque.popleft() if max_deque[0] == left: max_deque.popleft() left += 1 result += right - left + 1 return result # 输入部分 n, p, q = map(int, input().split()) array = list(map(int, input().split())) print(count_subarrays(n, p, q, array)) ``` 上述代实现了双端队列来追踪当前窗口的最大值与最小值,从而快速判断是否满足约束条件并更新计数值。 --- #### 买菜 (201809-2) ##### 描述 某人每天可以购买一定量的商品,每种商品的价格不同。已知未来几天各商品价格变化情况,请设计一种策略使得总花费最少。 ##### 解析 这是一个典型的贪心算法应用案例。核心思想在于优先选择单位成本最低的商品进行采购,直到达到每日需求上限为止。下面展示了一种可能的解决方案: ```python from heapq import heappop, heappush def minimal_cost(days, daily_needs, prices_per_day): total_cost = 0 available_items = [] for day_index in range(len(daily_needs)): current_price = prices_per_day[day_index] # 将当天所有可选物品加入候选列表 for item_id, price in enumerate(current_price): heappush(available_items, (price, item_id)) need_count = daily_needs[day_index] # 贪婪选取最便宜的选项直至满足当日需求 while need_count > 0 and available_items: cheapest_item = heappop(available_items)[0] total_cost += cheapest_item need_count -= 1 return total_cost # 示例数据读取方式 days = int(input()) daily_needs = list(map(int, input().strip().split())) prices_per_day = [] for _ in range(days): row_prices = tuple(map(float, input().strip().split())) prices_per_day.append(row_prices) result = minimal_cost(days, daily_needs, prices_per_day) print(result) ``` 这里利用堆结构保持全局最优的选择顺序,在每次循环中不断补充新的备选项至堆内以便后续操作。 --- ### 总结 以上两道题目分别代表了不同的编程技巧——前者侧重于窗口管理技术的应用;后者体现了如何通过适当的数据结构优化贪婪决策过程。两者共同强调了对细节的关注以及对标准输入/输出格式严格遵循的重要性。
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