L2-005 集合相似度(python)

本文介绍了如何使用Python和切片技术来存储和处理集合数据,以解决计算交集和并集的问题。作者展示了如何利用给定的keys序列确定集合的范围,从而实现高效的数据操作。
n1=int(input())
List=[]
keys=[]
for i in range(n1):
    t=list(map(int,input().split()))
    keys.append(t[0])
    del t[0]
    List+=t
# print(keys)
for i in range(1,len(keys)):
    keys[i]=keys[i]+keys[i-1]
Keys=[0]+keys
# print(Keys)
#选择输出
n2=int(input())
for i in range(n2):
    x,y=map(int,input().split())
    first=set(List[Keys[x-1]:Keys[x]])
    second=set(List[Keys[y-1]:Keys[y]])
    # print(first)
    # print(second)
    print('{:.2%}'.format(len(first&second)/len(first|second)))

我们需要的是集合的(交集/并集)不难想象选择python的set,这题的难点自然就落到了数据存储中

这里我利用了切片存储的方法,如下:

0  1  2       3  4   5  6     7   8  9  10 11 12 13
99 87 101     87 101 5 87     99 101 18 5 135 18 99

提取出这些集合为list[0:3],list[3:7],list[7,14]

而这里的[0,3,7,14]这个Keys就是题目所给数量keys=[3,4,7]的和,就是[3,3+4,3+4+7]然后加入一个[0],所以可以得到Keys,然后根据位置x,就可以利用Keys[x-1]:Keys[x]定位到这个集合了

(刚开始发,看到自己的文章能被别人看到很开心,欢迎多多评论))

 

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