CCF计算机软件能力认证试题练习：201509-3 模板生成系统

最新推荐文章于 2022-03-06 16:20:18 发布
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分类专栏： 【记录】算法题解
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本文介绍了CCF计算机软件能力认证中的一道试题，涉及模板生成系统。模板包含{{ VAR }}标记，用于替换变量VAR的值。题目提供模板的行数、变量个数，以及每个变量及其值，输出是生成后的模板结果。题目对变量名和值的格式有特定限制，并给出了输入输出样例及参考代码。

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模板生成系统

来源：CCF

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题目

成成最近在搭建一个网站，其中一些页面的部分内容来自数据库中不同的数据记录，但是页面的基本结构是相同的。例如，对于展示用户信息的页面，当用户为 Tom 时，网页的源代码是
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在这里插入图片描述
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　　模板是包含特殊标记的文本。成成用到的模板只包含一种特殊标记，格式为 { { VAR }}，其中 VAR 是一个变量。该标记在模板生成时会被变量 VAR 的值所替代。例如，如果变量 name = “Tom”，则 { { name }} 会生成 Tom。具体的规则如下：
　　·变量名由大小写字母、数字和下划线 (_) 构成，且第一个字符不是数字，长度不超过 16 个字符。
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<think>嗯，用户想找CCF CSP考试相关的算法模板示例代码。首先，我得确认用户的需求是什么。CCF CSP考试主要考察算法和编程能力，用户可能正在备考，需要一些常用的算法模板来复习和练习。用户提到“基础备考建议”和“代码实现”，所以应该提供一些核心算法的模板，比如排序、搜索、图论等。 接下来，我需要考虑用户可能的编程语言偏好。虽然示例中提到了C++的源码引用，但用户的问题没有明确指定语言。不过，CCF CSP考试通常允许使用C/C++、Java和Python，所以最好提供Python的示例，因为之前的示例代码也是Python的，可能用户更熟悉。 然后，要确保代码符合考试中的常见实现方式，比如快速排序、二分查找、并查集、Dijkstra算法等。这些算法在考试中经常出现，模板代码能帮助用户快速应用。同时，要检查每个代码的正确性，比如快速排序的递归实现是否正确，二分查找的边界条件是否处理得当。 用户的需求还可能包括代码的注释和解释，但根据问题描述，用户直接需要模板示例，所以代码应该简洁、标准，没有多余的解释。此外，要注意代码格式，使用正确的语法，比如在Python中使用列表推导式来简化代码。 还需要考虑用户可能对某些算法不熟悉，比如动态规划中的背包问题，或者图论中的最短路径算法。因此，提供的模板应该覆盖常见的考点，并确保代码高效，适合考试环境下的时间和空间限制。 最后，生成相关问题时要围绕备考CCF CSP考试，涉及算法优化、应用场景和实现细节，帮助用户进一步深入理解每个算法。例如，询问如何优化Dijkstra算法，或者并查集的应用场景，这样用户可以针对性地复习。</think>我将为您整理CCF CSP考试中常见的算法模板及Python实现示例，并基于系统级指令要求进行格式化： ### 1. 快速排序模板 ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr)//2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) ``` 应用场景：大规模数据排序[^1] ### 2. 二分查找模板 ```python def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr)-1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 ``` 时间复杂度：$O(\log n)$ ### 3. 并查集模板 ```python class UnionFind: def __init__(self, size): self.parent = list(range(size)) def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x] def union(self, x, y): root_x = self.find(x) root_y = self.find(y) if root_x != root_y: self.parent[root_y] = root_x ``` 应用场景：连通性判断[^2] ### 4. Dijkstra最短路径算法 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): n = len(graph) dist = [float(&#39;inf&#39;)] * n dist[start] = 0 heap = [(0, start)] while heap: d, u = heapq.heappop(heap) if d > dist[u]: continue for v, w in graph[u]: if dist[v] > dist[u] + w: dist[v] = dist[u] + w heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) return dist ``` 时间复杂度：$O((V+E)\log V)$ ### 5. 动态规划（01背包） ```python def knapsack(weights, values, capacity): n = len(weights) dp = [[0]*(capacity+1) for _ in range(n+1)] for i in range(1, n+1): for w in range(1, capacity+1): if weights[i-1] > w: dp[i][w] = dp[i-1][w] else: dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-weights[i-1]] + values[i-1]) return dp[n][capacity] ``` 状态转移方程：$$dp[i][w] = \max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-w_i]+v_i)$$
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