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【蓝桥杯真题精讲】第 16 届 Python A 组（省赛）

news 来源：原创 2025/7/14 17:25:01

文章目录

- T1 偏蓝 (5'/5')
- T2 IPv6 (0'/5')
- T3 2025 图形 (10'/10')
- T4 最大数字 (10'/10')
- T5 倒水 (15'/15')
- T6 拼好数 (0'/15')
- T7 登山 (20'/20')
- T8 原料采购 (20'/20')

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官方还没有开放评测，洛谷开放了全部评测，但是时间限制与比赛不太一样，往往更加严格，所以可能会出现洛谷过不了，但其实赛时能过的情况。

T1 偏蓝 (5’/5’)

题意：定义三元组中每一位的取值范围为 $[0, 255]$ 的整数，问有多少个三元组满足：三元组中的第三个位置的数严格大于前两个位置的数。

思路：直接三重循环遍历一遍即可。

最终答案为： $5559680$

ans = 0
for i in range(256):for j in range(256):for k in range(256):ans += (k > i) and (k > j)
print(ans)

T2 IPv6 (0’/5’)

题意：问所有的最简 IPv6 的表示形式有多少种。

思路：不会，TODO。

T3 2025 图形 (10’/10’)

题意：给定 $h,w\ (1\le h,w\le 100)$ ，按照 $2, 0, 2, 5$ 的顺序循环打印一个 $h$ 行 $w$ 列的字符串矩阵，同行中没有空格。

思路：纯模拟。

时间复杂度： $O (h w)$

h, w = tuple(map(int, input().strip().split()))a = ['2', '0', '2', '5']for i in range(h):ans = ''idx = i % 4j = 0for j in range(w):ans += a[idx]idx = (idx + 1) % 4print(ans)

T4 最大数字 (10’/10’)

题意：给定一个含有 $n\ (1\le n\le 10^4)$ 个数的排列，现在需要重排使得重排后的序列中所有元素「二进制拼接」后的二进制数值最大，输出这个最大二进制数对应的十进制数。

思路：

贪心题，就是自定义一个排序规则。对于 $x$ 和 $y$ 两个二进制表示，如果 $x + y > y + x$ ，则 $x$ 要排在 $y$ 的前面（加号表示字符串拼接）；
Python 对字符串与十进制数的转换有限制，需要手动调大。每个数的二进制最多 $14$ 位， $n$ 个数开到 $150000$ 肯定可以，但这是 Python 3.11 引入的，不知道蓝桥杯的评测机能不能过；
力扣原题，证明。

时间复杂度： $O(n\log n)$

from functools import cmp_to_key
import sys
sys.set_int_max_str_digits(150000)def cmp(x: str, y: str) -> int:if x + y > y + x:return -1  # 小于号elif x + y == y + x:return 0return 1n = int(input().strip())a = [bin(x)[2:] for x in range(1, n + 1)]
a.sort(key=cmp_to_key(cmp))print(int(''.join(a), 2))

T5 倒水 (15’/15’)

题意：给定一个含有 $n\ (1\le n\le 10^5)$ 个数的序列 $a\ (1\le a_i \le 10^5)$ 和一个整数 $k\ (1\le k\le n)$ 。现在定义一种数值转移规则：对于第 $i$ 个元素 $a_i$ ，其可以从任意一个 $j < i$ 且 $i\equiv j \pmod k$ 的元素中转移一部分数值到自己身上。问经过任意次这种转移操作后，序列最小的元素最大可以是多少。

思路：看到最大化最小元素立刻想到了二分，但是看到只能从前缀部分转移，扫描一遍就可以了。我们分 $k$ 组，每组从左往右遍历并记录前缀元素数量、前缀和、前缀最小值：

如果当前元素比不小于前缀最小值，那么就不会影响全局最小值，不用操作；
如果当前元素严格小于前缀最小值，那么就肯定要拿前缀的数值转移一部分到自己身上，至于转移多少不重要，重要的是要更新转移后的前缀最小值。

时间复杂度： $O (n)$

n, k = tuple(map(int, input().strip().split()))
a = list(map(int, input().strip().split()))ans = max(a)
for i in range(k):cnt = 1pre = a[i]pre_min = a[i]for j in range(i + k, n, k):if a[j] >= pre_min:cnt += 1pre += a[j]continuecnt += 1pre += a[j]if pre // cnt >= pre_min:continuepre_min = pre // cntans = min(ans, pre_min)print(ans)

T6 拼好数 (0’/15’)

题意：给定一个含有 $n\ (1\le n\le 10^3)$ 个数的序列 $a\ (0\le a_i \le 10^9)$ 。为了最大化「数字中 $6$ 的个数超过 $6$ 个」的数字个数，现在可以给这些数分组（每组不超过 3 个元素）并将同一个组的数直接拼起来。问「数字中 $6$ 的个数超过 $6$ 个」的数字个数最大是多少。

思路：不会，TODO。

T7 登山 (20’/20’)

题意：给定一个 $n$ 行 $m$ 列的矩阵 $a\ (1\le a_{ij}\le 10^9)$ ，满足 $1\le n,m \le 10^4,1\le n\times m \le10^6$ 。给定在矩阵中的行走规则：可以走到同行同列中任意一个满足「向左或向上比当前元素大的位置上」、「向右或向下比当前元素小的位置上」。计算每个格子可以到达的最大高度，输出其均值并保留 $6$ 位小数。

思路：直接遍历每一个连通分量即可，可以用 DSU，也可以二次遍历来给连通分量中每个位置标上可到达的最大值。其余实现可以参考 01 迷宫这道题。

时间复杂度： $O (nm (n + m))$

=== “Python BFS”

from collections import dequen, m = tuple(map(int, input().strip().split()))
g = [list(map(int, input().strip().split())) for _ in range(n)]
ans = [[0] * m for _ in range(n)]vis = [[False] * m for _ in range(n)]def bfs(u: int, v: int):q = deque()path = []ma = -1vis[u][v] = Truepath.append((u, v))q.append((u, v))ma = max(ma, g[u][v])while q:x, y = q.popleft()for j in range(m):if j < y and g[x][j] > g[x][y] and not vis[x][j]:vis[x][j] = Truepath.append((x, j))q.append((x, j))ma = max(ma, g[x][j])if j > y and g[x][j] < g[x][y] and not vis[x][j]:vis[x][j] = Truepath.append((x, j))q.append((x, j))ma = max(ma, g[x][j])for i in range(n):if i < x and g[i][y] > g[x][y] and not vis[i][y]:vis[i][y] = Truepath.append((i, y))q.append((i, y))ma = max(ma, g[i][y])if i > x and g[i][y] < g[x][y] and not vis[i][y]:vis[i][y] = Truepath.append((i, y))q.append((i, y))ma = max(ma, g[i][y])for x, y in path:ans[x][y] = mafor i in range(n):for j in range(m):if vis[i][j]:continuebfs(i, j)s = 0
for i in range(n):for j in range(m):s += ans[i][j]print(f"{s/(n * m):.6f}")

T8 原料采购 (20’/20’)

题意：在一维坐标轴正方向上，给定一辆位于原点处的货车，其容量为 $m\ (1\le m\le 10^9)$ 。正方向上有从近到远的 $n\ (1\le n \le 10^5)$ 个进货源，每个进货源都有一个进货单价、存货量和到原点的距离，分别记作 $a,b,c\ (1\le a_i,b_i,c_i \le 10^9)$ 。货车每行驶 $1$ 个单位花费 $o$ 且无需返程。输出进满货的最低成本，若没有方案可以装满输出 $- 1$ 。

思路：一道比较经典的反悔贪心题，模拟的过程略复杂，但整体难度不大。初始贪心时直接选择即可；后续反悔时，每次和之前单价更高的货物进行置换。可以使用大根堆来维护选择过的「货物单价与货物数量」。至于路费，无需在货物置换的过程中考虑，只需在全部置换结束后再算上即可。

时间复杂度： $O(n\log n)$

=== “Python”

from heapq import *MII = lambda: map(int, input().strip().split())class Site:def __init__(self, price, num, dist):self.price = priceself.num = numself.dist = distn, m, o = MII()
sites = [Site(*MII()) for _ in range(n)]def solve() -> None:# 特判if sum([site.num for site in sites]) < m:print(-1)return# 贪心val = 0  # 车上货物价值num = 0  # 车上货物数量i = 0    # 枚举到的进货点下标h = []   # [[货物单价的负数，选择的数量], [], ...]while i < n:choose = min(sites[i].num, m - num)if choose == 0:i -= 1breaksites[i].num -= choosenum += chooseval += choose * sites[i].priceheappush(h, [-sites[i].price, choose])i += 1# 反悔heapify(h)ans = val + sites[i].dist * owhile i < n:if sites[i].price >= -h[0][0]:i += 1continuealter_num = 0  # 第 i 个进货源替换货物的数量while len(h):if -h[0][0] <= sites[i].price:breakalter = min(h[0][1], sites[i].num)  # 替换量h[0][1] -= altersites[i].num -= alteralter_num += alterval -= alter * (-h[0][0] - sites[i].price)if h[0][1] == 0:heappop(h)if sites[i].num == 0:breakif alter_num:heappush(h, [-sites[i].price, alter_num])ans = min(ans, val + sites[i].dist * o)i += 1print(ans)if __name__ == "__main__":solve()

=== “C++”

#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
using ll = long long;const int N = 100010;ll n, m, o;
struct Site {ll price, num, dist;
} sites[N];int main() {ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(nullptr);ll all_num = 0;cin >> n >> m >> o;for (int i = 0; i < n; i++) {cin >> sites[i].price >> sites[i].num >> sites[i].dist;all_num += sites[i].num;}// 特判if (all_num < m) {cout << -1 << "\n";return 0;}// 贪心ll val = 0, num = 0, i = 0;priority_queue<pair<ll, ll>> h;while (i < n) {ll choose = min(sites[i].num, m - num);if (!choose) {i--;break;}num += choose;sites[i].num -= choose;val += choose * sites[i].price;h.push({sites[i].price, choose});i++;}// 反悔ll ans = val + sites[i].dist * o;while (i < n) {if (h.top().first <= sites[i].price) {i++;continue;}ll alter_num = 0;while (h.size()) {if (h.top().first <= sites[i].price) {break;}auto [price, num] = h.top();h.pop();ll alter = min(num, sites[i].num);num -= alter;sites[i].num -= alter;alter_num += alter;val -= alter * (price - sites[i].price);if (num) {h.push({price, num});}if (!sites[i].num) {break;}}if (alter_num) {h.push({sites[i].price, alter_num});ans = min(ans, val + sites[i].dist * o);}i++;}cout << ans << "\n";return 0;
}

【蓝桥杯真题精讲】第 16 届 Python A 组（省赛）

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编程日记 2025/7/11 21:04:35

C++ 初阶 | 类和对象易错知识点（上）

目录 0.引言 1.访问限定符 2.域 3.类的实例化和声明 4.this指针 5.构造函数（自动执行） 6.拷贝构造 7.运算符重载 8.日期类的实现 9.总结 0.引言今天，小邓儿和大家分享一下，C在类和对象中的易错知识点🤭&am…...

编程日记 2025/7/6 16:34:13

USB转TTL

USB转TTL模块是实现计算机USB接口与TTL电平串口设备（如单片机、嵌入式系统）通信的核心组件，其原理涉及协议转换和电平适配两大关键技术一、核心功能与应用场景功能：将计算机的USB信号（高速差分信号、USB协议&#…...

编程日记 2025/7/12 21:27:43

汽车生产中的测试台连接 – EtherCAT 转CANopen高效的网关通信

使用 EtherCAT 和 CANopen协议，实现对汽车零部件的高效生产线末端测试某电动机、电桥和变速箱制造商之一，正在其生产线上使用ETHERCAT转canopen网关WL-ECAT-COP的解决方案。集成到测试线中的下线测试必须映射众多待测设备的测试应用。该制造商已指定 Et…...

编程日记 2025/7/9 1:21:38

汽车充电过程中--各个电压的关系（DeepSeek）

在电动汽车的充电过程中，电池的充电机制涉及多个电压参数的协调控制，以下从原理到实际应用逐步分析： 1. 充电基础原理电动汽车电池（通常为锂离子电池组）的充电本质是通过外部电源向电池注入电能，使锂离子…...

编程日记 2025/7/13 2:22:25

基于HTML的Word风格编辑器实现：从零打造功能完备的富文本编辑器

引言在Web开发中，实现一个功能完备的富文本编辑器是一个常见需求。本文将基于HTML5和JavaScript，结合第三方库，打造一个具有Word风格界面的富文本编辑器，支持格式设置、图片插入、表格创建、文件导入导出等核心功能。完整代码…...

编程日记 2025/7/11 17:39:38

亚远景-汽车软件开发的“升级之路”：ASPICE各等级说明

ASPICE（Automotive SPICE）将汽车软件开发过程的成熟度划分为六个等级，从0级到5级，每个等级代表了组织在软件开发过程中的不同能力水平。以下是各等级的详细说明： 等级0：不完整（Incomplete&#…...

编程日记 2025/7/13 13:33:12

Unity Display 1 No cameras rendering

一个相机不能同时输出到屏幕和RenderTexture。 Output Texture，要么是 None （屏幕），要么是RenderTexture。如果此时相机已经输出到RenderTexture，场景中又没有别的相机在渲染，屏幕将变黑并显示No cam…...

编程日记 2025/7/14 1:35:51

Python Selenium 使用指南

Selenium 是一个用于自动化 Web 浏览器交互的强大工具，常用于网页测试、数据抓取和自动化任务。以下是 Python 中 Selenium 的详细使用说明。安装 Selenium 首先需要安装 Selenium 库和浏览器驱动： pip install selenium 然后下载对应浏览器的驱动&…...

编程日记 2025/6/28 23:42:15

Cribl 对数据源进行过滤-01

先说一个项目中实际的例子: Cribl 利用filter expression 来过滤 data, 举个例子： source1: sourcerouter=A, source 2: sourcerouter=B, 这个时候，可以要把他们合并起来: sourcerouter=A || sourcerouter=B 来进行过滤想要的数据。最后可以使用一个pipeline 来对数据进行…...

编程日记 2025/7/10 19:48:55

python 通过 pymysql 获取 select count(*) xxx 的数量

在使用 pymysql 库来获取 SELECT COUNT(*) 语句的结果时，你可以通过以下步骤实现： 安装 pymysql：如果你还没有安装 pymysql，可以通过 pip 安装它。 pip install pymysql连接到数据库：使用 pymysql.connect() 方法连接…...

编程日记 2025/7/12 8:32:18

定时任务延迟任务

二者的区别： 定时任务：有固定周期的，有明确的触发时间。延迟任务：没有固定的开始时间，它常常是由一个事件触发的，而在这个事件触发之后的一段时间内触发另一个事件，任务可以立即执行&#xff0…...

编程日记 2025/7/14 1:19:06