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第十六届蓝桥杯大赛软件赛省赛 Python 大学 B 组 部分题解

题面链接Htlang/2025lqb_python_b

个人觉得今年这套题整体比往年要简单许多,但是G题想简单了出大问题,预估5+0+10+10+15+12+0+8=60,道阻且长,再接再厉

A: 攻击次数

答案:103?181?题目没说明白每回合是不是只能使用一个英雄?

def I():return input()def II():return int(input())def MII():return map(int, I().split())def LMII():return list(MII())def solve():xl = 2025cnt = 0for i in range(1, 2025):cnt += 1xl -= 5if i % 2 == 1:xl -= 15else:xl -= 2if i % 3 == 1:xl -= 2elif i % 3 == 2:xl -= 10elif i % 3 == 0:xl -= 7if xl <= 0:breakprint(i, xl)print(cnt)T = 1
for i in range(T):solve()

B: 最长字符串

答案:afplcu(洛谷的答案)

# # 考场错误解
# def I():
#     return input()# def II():
#     return int(input())# def MII():
#     return map(int, I().split())# def LMII():
#     return list(MII())# def solve():
#     with open(r'words.txt', 'r') as file:
#         data = file.readlines()#     dic = {}
#     for i in range(len(data)):
#         x = data[i].strip()
#         data[i] = list(x)
#         dic[x] = 0
#         data[i].sort()
#         dic[x] = data[i]#     can = set()
#     for i in range(100):
#         for x in data:
#             if len(x) == i + 1:
#                 if len(x) == 1:
#                     can.add(tuple(x))
#                 else:
#                     if tuple(x[:len(x) - 1]) in can:
#                         can.add(tuple(x))
#     cnt = 0
#     for x in can:
#         if len(x) > cnt:
#             cnt = len(x)
#     res = []
#     for x in can:
#         if len(x) == cnt:
#             res.append(x)
#     # print(dic)
#     print(res)
#     for x in dic:
#         # print(tuple(dic[x]))
#         if tuple(dic[x]) == res[0]:
#             print(x)# T = 1
# for i in range(T):
#     solve()# 正解
def is_beautiful_words(words):"""计算所有优美单词,并返回一个字典:key: 单词长度value: 集合,每个元素为 (word, sorted(word)) 表示已经确认的优美单词"""# 按长度升序排序(长度相同时字典序排序)words_sorted = sorted(words, key=lambda w: (len(w), w))# 用于存储每个长度的优美单词beautiful_by_length = {}for word in words_sorted:l = len(word)if l == 1:# 长度为1的单词自动是优美字符串(只要在单词本中)beautiful_by_length.setdefault(1, set()).add( (word, word) )  # 此处 sorted(word) == wordelse:# 先看是否存在长度为 l-1 的优美单词if (l - 1) not in beautiful_by_length:continue# 取当前单词的前 l-1 个字符,并计算其排序结果prefix = word[:-1]sorted_prefix = ''.join(sorted(prefix))# 检查是否存在一个长度为 l-1 的优美单词,其排序后的字符与 prefix 一致found = Falsefor bw, bw_sorted in beautiful_by_length[l - 1]:if bw_sorted == sorted_prefix:found = Truebreakif found:beautiful_by_length.setdefault(l, set()).add( (word, ''.join(sorted(word))) )return beautiful_by_lengthdef find_longest_beautiful_word(filename):with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:# 每一行一个单词,去除空白符words = [line.strip() for line in f if line.strip()]beautiful_by_length = is_beautiful_words(words)if not beautiful_by_length:return ""# 找到存在的最大长度max_len = max(beautiful_by_length.keys())# 在最大长度中,找出字典序最小的那个单词candidates = [word for word, _ in beautiful_by_length[max_len]]result = min(candidates) if candidates else ""return resultif __name__ == "__main__":# 假设文件名为 words.txtresult = find_longest_beautiful_word("words.txt")print("最长的优美字符串为:", result)

C: LQ 图形

def I():return input()def II():return int(input())def MII():return map(int, I().split())def LMII():return list(MII())def solve():w, h, v = MII()for i in range(h):print("Q" * w)for i in range(w):print("Q" * (w + v))T = 1
for i in range(T):solve()

D: 最多次数

def I():return input()def II():return int(input())def MII():return map(int, I().split())def LMII():return list(MII())def solve():s = I()check = {'lqb', 'lbq', 'qlb', 'qbl', 'blq', 'bql'}res = 0i = 0# print(len(s))while i < len(s) - 2:# print(i, s[i:i + 3])if s[i:i + 3] in check:res += 1i += 2i += 1print(res)T = 1
for i in range(T):solve()

E: A · B Problem

def I():return input()def II():return int(input())def MII():return map(int, I().split())def LMII():return list(MII())def solve():L = II()res = 0lst = [0] * (L + 5)for i in range(1, L + 1):for j in range(1, L + 1):if i * j >= L:breaklst[i * j] += 1pre = lst.copy()for i in range(1, L):pre[i] += pre[i - 1]for i in range(1, L):cnt1 = icnt2 = L - ires += lst[cnt1] * pre[cnt2]print(res)T = 1
for i in range(T):solve()

赛时对拍

def I():return input()def II():return int(input())def MII():return map(int, I().split())def LMII():return list(MII())def solve1(n):res = 0for i in range(1, n + 1):for j in range(1, n + 1):for k in range(1, n + 1):for l in range(1, n + 1):if i * k + j * l <= n:res += 1# print((i, k), (j, l))print(res)def solve2(L):res = 0lst = [0] * (L + 5)for i in range(1, L + 1):for j in range(1, L + 1):if i * j >= L:breaklst[i * j] += 1pre = lst.copy()for i in range(1, L):pre[i] += pre[i - 1]for i in range(1, L):cnt1 = icnt2 = L - ires += lst[cnt1] * pre[cnt2]print(res)T = 1
for i in range(T):L = II()solve1(L)solve2(L)

F: 园艺

赛时代码,可能超时

def I():return input()def II():return int(input())def MII():return map(int, I().split())def LMII():return list(MII())def solve():n = II()data = LMII()res = 1cnt = 1for i in range(1, n):if data[i] > data[i - 1]:cnt += 1else:res = max(res, cnt)cnt = 1res = max(res, cnt)if res == 1 or res == n:print(res)returnfor jg in range(2, n):  # 间隔if res > (n - 1) // jg + 1:breakfor st in range(n - jg):cnt = 1for idx in range(st + jg, n, jg):if data[idx] > data[idx - jg]:cnt += 1else:res = max(res, cnt)cnt = 1res = max(res, cnt)print(res)T = 1
for i in range(T):solve()

赛后优化及对拍

def I():return input()def II():return int(input())def MII():return map(int, I().split())def LMII():return list(MII())def solve1(n, data):res = 1cnt = 1for i in range(1, n):if data[i] > data[i - 1]:cnt += 1else:res = max(res, cnt)cnt = 1res = max(res, cnt)if res == 1 or res == n:print(res)returnfor jg in range(2, n):  # 间隔if res > (n - 1) // jg + 1:breakfor st in range(n - jg):cnt = 1for idx in range(st + jg, n, jg):if data[idx] > data[idx - jg]:cnt += 1else:res = max(res, cnt)cnt = 1res = max(res, cnt)print(res)def solve2(n, data):dp = [[1 for _ in range(n + 1)] for _ in range(n + 1)]for i in range(0, n):for j in range(0, i):if data[i] > data[j]:dp[i][i - j] = dp[j][i - j] + 1print(max([max(d) for d in dp]))T = 1
for i in range(T):n = II()# data = LMII()import randomdata = [random.randint(1, 2 ** 20) for _ in range(n)]import timet1 = time.time()solve1(n, data)t2 = time.time()solve2(n, data)t3 = time.time()print(t2 - t1, t3 - t2)

G: 书架还原

# # 考场错误解
# def I():
#     return input()# def II():
#     return int(input())# def MII():
#     return map(int, I().split())# def LMII():
#     return list(MII())# def solve():
#     n = II()
#     data = [0] + LMII()
#     res = 0
#     for i in range(1, n + 1):
#         if i != data[i]:
#             if i == data[data[i]]:
#                 res += 1
#                 x = data[data[i]]
#                 data[data[i]] = data[i]
#                 data[i] = x
#     print(res, data)
#     cnt = 0
#     for i in range(1, n + 1):
#         if i != data[i]:
#             cnt += 1
#     if cnt:
#         print(res + cnt - 1)
#     else:
#         print(res)# T = 1
# for i in range(T):
#     solve()# 正解
n = int(input())
a = list(map(int, input().split()))
visited = [False] * n
ans = 0for i in range(n):if not visited[i] and a[i] != i + 1:count = 0j = iwhile not visited[j]:visited[j] = Truecount += 1j = a[j] - 1ans += count - 1print(ans)

H: 异或和

赛时代码,超时

def I():return input()def II():return int(input())def MII():return map(int, I().split())def LMII():return list(MII())def solve1():n = II()data = LMII()res = 0for i in range(n - 1):for j in range(i + 1, n):res += (data[i] ^ data[j]) * (j - i)print(res)T = 1
for i in range(T):solve1()

赛时对拍,超时

def I():return input()def II():return int(input())def MII():return map(int, I().split())def LMII():return list(MII())def solve1(n, data):res = 0for i in range(n - 1):for j in range(i + 1, n):# print(data[i],data[j],data[i] ^ data[j])res += (data[i] ^ data[j]) * (j - i)print(res)def solve2(n, data):res = 0for j_i in range(1, n):cnt = 0for i in range(j_i):for j in range(i + j_i, n, j_i):cnt += data[j - j_i] ^ data[j]res += j_i * cntprint(res)T = 1
for i in range(T):n = II()# data = LMII()import randomdata = [random.randint(1, 2 ** 20) for _ in range(n)]import timet1 = time.time()solve1(n, data)t2 = time.time()solve2(n, data)t3 = time.time()print(t2 - t1, t3 - t2)

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1.题意&#xff1a; 在1~N之间寻找d出现的个数&#xff0c;然后输出即可&#xff1b;例如&#xff1a;d2,N23&#xff0c;那么满足条件的有2,12,21,23&#xff0c;所以是4个 2.思路&#xff1a; 1.暴力枚举&#xff08;不可能&#xff09;&#xff1a;可以先写出来去找规律 …...

【架构师从入门到进阶】第五章:DNSCDN网关优化思路——第八节:网关-注入攻击与预防

【架构师从入门到进阶】第五章&#xff1a;DNS&CDN&网关优化思路——第八节&#xff1a;网关-注入攻击与预防 SQL注入攻击的原理攻击者获取数据库表结构预防SQL注入的方法 这篇文章我们来看SQL注入。 SQL注入攻击的原理 SQL注入攻击的原理呢&#xff1f;我们来简单说…...

波束形成(BF)从算法仿真到工程源码实现-第五节-线性约束最小方差波束形成算法(LCMV)

一、概述 本节我们讨论线性约束最小方差波束形成算法(Linearly constrained minimum variance,LCMV)波束形成算法&#xff0c;包括原理分析及代码实现。 更多资料和代码可以进入https://t.zsxq.com/qgmoN &#xff0c;同时欢迎大家提出宝贵的建议&#xff0c;以共同探讨学习。 …...

Java类加载机制原理与应用

前言 Java 中的类加载机制&#xff08;Class Loading Mechanism&#xff09;是 JVM 架构中的核心组成部分&#xff0c;它控制着类从编译后的 .class 文件被加载到内存、并最终变成可以被程序使用的对象的全过程。涉及类加载器、双亲委派模型及加载过程。下面我们从原理到实际应…...

android display 笔记(十三)surfcaeflinger的DEQUEUED、QUEUED

BufferQueue 的核心作用 BufferQueue 是 生产者-消费者模型 的核心组件&#xff0c;协调应用&#xff08;生产者&#xff09;和 SurfaceFlinger&#xff08;消费者&#xff09;之间的图形缓冲区&#xff08;GraphicBuffer&#xff09;传递。 生产者&#xff1a;应用&#xff0…...

数据库预热

介绍 Database Warm-up &#x1f9e0; 一句话理解 数据库是在应用启动阶段&#xff0c;提前建立数据库连接 或 执行轻量 SQL 操作&#xff0c;从而 加快首个请求的响应速度 的一种优化手段 &#x1f3af; 为什么需要数据库预热&#xff1f; 当 FastAPI 或其他 Web 服务刚启…...

C语言—程序的编译和链接

1. 翻译环境和运行环境 在ANSI S的任何一种实现中&#xff0c;存在两个不同的环境 第一种是翻译环境&#xff0c;在这个环境中源代码被转换为可执行的机器指令&#xff08;二进制指令&#xff09; 第二种是执行环境&#xff0c;它用于实际执行代码 2. 翻译环境 翻译环境是由…...

Neo4j GDS-10-neo4j GDS 库中相似度算法介绍

neo4j apoc 系列 Neo4j APOC-01-图数据库 apoc 插件介绍 Neo4j GDS-01-graph-data-science 图数据科学插件库概览 Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记 Neo4j GDS-03-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库 Neo4j GDS-04-图的中心性分析介绍 Ne…...

Unity 动画

Apply Root Motion 勾选的话就会使用动画片段自带的位移 Update Mode &#xff08;动画重新计算骨骼位置转向缩放的数值&#xff09;&#xff1a; Normal &#xff1a; 随Update走&#xff0c;每次Update都计算Animate Physics &#xff1a;与 fixed Update() 同步&#xff0…...

【位运算】只出现一次的数字 II

文章目录 137. 只出现一次的数字 II解题思路一&#xff1a;借用数组的位运算解法二&#xff1a;不使用数组的位运算 137. 只出现一次的数字 II 137. 只出现一次的数字 II ​ 给你一个整数数组 nums &#xff0c;除某个元素仅出现 一次 外&#xff0c;其余每个元素都恰出现 **…...

模型开发中的微调是干什么

在模型开发中&#xff0c;微调&#xff08;Fine-tuning&#xff09; 是指利用预训练模型&#xff08;Pre-trained Model&#xff09;的参数作为初始值&#xff0c;在特定任务或数据集上进一步调整模型参数的过程。它是迁移学习&#xff08;Transfer Learning&#xff09;的核心…...