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CSDN每日一题学习训练——Python版(N皇后 II、买卖股票的最佳时机 II、编程通过键盘输入每一位运动员)

版本说明

当前版本号[20231120]。

版本修改说明
20231120初版

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文章目录

  • 版本说明
  • 目录
  • N皇后 II
    • 题目
    • 解题思路
    • 代码思路
    • 参考代码
  • 买卖股票的最佳时机 II
    • 题目
    • 解题思路
    • 代码思路
    • 参考代码
  • 编程通过键盘输入每一位运动员
    • 题目
    • 解题思路
    • 代码思路
    • 参考代码

N皇后 II

题目

n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。

给你一个整数 n ,返回 n 皇后问题 不同的解决方案的数量。

示例 1:

image-20231120205216429

输入:n = 4
输出:2
解释:如上图所示,4 皇后问题存在两个不同的解法。

示例 2:

输入:n = 1
输出:1

提示:

1 <= n <= 9
皇后彼此不能相互攻击,也就是说:任何两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。

以下程序实现了这一功能,请你填补空白处内容:

class Solution(object):
	def __init__(self):
		self.count = 0
	def totalNQueens(self, n):
		self.dfs(0, n, 0, 0, 0)
		return self.count
	def dfs(self, row, n, column, diag, antiDiag):
		if row == n:
			self.count += 1
			return
		for index in range(n):
			isColSafe = (1 << index) & column == 0
			isDigSafe = (1 << (n - 1 + row - index)) & diag == 0
			isAntiDiagSafe = (1 << (row + index)) & antiDiag == 0
			if isAntiDiagSafe and isColSafe and isDigSafe:
				_________________________;
if __name__ == '__main__':
	s = Solution()
	print (s.totalNQueens(4))

解题思路

  1. 初始化一个计数器 count,用于记录解决方案的数量。
  2. 定义一个深度优先搜索函数 dfs,用于寻找 n 皇后问题的解决方案。
  3. 在 dfs 函数中,使用递归的方式进行深度优先搜索。
  4. 对于每一行,遍历每一列,检查当前位置是否安全(即没有其他皇后在同一行、同一列或同一对角线上)。
  5. 如果当前位置安全,继续搜索下一行,并更新 column、diag 和 antiDiag 的值。
  6. 如果已经放置了 n 个皇后,找到一个解决方案,增加计数器 count 的值。
  7. 返回计数器 count 的值作为解决方案数量。

代码思路

  1. 定义一个名为Solution的类,包含一个初始化方法__init__和一个计算解决方案数量的方法totalNQueens。

  2. 在初始化方法中,将计数器count初始化为0。

    class Solution(object):
        def __init__(self):
            self.count = 0  # 初始化计数器为0
    
  3. 在totalNQueens方法中,调用深度优先搜索函数dfs,传入初始参数row=0, n=棋盘大小, column=0, diag=0, antiDiag=0。

        def totalNQueens(self, n):
            """
            计算n皇后问题的解决方案数量
            :param n: 棋盘大小
            :return: 解决方案数量
            """
            self.dfs(0, n, 0, 0, 0)  # 从第0行开始深度优先搜索
            return self.count  # 返回解决方案数量
    
  4. 在dfs函数中,使用递归的方式进行深度优先搜索。

     def dfs(self, row, n, column, diag, antiDiag):
            """
            深度优先搜索函数,用于寻找n皇后问题的解决方案
            :param row: 当前行数
            :param n: 棋盘大小
            :param column: 列掩码,表示已经放置的皇后所在的列
            :param diag: 主对角线掩码,表示已经放置的皇后所在的主对角线
            :param antiDiag: 副对角线掩码,表示已经放置的皇后所在的副对角线
            """
    
  5. 如果已经放置了n个皇后,找到一个解决方案,增加计数器self.count的值。

       if row == n:  # 如果已经放置了n个皇后,找到一个解决方案
                self.count += 1  # 增加解决方案计数器
                return
    
  6. 遍历每一列,检查当前位置是否安全(即没有其他皇后在同一行、同一列或同一对角线上)。

       for index in range(n):  # 遍历每一列
    
  7. 如果当前位置安全,继续搜索下一行,更新column、diag和antiDiag的值。

  8. 最后,返回计数器self.count的值作为解决方案的数量。

     isColSafe = (1 << index) & column == 0  # 检查当前列是否安全
                isDigSafe = (1 << (n - 1 + row - index)) & diag == 0  # 检查主对角线是否安全
                isAntiDiagSafe = (1 << (row + index)) & antiDiag == 0  # 检查副对角线是否安全
                if isAntiDiagSafe and isColSafe and isDigSafe:  # 如果当前位置安全,继续搜索下一行
                    self.dfs(row + 1, n, (1 << index) | column, (1 << (n - 1 + row - index)) | diag, (1 << (row + index)) | antiDiag)
    
  9. 在主程序中,创建一个Solution对象s,并调用totalNQueens方法,传入棋盘大小n=4,输出4皇后问题的解决方案数量。

if __name__ == '__main__':
    s = Solution()  # 创建Solution对象
    print(s.totalNQueens(4))  # 输出4皇后问题的解决方案数量

参考代码

这段代码是使用深度优先搜索算法来寻找所有可能的解决方案,并返回解决方案的数量。

self.dfs(row + 1,  n, (1 << index) | column,
        (1 << (n - 1 + row - index)) | diag,
        (1 << (row + index)) | antiDiag)

买卖股票的最佳时机 II

题目

给定一个数组 prices ,其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。

注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。

示例 1:

输入: prices = [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。

示例 2:

输入: prices = [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。

示例 3:

输入: prices = [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

提示:

1 <= prices.length <= 3 * 104
0 <= prices[i] <= 104

解题思路

  1. 初始化两个变量,hold表示持有股票的标志,0表示不持有,1表示持有;pric用于记录买入和卖出的价格;temp用于记录每次交易的利润;flag表示买入价格的索引;msum表示最大利润。
  2. 如果价格列表长度小于等于2,直接计算最大利润。如果价格列表为空,返回0;如果只有一个价格,返回0;如果第一个价格大于第二个价格,返回0;如果第一个价格小于第二个价格,返回第二个价格减去第一个价格。
  3. 遍历价格列表,找到买入和卖出的价格。如果下一个价格大于当前价格且不持有股票,将持有标志设为1,记录买入价格的索引,继续遍历;如果下一个价格小于当前价格且持有股票,将买入和卖出的价格分别添加到pric列表中,将持有标志设为0,继续遍历;否则,继续遍历。
  4. 计算每次交易的利润,并更新最大利润。遍历pric列表,每次取相邻的两个元素作为买入和卖出价格,计算利润,并将利润添加到temp列表中。然后更新最大利润msum为temp列表中所有元素的和。
  5. 如果最后还持有股票,将最后一天的价格加入最大利润。计算最后一天与买入价格之间的差值,加到最大利润msum上。
  6. 返回最大利润msum。

代码思路

  1. 定义一个类Solution,包含一个方法maxProfit,接收一个参数prices,表示股票价格的列表。

  2. 初始化变量hold为0,表示持有股票的标志;pric为空列表,用于记录买入和卖出的价格;temp为空列表,用于记录每次交易的利润;flag为0,表示买入价格的索引;msum为0,表示最大利润。

    	hold = 0  # 持有股票的标志,0表示不持有,1表示持有
            pric = []  # 记录买入和卖出的价格
            temp = []  # 记录每次交易的利润
            flag = 0  # 记录买入价格的索引
            msum = 0  # 记录最大利润
    
  3. 如果价格列表长度小于等于2,直接计算最大利润。如果价格列表为空,返回0;如果只有一个价格,返回0;如果第一个价格大于第二个价格,返回0;如果第一个价格小于第二个价格,返回第二个价格减去第一个价格。

      # 如果价格列表长度小于等于2,直接计算最大利润
            if len(prices) <= 2:
                if not prices:
                    return 0
                if len(prices) == 1:
                    return 0
                if prices[0] > prices[1]:
                    return 0
                if prices[0] < prices[1]:
                    return prices[1] - prices[0]
    
  4. 遍历价格列表,找到买入和卖出的价格。如果下一个价格大于当前价格且不持有股票,将持有标志设为1,记录买入价格的索引;如果下一个价格小于当前价格且持有股票,将买入和卖出的价格分别添加到pric列表中,并将持有标志设为0。

      # 遍历价格列表,找到买入和卖出的价格
            for i in range(len(prices) - 1):
                if prices[i + 1] > prices[i] and hold != 1:
                    hold = 1
                    flag = i
                    continue
                if prices[i + 1] < prices[i] and hold == 1:
                    pric.append(prices[flag])
                    pric.append(prices[i])
                    hold = 0
                else:
                    continue
    
  5. 计算每次交易的利润,将每次交易的利润添加到temp列表中,并更新最大利润。

    # 计算每次交易的利润,并更新最大利润
            for i in range(0, len(pric), 2):
                temp.append(pric[i + 1] - pric[i])
                msum = sum(temp)
    
  6. 如果最后还持有股票,将最后一天的价格加入最大利润。

      # 如果最后还持有股票,将最后一天的价格加入最大利润
            if hold == 1:
                msum = msum + prices[-1] - prices[flag]
    
  7. 返回最大利润。

参考代码

这段代码是一个股票交易问题的解法,通过遍历价格列表来找到买入和卖出的价格,并计算每次交易的利润。

class Solution(object):
    def maxProfit(self, prices):
        """
        :type prices: List[int]
        :rtype: int
        """
        hold = 0
        pric = []
        temp = []
        flag = 0
        msum = 0
        if len(prices) <= 2:
            if not prices:
                return 0
            if len(prices) == 1:
                return 0
            if prices[0] > prices[1]:
                return 0
            if prices[0] < prices[1]:
                return prices[1] - prices[0]
        for i in range(len(prices) - 1):
            if prices[i + 1] > prices[i] and hold != 1:
                hold = 1
                flag = i
                continue
            if prices[i + 1] < prices[i] and hold == 1:
                pric.append(prices[flag])
                pric.append(prices[i])
                hold = 0
            else:
                continue
        for i in range(0, len(pric), 2):
            temp.append(pric[i + 1] - pric[i])
            msum = sum(temp)
        if hold == 1:
            msum = msum + prices[-1] - prices[flag]
        return msum

编程通过键盘输入每一位运动员

题目

体操比赛成绩统计。多名运动员,多个评委打分,去掉一个最高分和去掉一个最低分,对其余分数求平均分作为一个运动员成绩。 编程通过键盘输入每位运动员编号和每个评委的成绩,求出运动员的最终成绩,并将运动员编号和最终成绩保存在一个字典中,形如{编号1:最终成绩1,学号2:最终成绩2…,并将结果输出。

解题思路

  1. 首先,我们需要获取评委人数和学生人数,确保评委人数不少于3人,学生人数不少于1人。
  2. 然后,我们需要初始化一个空的学生列表,用于存储每个学生的相关信息。
  3. 接下来,我们需要遍历学生人数,对于每个学生,我们需要初始化一个包含评分列表、学号、最低分、最高分和平均分的字典。
  4. 在每个学生字典中,我们需要输入学生的学号,并遍历评委人数,获取每个评委的评分,并将其添加到评分列表中。
  5. 对评分列表进行排序,然后去掉最低分和最高分,计算剩余分数的平均分,并将结果更新到学生字典中。
  6. 将学生字典添加到学生列表中。
  7. 使用字典推导式生成学生学号和最终成绩的字典。
  8. 最后,输出结果。

代码思路

  1. 首先,通过输入获取评委人数和学生人数。

  2. 然后,初始化一个空的学生列表。

    # 输入评委人数,不得少于3人
    t = int(input('请输入评委人数(不得少于3人):'))
    
    # 输入学生人数,不得少于1人
    s = int(input('请输入学生人数(不得少于1人):'))
    
    # 初始化学生列表
    stus = []
    
  3. 接着,遍历学生人数,对于每个学生,初始化一个包含评分列表、学号、最低分、最高分和平均分的字典。

    # 遍历学生人数
    for i in range(s):
        # 初始化学生字典,包含评分列表、学号、最低分、最高分和平均分
        stu = {'score':[]}
    
  4. 在每个学生字典中,通过输入获取学生的学号,并遍历评委人数,获取每个评委的评分,并将其添加到评分列表中。

     # 输入学生学号
        stu.update({'sn':str(input('----\n请输入学生学号:'))})
        
        # 遍历评委人数
        for j in range(t):
            # 输入评委的评分
            stu['score'].append(input('请输入评委'+str(j+1)+'的评分:'))
    
  5. 对评分列表进行排序,然后获取最低分和最高分,并计算平均分。

      # 对评分列表进行排序
        stu['score'].sort()
        
        # 获取最低分
        stu.update({'min':stu['score'].pop(0)})
        
        # 获取最高分
        stu.update({'max':stu['score'].pop()})
        
        # 计算平均分并更新字典
        stu.update({'avg':sum(stu['score'])/len(stu['score'])})
    
  6. 将学生字典添加到学生列表中。

    # 将学生字典添加到学生列表中
        stus.append(stu)
    
  7. 最后,使用字典推导式生成学生学号和平均分的字典,并输出结果。

# 使用字典推导式生成学生学号和平均分的字典
r = {n['sn']:n['avg'] for n in stus}

参考代码

t = int(input('请输入评委人数(不得少于3人):'))
s = int(input('请输入学生人数(不得少于1人):'))
stus = []
for i in range(s):
    stu = {'score':[]}
    stu.update({'sn':str(input('----\n请输入学生学号:'))})
    for j in range(t):
        stu['score'].append(input('请输入评委'+str(j+1)+'的评分:'))
    stu['score'].sort()
    stu.update({'min':stu['score'].pop(0)})
    stu.update({'max':stu['score'].pop()})
    stu.update({'avg':eval('+'.join(stu['score']))/len(stu['score'])})
    stus.append(stu)
r = {n['sn']:n['avg'] for n in stus}
print(r)

http://www.kler.cn/a/136995.html

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