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摘要: 1007 素数对猜想 (20 分) 让我们定义dn​为:dn​=pn+1​−pn​,其中pi​是第i个素数。显然有d1​=1,且对于n>1有dn​是偶数。“素数对猜想”认为“存在无穷多对相邻且差为2的素数”。 现给定任意正整数N(<105),请计算不超过N的满足猜想的素数对的个数。 输入格式: 输入 阅读全文
posted @ 2021-11-19 21:14 Coverpast 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1006 换个格式输出整数 (15 分) 让我们用字母 B 来表示“百”、字母 S 表示“十”,用 12...n 来表示不为零的个位数字 n(<10),换个格式来输出任一个不超过 3 位的正整数。例如 234 应该被输出为 BBSSS1234,因为它有 2 个“百”、3 个“十”、以及个位的 4。 阅读全文
posted @ 2021-11-19 19:26 Coverpast 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1005 继续(3n+1)猜想 (25 分) 卡拉兹(Callatz)猜想已经在1001中给出了描述。在这个题目里,情况稍微有些复杂。 当我们验证卡拉兹猜想的时候,为了避免重复计算,可以记录下递推过程中遇到的每一个数。例如对 n=3 进行验证的时候,我们需要计算 3、5、8、4、2、1,则当我们对  阅读全文
posted @ 2021-11-19 19:14 Coverpast 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1004 成绩排名 (20 分) 读入 n(>0)名学生的姓名、学号、成绩,分别输出成绩最高和成绩最低学生的姓名和学号。 输入格式: 每个测试输入包含 1 个测试用例,格式为 第 1 行:正整数 n 第 2 行:第 1 个学生的姓名 学号 成绩 第 3 行:第 2 个学生的姓名 学号 成绩 ... 阅读全文
posted @ 2021-11-18 20:53 Coverpast 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1003 我要通过! (20 分) “答案正确”是自动判题系统给出的最令人欢喜的回复。本题属于 PAT 的“答案正确”大派送 —— 只要读入的字符串满足下列条件,系统就输出“答案正确”,否则输出“答案错误”。 得到“答案正确”的条件是: 字符串中必须仅有 P、 A、 T这三种字符,不可以包含其它字符 阅读全文
posted @ 2021-11-18 20:51 Coverpast 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1002 写出这个数 (20 分) 读入一个正整数 n,计算其各位数字之和,用汉语拼音写出和的每一位数字。 输入格式: 每个测试输入包含 1 个测试用例,即给出自然数 n 的值。这里保证 n 小于 10100。(结尾无空行) 输出格式: 在一行内输出 n 的各位数字之和的每一位,拼音数字间有 1 空 阅读全文
posted @ 2021-11-17 15:38 Coverpast 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1001 害死人不偿命的(3n+1)猜想 (15 分) 卡拉兹(Callatz)猜想: 对任何一个正整数 n,如果它是偶数,那么把它砍掉一半;如果它是奇数,那么把 (3n+1) 砍掉一半。这样一直反复砍下去,最后一定在某一步得到 n=1。卡拉兹在 1950 年的世界数学家大会上公布了这个猜想,传说当 阅读全文
posted @ 2021-11-17 15:30 Coverpast 阅读(58) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 10. 使用CSS美化页面 1、页面设计 修改博客urls设定(定义博客列表连接,实际访问地址是上方的注释) 修改首页html(/的作用和上面url 'home'的作用一样,代表根页面) 修改首页url 在mysite文件夹下建立一个处理文件“views.py” 创建主页面home.html 修改u 阅读全文
posted @ 2021-11-03 21:08 Coverpast 阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 模板嵌套 1 常用的模板标签 多个模板之间具有共性,如何把模板之间的共性表示出来 三个模板html之间的区别有:标题、具体内容 考虑将重复出现的标签用文件进行存储,方便后续重复调用 在templates文件夹中新建文件base.html 使用模板标签预设填充位置 在需要使用模板的html页面中继承模 阅读全文
posted @ 2021-11-03 21:04 Coverpast 阅读(65) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 任务4:使用特征工程对比赛字段进行编码 对数据集中类别字段(取值空间大于2)的进行one-hot操作 对类别特征进行OneEncoder编码 Train_data_onehot = pd.get_dummies(Train_data,columns = ['model', 'brand', 'bod 阅读全文
posted @ 2021-10-11 18:30 Coverpast 阅读(131) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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