CSP认证2023-03:田地丈量、垦田计划、LDAP,python满分解答代码

CSP认证2023-03:田地丈量、垦田计划、LDAP,python满分解答代码

目录

一、田地丈量

问题描述

输入输出 

思路

代码和结果 

二、垦田计划

问题描述

输入和输出 

思路 

代码和结果

三、LDAP 

问题描述

思路

代码和结果 


一、田地丈量

问题描述

输入输出 

输入

4 10 10
0 0 5 5
5 -2 15 3
8 8 15 15
-2 10 3 15

输出 

44

思路

对于每一个选定区域,我们只需要知道此区域的长和宽,即可求出,如上图所示。对于长,需要算出x_1,x_2值(x_1<=x_2,x_2-x_1即为长)。观察上图,x_1实际上是max(x1,0),x_2为min(a,x2)。同理,宽=y_1-y_2,其中y_1<=y_2,y_1=max(0,y1),y_2=min(b,y2)

代码和结果 

n,a,b = list(map(int,input().split()))
result = 0
for i in range(n):
    x1,y1,x2,y2 = list(map(int,input().split()))
    x = min(a,x2)-max(0,x1)
    y = min(b,y2)-max(0,y1)
    if x>0 and y>0:
        result+=x*y
print(result)

二、垦田计划

问题描述

输入和输出 

输入

4 9 2
6 1
5 1
6 2
7 1

输出 

5

思路 

1.将开垦耗时 相同 的 区域,其耗时缩短1天所需资源数量 进行累加存入字典中,因为总的耗时是由耗时最长的区域所决定的(可以看成是木桶效应)

2.从所有区域中耗时最长的时间开始,所需时间不断减少1,直到时间等于每块区域的最少开垦天数或资源不够为止

具体步骤如下:

  • 首先判断需要的资源数是否超过拥有的资源数,若超过则退出循环,否则继续。
  • 记录总耗时减少一天所需要的资源数,它等于 所有耗时超过max_t的区域 耗时减少1天所需的资源数的总和
  • 消耗的资源添加到需要的资源数中

代码和结果

n, m, k = list(map(int, input().split()))
result = 0
t_dict = {}
for i in range(n):
    t_i, c_i = list(map(int, input().split()))
    '''
    将开垦耗时 相同 的 区域,其耗时缩短1天所需资源数量 进行累加,因为总的耗时是由耗时最长的区域所决定的(可以看成是木桶效应)
    例如下述例子:
    3 9 2
    6 1
    5 1
    6 2
    要想让耗时从6变成5,所需资源必须大于等于1+2
    '''
    if t_i not in t_dict.keys():
        t_dict[t_i] = 0
    t_dict[t_i] += c_i
# 对字典进行排序
t_dict = dict(sorted(t_dict.items(), key=lambda d: d[0], reverse=True))#从大到小进行排序,先满足耗时最长的
t_key_list = list(t_dict.keys())
max_t = t_key_list[0]#在不使用任何资源情况下,所需的最长时间
all_resource = 0#所用到的总资源数
des = 0 #耗时减少一天所需要的资源数,它等于 所有 耗时超过max_t的区域 耗时减少1天所需的资源数
while max_t >=k:
    all_resource += des#总资源数进行累加
    if all_resource>m:#需要的资源数超过拥有的资源数
        break
    if t_dict.get(max_t):
        des = des + t_dict[max_t]
    max_t-=1
print(max_t+1)

三、LDAP 

问题描述

思路

 1.通过问题描述可知,我们要处理的数据EXPR形式为

BASE_EXPR 或者 (LOGIC "(" EXPR ")" "(" EXPR ")")

为此可以针对这两种情况分开处理。其中,BASE_EXPR由ATTRIBUTE OPERATOR VALUE组成,这种情况好处理,按照要求进行匹配(查字典)即可;重点是(LOGIC "(" EXPR ")" "(" EXPR ")"),其中涉及了嵌套,即EXPR中包含了EXPR,在处理时首先就要想到使用来处理,具体为通过 左右括号 提取出表达式(数据结构栈的常用作用),不断进行栈进栈出,从而获得结果。

2.在读取用户属性和属性值时,可以考虑将属性和属性值拼起来作为键存入字典中,以便后续的查询计算,代码如下:

attr_and_attr_of_value= str(attr)+":"+str(attr_of_value)
if not user_data.get(attr_and_attr_of_value):
    user_data[attr_and_attr_of_value] = []
user_data[attr_and_attr_of_value].append(DN)

3.定义一个字典用于记录用户是否拥有该属性,代码如下:

has_attr={}#用于记录用户是否拥有该属性
 #记录用户是否拥有key属性
if not has_attr.get(key):
    has_attr[key] =[]
has_attr[key].append(DN)

代码和结果 

n = int(input())
'''
用字典存储用户的数据,具体存储形式如下:
#{'attr:attr_value':[DN_1,DN_2],'attr_1:attr_value_2':[DN_1,DN_2],} 
'''
def my_print(result):
    result = sorted(result)
    for r in result:
        print(r, end=' ')
    print()
def compute_base(judge):#计算原子式
    '''
    :param judge:原子式
    :return:
    '''
    #提取中间的值
    if ":" in judge:
        result = user_data.get(judge)#DN列表,这里也能为空,需要加一个判断
        if not result:
            result = []
    else:
        judge_list = judge.split('~')
        attr = int(judge_list[0])
        attr_of_value = judge_list[1]
        # 做差集即可
        has_attr_user = has_attr[attr]  # 拥有该属性的用户
        # 读取拥有该属性attr,且值为attr_of_value的用户
        has_attr_and_attr_of_value_is = user_data.get(str(attr) + ":" + attr_of_value)
        if not has_attr_and_attr_of_value_is:
            result = has_attr_user
        else:
            result = set(has_attr_user) - set(has_attr_and_attr_of_value_is)
    return result
def get_result(judge):
    #给两边加上括号
    judge = '('+judge+')'#通过 左右括号 提取表达式,数据结构 栈的常用操作
    # 使用栈结构处理数据
    stack = []
    BASE_COMPUTE = []#用于存放原子式的结果
    for i in judge:
        easy_expr =''
        stack.append(i)
        if stack[-1]==')':
            while len(stack)!=0:#栈不为空
                top_stack = stack.pop()
                if top_stack!='(' and top_stack!=')':#不要把括号加进来
                    easy_expr=top_stack+easy_expr
                if top_stack=='(':
                    break
            if easy_expr[0]=='&' or easy_expr[0]=='|':
                base_1 = set(BASE_COMPUTE.pop())#转成集合类型 直接用set的交 并操作
                base_2 = set(BASE_COMPUTE.pop())
                if easy_expr[0]=='&':
                    base = base_1 & base_2
                else:
                    base = base_1 | base_2
                BASE_COMPUTE.append(base)
            else:#当运算为原子式时
                base_result = compute_base(easy_expr)
                BASE_COMPUTE.append(base_result)
    return BASE_COMPUTE.pop()

user_data ={}
has_attr={}#用于记录用户是否拥有该属性
for i in range(n):
    data = list(map(int,input().split()))
    DN = data[0]#用户DN
    number_of_attr = data[1]#用户包含的属性值
    for j in range(1,number_of_attr+1):
        key = data[2*j]

        #记录用户是否拥有key属性
        if not has_attr.get(key):
            has_attr[key] =[]
        has_attr[key].append(DN)
        value = data[2*j+1]
        attr_and_attr_of_value= str(key)+":"+str(value)
        if not user_data.get(attr_and_attr_of_value):
            user_data[attr_and_attr_of_value] = []
        user_data[attr_and_attr_of_value].append(DN)
m = int(input())
for i in range(m):
    judge  = input()
    if len(judge)==3:#原子表达式,长度为3
        result = compute_base(judge)
        my_print(result)
    else:#否则为复合式
        result = get_result(judge)
        my_print(result)

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