现要编写一个随机播放历年春晚小品名称的程序,将它们编写为一个列表,其中年份为键,作者和小品名称为值。列表元素如下, 2012:沈腾小品《今天的幸福》,2014:沈腾小品《扶不扶》,2015:贾玲沙溢小品《喜乐街》,2016:冯巩徐帆小品《快乐老爸》,2017:宋小宝小品《爱情不外卖》,2019:北京郭冬临小品《成全》 使用for循环遍历key值


首先,我们需要将这个信息存储在一个字典中,其中年份是键,而值是一个元组,包含作者和小品名称。之后,我们可以使用`for`循环来遍历这个字典的键(即年份)。 下面是一个Python程序示例,实现了上述功能: ```python # 创建一个字典,存储历年春晚小品的信息 spring_festival_sketches = { 2012: ("沈腾", "今天的幸福"), 2014: ("沈腾", "扶不扶"), 2015: ("贾玲", "喜乐街"), # 注意:原示例中的“贾玲”可能是一个笔误,应为“贾玲”或“贾玲&沙溢” 2016: ("冯巩", "快乐老爸"), 2017: ("宋小宝", "爱情不外卖"), 2019: ("郭冬临", "成全") # 注意:原示例中的“北京郭冬临”可能是一个笔误,应为“郭冬临” } # 使用for循环遍历字典的键(年份) for year in spring_festival_sketches: author, sketch_name = spring_festival_sketches[year] print(f"{year}年:{author}小品《{sketch_name}》") ``` 在这个程序中,我们首先定义了一个名为`spring_festival_sketches`的字典,其中包含了历年春晚小品的信息。然后,我们使用`for`循环遍历这个字典的键(即年份)。在循环体中,我们通过键获取对应的值(作者和小品名称),并将其分别赋值给变量`author`和`sketch_name`。我们使用`print`函数输出每条小品的信息。 注意,在示例中我修正了一些可能的笔误,比如“贾玲”和“北京郭冬临”。如果这些名称是准确的,请根据实际情况进行调整。 [2024-05-19 11:00:30 | AI写代码神器 | 409点数解答]
- 现要编写一个随机播放历年春晚小品名称的程序,将它们编写为一个列表,其中年份为键,作者和小品名称为值。列表元素如下, 2012:沈腾小品《今天的幸福》,2014:沈腾小品《扶不扶》,2015:贾玲沙溢小品《喜乐街》,2016:冯巩徐帆小品《快乐老爸》,2017:宋小宝小品《爱情不外卖》,2019:北京郭冬临小品《成全》 使用for循环遍历key值(409点数解答 | 2024-05-19 11:00:30)102
- # [ROIR 2016 Day 1] 奖品 ## 题目背景 翻译自 [ROIR 2016 D1T1](https://neerc.ifmo.ru/school/archive/2015-2016/ru-olymp-regional-2016-day1.pdf)。 ## 题目描述 Petya 参加了一个比赛,在这个比赛中将会抽取 $n$ 个奖品。奖品编号从 $1$ 到 $n$。 根据比赛结果,参赛者可以获得 $2$ 到 $n$ 之间的分数。如果参赛者获得了 $k$ 分,那么他将从编号 $1$ 到 $k$ 的奖品中获得一个奖品。比赛主持人在参赛者选择奖品之前,会从奖品列表中删除一个奖品。然后,参赛者可以从剩下的 $k - 1$ 个奖品中选择一个。 Petya 知道所有奖品的价值,第 $i$ 个奖品的价值为 $a_i$。 对于每个 $2\le k\le n$,你需要求出如果 Petya 获得了 $k$ 分,他一定能得到的最大奖品价值是多少。 ## 输入格式 第一行输入一个整数 $n$($2 \le n \le 100000$)。 第二行输入 $n$ 个整数 $a_1,a(389点数解答 | 2025-01-10 11:15:31)198
- import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___count*amount__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __a_ # 计算该年份的总订单数量(行数) total_order_amount =___b_ # 计算该年份的(260点数解答 | 2024-11-10 14:26:05)157
- # 引入规则 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___df['销售单价'] * df['销售数量']__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __group.shape[0]_ # 计算该年份的总订单数量(行数) tota(701点数解答 | 2024-11-10 14:29:10)171
- 实现哈希表创建及查找算法,哈希函数使用除余法,用线性探测法处理冲突。 函数接口定义: void createhash(hashtable ht[],int n); //输入不大于m的n个不为0(0表示空值)的数,用线性探查法解决冲突构造散列表 int searchhash(hashtable ht[],int key); //输入一个值key,在散列表中查找key位置 其中 ht 表示哈希表, n表示记录数,key要查找的关键字 裁判测试程序样例: #include<iostream> using namespace std; #define m 16 #define nullkey 0 //单元为空的标记 struct hashtable{ int key; }; void createhash(hashtable ht[],int n); int searchhash(hashtable ht[],int key); int main() { int value,key; int result; int i,j,n; hashtable ht[m]; for(i=0;i<m;i++) ht[i].key=0; cin >> n; if(n>m) return 0; createhash(ht,n); cin >> key; result=searchhash(ht,key); if(result!=-1) cout << "search success,the key is located in "<< result+1; else cout << "search failed"; return 0; } /* 请在这里填写答案 */ 输入样例: 12 19 14 23 1 68 20 84 27 55 11 10 79 55 输出样例: 输出拓扑序列。 search success,the key is located in 6(504点数解答 | 2024-12-21 16:14:58)151
- 实现哈希表创建及查找算法,哈希函数使用除余法,用线性探测法处理冲突。 函数接口定义: void createhash(hashtable ht[],int n); //输入不大于m的n个不为0(0表示空值)的数,用线性探查法解决冲突构造散列表 int searchhash(hashtable ht[],int key); //输入一个值key,在散列表中查找key位置 其中 ht 表示哈希表, n表示记录数,key要查找的关键字 裁判测试程序样例: #include<iostream> using namespace std; #define m 16 #define nullkey 0 //单元为空的标记 struct hashtable{ int key; }; void createhash(hashtable ht[],int n); int searchhash(hashtable ht[],int key); int main() { int value,key; int result; int i,j,n; hashtable ht[m]; for(i=0;i<m;i++) ht[i].key=0; cin >> n; if(n>m) return 0; createhash(ht,n); cin >> key; result=searchhash(ht,key); if(result!=-1) cout << "search success,the key is located in "<< result+1; else cout << "search failed"; return 0; } /* 请在这里填写答案 */ 输入样例: 12 19 14 23 1 68 20 84 27 55 11 10 79 55 输出样例: 输出拓扑序列。 search success,the key is located in 6(328点数解答 | 2024-12-21 16:15:59)209
- 实现哈希表创建及查找算法,哈希函数使用除余法,用线性探测法处理冲突。 函数接口定义: void createhash(hashtable ht[],int n); //输入不大于m的n个不为0(0表示空值)的数,用线性探查法解决冲突构造散列表 int searchhash(hashtable ht[],int key); //输入一个值key,在散列表中查找key位置 其中 ht 表示哈希表, n表示记录数,key要查找的关键字 裁判测试程序样例: #include<iostream> using namespace std; #define m 16 #define nullkey 0 //单元为空的标记 struct hashtable{ int key; }; void createhash(hashtable ht[],int n); int searchhash(hashtable ht[],int key); int main() { int value,key; int result; int i,j,n; hashtable ht[m]; for(i=0;i<m;i++) ht[i].key=0; cin >> n; if(n>m) return 0; createhash(ht,n); cin >> key; result=searchhash(ht,key); if(result!=-1) cout << "search success,the key is located in "<< result+1; else cout << "search failed"; return 0; } /* 请在这里填写答案 */ 输入样例: 12 19 14 23 1 68 20 84 27 55 11 10 79 55 输出样例: 输出拓扑序列。 search success,the key is located in 6(282点数解答 | 2024-12-21 16:16:03)187
- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取教学账目数据 teaching_df = pd.read_excel('教学.xlsx') # 读取后勤账目数据 logistics_df = pd.read_excel('后勤.xlsx') # 读取行政账目数据 administrative_df = pd.read_excel('行政.xlsx') # 将各表格的取得日期列转换为日期时间类型,并提取年份作为新列 teaching_df['年份'] = pd.to_datetime(teaching_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year logistics_df['年份'] = pd.to_datetime(logistics_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year administrative_df['年份'] = pd.to_datetime(administrative_df['取得日期'], fo(69点数解答 | 2024-10-31 17:39:14)190
- 编写 js 代码,使用 for in 遍历,逐行输出 key 与 value 值,每条记录格式“key:value”。(208点数解答 | 2024-05-20 22:15:55)265
- #今有部分股票交易数据表“trd_data”,字段名称为: # stkcd 、trddt、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量、交易金额 # 读取股票代码601668,2017-01-01至2018-01-01的交易数据, # 计算macd指标,公式参考书本 # 返回计算结果,结果用一个数据框macd表示。 #注意:读取的交易数据表,需按照日期的升序进行排序 def return_values(): #1.读取数据 import pandas as pd data=pd.read_excel('trd_data.xlsx') d=data[data.iloc[:,0].values==601668] d=d[d.iloc[:,1].values>='2017-01-01'] d=d[d.iloc[:,1].values<='2018-01-01'] d.index=range(len(d)) #d即为待计算的数据框,索引重新排序 #2.指数平滑异同平均线macd计算 #3.合并数据(409点数解答 | 2024-12-10 09:29:33)211
- 已知格式为csv的数据文件包含以下15列:工号,姓名,性别,出生年月,入校时间,任职状态,单位号,单位名称,学历,最高学位,学缘,专业技术职称,学科类别,政治面貌,国籍。 完整数据文件见学习通:15-教职工基本信息表.csv,节选示例数据如下: --------------------------------------------- 003736,朱ct,男,1975-01,2020-06,在职,001,党委办公室(学院办公室),硕士研究生,硕士,外校(境内),教授,法学,**党员,中国 002013,侯sf,男,1969-01,2013-05,在职,001,党委办公室(学院办公室),博士研究生,博士,外校(境内),教授,教育学,**党员,中国 003741,李yc,男,1976-01,2014-05,在职,003,马克思主义学院,大学本科,学士,外校(境内),未评级,马克思主义理论,**党员,中国 003120,石ka,男,1975-10,2014-11,在职,003,马克思主义学院,博士研究生,博士,外校(境内),教授,材料科学与工程,**党员,中国 001868,罗bg,女,1(44点数解答 | 2024-11-21 08:18:34)127
- 已知格式为csv的数据文件包含以下15列:工号,姓名,性别,出生年月,入校时间,任职状态,单位号,单位名称,学历,最高学位,学缘,专业技术职称,学科类别,政治面貌,国籍。 完整数据文件见学习通:15-教职工基本信息表.csv,节选示例数据如下: --------------------------------------------- 003736,朱ct,男,1975-01,2020-06,在职,001,党委办公室(学院办公室),硕士研究生,硕士,外校(境内),教授,法学,**党员,中国 002013,侯sf,男,1969-01,2013-05,在职,001,党委办公室(学院办公室),博士研究生,博士,外校(境内),教授,教育学,**党员,中国 003741,李yc,男,1976-01,2014-05,在职,003,马克思主义学院,大学本科,学士,外校(境内),未评级,马克思主义理论,**党员,中国 003120,石ka,男,1975-10,2014-11,在职,003,马克思主义学院,博士研究生,博士,外校(境内),教授,材料科学与工程,**党员,中国 001868,罗bg,女,1(15点数解答 | 2024-11-21 08:26:12)130