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政府网站都是谁做的武汉谷歌seo

news 2025/7/17 11:20:36

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开源项目热度榜单

某个开源社区希望将最近热度比较高的开源项目出一个榜单，推荐给社区里面的开发者。对于每个开源项目，开发者可以进行关注(watch)、收藏(star)、fork、提issue、提交合并请求(MR)等。

数据库里面统计了每个开源项目关注、收藏、fork、issue、MR的数量，开源项目的热度根据这5个维度的加权求和进行排序。

H = (Wwatch * #watch) + (Wstar * #star) + (Wfork * #fork) + (Wissue * #issue) + (Wmr * #mr)

H表示热度值

Wwatch、Wstar、Wfork、Wissue、Wmr分别表示5个统计维度的权重。

#watch、#star、#fork、#issue、#mr分别表示5个统计维度的统计值。

榜单按照热度值降序排序，对于热度值相等的，按照项目名字转换为全小写字母后的字典序排序（‘a’,‘b’,‘c’,…,‘x’,‘y’,‘z’)。

输入描述
第一行输入为N，表示开源项目的个数，0 ＜ N ＜100。
第二行输入为权重值列表，一共 5 个整型值，分别对应关注、收藏、fork、issue、MR的权重，权重取值 0 < W ≤ 50。
第三行开始接下来的 N 行为开源项目的统计维度，每一行的格式为：
name nr_watch nr_start nr_fork nr_issue nr_mr
其中 name 为开源项目的名字，由英文字母组成，长度 ≤ 50，其余 5 个整型值分别为该开源项目关注、收藏、fork、issue、MR的数量，数量取值 0 < nr ≤ 1000。

输出描述
按照热度降序，输出开源项目的名字，对于热度值相等的，按照项目名字转换为全小写后的字典序排序（‘a’ > ‘b’ > ‘c’ > … > ‘x’ > ‘y’ > ‘z’）。
在这里插入图片描述

def calc(list1, list2):ret = 0for i in range(len(list1)):ret += list1[i] * list2[i]return retnumber = int(input())
weights = list(map(int, input().split()))projects = {}
for i in range(number):tmp = input().split()name = tmp[0]tmp.pop(0)projects[name] = list(map(int, tmp))score = {}
for name in projects:score[name] = calc(weights, projects[name])sorted_score = sorted(score.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)a = sorted_score[0][1]
buffer = []
for i in range(len(sorted_score)):if sorted_score[i][1] == a:buffer.append(sorted_score[i][0])else:sorted_buffer = sorted(buffer)for j in range(len(sorted_buffer)):print(sorted_buffer[j])a = sorted_score[i][1]buffer = []buffer.append(sorted_score[i][0])
sorted_buffer = sorted(buffer)
for j in range(len(sorted_buffer)):print(sorted_buffer[j])

在这里插入图片描述

API集群负载统计

题目描述
某个产品的RESTful API集合部署在服务器集群的多个节点上，近期对客户端访问日志进行了采集，需要统计各个API的访问频次，根据热点信息在服务器节点之间做负载均衡，现在需要实现热点信息统计查询功能。

RESTful API是由多个层级构成，层级之间使用 / 连接，如 /A/B/C/D 这个地址，A属于第一级，B属于第二级，C属于第三级，D属于第四级。

现在负载均衡模块需要知道给定层级上某个名字出现的频次，未出现过用0表示，实现这个功能。

输入描述
第一行为N，表示访问历史日志的条数，0 ＜ N ≤ 100。

接下来N行，每一行为一个RESTful API的URL地址，约束地址中仅包含英文字母和连接符 / ，最大层级为10，每层级字符串最大长度为10。

最后一行为层级L和要查询的关键字。

输出描述
输出给定层级上，关键字出现的频次，使用完全匹配方式（大小写敏感）。
在这里插入图片描述

def do_search(paths, layer, key):count = 0for path in paths:components = path.split("/")if len(components) >= layer + 1 and components[layer] == key:count += 1print(count)# 读取输入
N = int(input())
logs = [input() for _ in range(N)]
level, keyword = input().split()# 调用函数进行统计和输出
do_search(logs, int(level) - 1, keyword)

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整数对最小和

题目描述：整数对最小和（分值100）
给定两个整数数组array1、array2，数组元素按升序排列。

假设从array1、array2中分别取出一个元素可构成一对元素，现在需要取出k对元素，

并对取出的所有元素求和，计算和的最小值。

注意：

两对元素如果对应于array1、array2中的两个下标均相同，则视为同一对元素。

输入描述
输入两行数组array1、array2，每行首个数字为数组大小size(0 < size <= 100);
0 < array1[i] <= 1000
0 < array2[i] <= 1000
接下来一行为正整数k

0 < k <= array1.size() * array2.size()

输出描述
满足要求的最小和
在这里插入图片描述

import heapqdef min_sum(array1, array2, k):array = []total = 0i, j = 0, 0heapq.heappush(array, (array1[i] + array2[j], i, j))visited = set()while k > 0 and array:value, i, j = heapq.heappop(array)if (value, i, j) in visited:continuevisited.add((value, i, j))total += valueif i + 1 < len(array1):heapq.heappush(array, (array1[i + 1] + array2[j], i + 1, j))if j + 1 < len(array2):heapq.heappush(array, (array1[i] + array2[j + 1], i, j + 1))k -= 1return total# 读取输入
lines = [line.strip() for line in sys.stdin.readlines()]
array1 = [int(n) for n in lines[0].split()][1:]
array2 = [int(n) for n in lines[1].split()][1:]
k = int(lines[2])# 计算并输出结果
result = min_sum(array1, array2, k)
print(result)