相关试卷

函数 regain 的功能是模拟数据恢复，找到各个文件的起始地址和大小（盘块数量），并返回以[[起始地址, 文件大小], …]形式的列表 lst。变量 allot 存储文件分配表信息。

def regain(allot):

    lst=[]

    visited=[]     #记录 allot 的访问情况

    for i in range(len(allot)):

        if allot[i] != 0xff and i not in visited:       #盘块 i 需要处理

            fsize=0

            p=i

            while p!=-1 and p not in visited:

                visited.append(p)

                fsize+=l

                p=allot[p]

            if p==-1:

                lst.append([i,fsize])

            else:

                for j in range(len(Ist)):

                    if lst[j][0]==p:

                        lst[j][0]=i

                        lst[j][1]=lst[j][1]+fsize

    return lst

若allot为[3,7,13,9,0xff,0xff,0xff,8,-l,-l,0xff,l,0,1l,0xff,0xff]，调用regain函数，

①则语句 lst[j][1]=lst[j][1]+fsize 一共会被执行次。

②如果把 while p!=-1 and p not in visited 改写为 while p!=-1，对程序的影响是（多选，填字母）。

A.会增加 while 的循环体执行次数

B.返回的 lst 中的节点数量保持不变

C.while 循环不能正常结束

D.返回的 lst 中，文件的起始地址部分不正确

如图 2所示，共有3个空闲盘区，盘块号依次为 4、5、6、10、14、15请在划线处填上合适的代码。

def mergefree(allot):     #mergefree 的功能是从头到尾扫描文件分配表，创建空白盘区链

    freeh=-1:freelst=[]

    n=len(allot)

    i=0

    while i<n:

        if allot[i]==0xff:

            j=i+1

            while  

                j+1

            freelst.append([i,j-i,-1])

            if freeh==-1:

                freeh=cur=len(freelst)-1

            else:

                freelst[cur][2]=len(freelst)-1

            i=j+l

        else:

            i+=l

    return freeh,freelst

#读取文件分配表信息存储到 a11ot 中，代码略

head,freelst=mergefree(allot)

p=head

whi1e p!=-1:    #打印出所有空闲盘块号

    for i in range(freelst[p][1]):

        print(,end=',')

    p=freelst[p][2]

def select(teams) :

    #teams 是字典变量，如:{"浙江":0,"上海":1}，字典的值代表球队编号

    seasons=["20-21","21-22","22-23"]

    members=[0]*len(teams)*2

    df=readData(seasons[0]+".x1sx")

    for season in :

        file=season+".xlsx"

        df1=readData(file)

        df=pd.concat([df, df1])#合并两个 DataFrame 对象数据

    for team in teams:

        df1=

        df1=df1.groupby("球员" , as_index=False).mean()#计算各球员平均得分

        df1=df1.sort_values("得分",ascending=False).head(5)#按得分降序排序并选取前5名

        members[2*n]=df1["球员"].values

        members[2*n+1]=df1["得分"].values

return members

import matplotlib.pyplot as plt

def showChart(tean, menbers) :

    n=teams[team]

    plt.bar(,)

    plt.title(team+"队首发阵容")

    plt.show()

⑷主程序代码如下。

teams={"浙江":0,"上海":1,"山东":2,"广东":3,"北京":4}

members=select (teams)

while True:

    team=input("输入球队:")

    if team=="" : break

    showChart(team, members)

import random as rd

def proempty(n,m):

    #在 n*n 的矩阵中随机产生 m 个"孔"

    empty=[[1 for i in range(n)] for j in range(n)]

    s=[]

    #s 存储"孔"的位置

    k=0

    while k<m:

        i=rd.randint (0,n-1)

        j=rd.randint (0,n-1)

        if:

            empty[i][j]=0

            s.append([i,j])

            k+=1

    return empty

def turn(array):     #将矩阵顺时针旋转 90 度

    matrix=[[0 for i in range(len(array))] for j in range(len(array))]

    for i in range(len(array)):

        for j in range(len(array)):

            matrix[i][j] = array

    return matrix

def eleque(array):     #查找“孔”的位置

    q=[]

    for i in range(len(array)):

        for j in range(len(array)):

            if :

                q.append([i,j])

    return q

n=int(input("输入纸张的大小："))

m=int(input("输入挖“孔”的个数："))

s=input("输入所传纸条内容：")

#将输入内容转换成二维列表，存储在 mw 中并输出纸条内容（如图 c)，代码略。

emptya=proempty(n,m)

#产生挖"孔"纸，如图 c

#输出挖“孔”纸，代码略

mwstring=""; s=""

for cs in range(4):

    que=eleque(emptya)

    for j in range(len(que)):

        ch=mw[que[j][0]][que[j][1]]

        mwstring+=

print("真实内容为：")

print (mwstring)

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi','SimHei']

num=[29,31,30,32]    #存储 4 个班级的人数

df=pd.read_excel(   ①    )

k=0

   ②   

for i in df.index：

    if i==end：

            ③  

        end+=num[k]

    df.at[i,"班级"]=str(k+1)+ "班"

#优秀学员的评比规则为：学业分数不低于 80 分，德育等级为 A。统计每个班级优秀学员人数，并绘制图表显示，如图 b 所示，部分Python程序如下。

dfs=df[df["学业分数"]>=80]

dfs=    ④  

dfg=

dfg=dfg.rename(columns={"学业分数":"人数"})

#将"学业分数"重命名为"人数"

plt.bar(dfg["班级"],    ⑤   )

plt.title("班级优秀人员对比图")

plt.xlabel("班级")

plt.ylabel("人数")

plt.show()

①  ②  ③ 

④  ⑤ 

@app. route("/")

def hello():

    return render_ .template(" index. html")

@app. route(*/login", methods=["POST"])

def login() :

    usrn=request. form. get(" user' )

    psd=request. form. get(' psw")

    if usrn. upper()==* ADMINER" and psd==' password1":

        return render_ template (' succlong. html")

    else:

        return render_ template (" index. html")

安全管理员在登录页面输入账号与密码: AdminER 和 passwordl,（选填：会/不会）跳转到"index.html"网页。

监测数据路由设置语句是@app. route("", methods=[])