相关试卷

def sort_ arr(a)：         #对数组进行升序排序

     m = len(a)

     i=1

     whilei<= m- 1 and flag == True：

         flag = False

         for j in

         if a[j] <a[j-1]：

              a[j], a[j-1|=a[j-1], a[j]

              flag = Truc

      i+=1

    return a

def bisearch(v, b)： ．

  i，k = 0, len(b)

  j=k- 1

  while i<=j：

       mid=(i+j)//2

       if

           i=mid+1

       else：

           j= mid- 1

  retur i

def max_ min(houses, b)：

    minr= 0

    for h in houses：

       R = bisearch(h, b)

       if R == len(b)：

          r=h-b[R- 1]

       elif R== 0：

          r= b[R]- h

       else：

      minr = max(r, minr)

    return minr

if_ name_ == '_ main_ '：   #主程序

    #将需配送的房间编号存入整型数组houses

#将机器人所在房间编号存入整型数组b，代码略

#例如： houses= |8, 3, 4, 7, 1], b= |7, 3|

b= sort_ arr(b)

print(max_ min (houses, b))#输出最小配送半径

该系统采用B/S架构，相较于C/S模式，主要优势体现在 (多选，填字母)
A.对服务器性能要求低
B.数据处理速度快，学生可随时投票
C.学生终端无需安装专门程序，便捷高效
D.核心功能集中于服务器上，简化了系统的维护与升级

#导入相关库，代码略

@app.route()

def select( )：

    #在数据库中查询各套餐方案并显示，代码略

@app.route(/input)      #提交数据子页面路由

def input( )：       #提交投票数据并进行记录

    name=request. form. get(id))     #获取所投套餐编号

    conn=sqlite3. connect(num. db)

    cur=conn. cursor( )

    cur. execute("SELECT * FROM beek WHERE fa='%s" %name)

    res=cur.fetchall( )           #获取查询结果数据

    if res：                  #所投套餐已有记录

        x=res[0][1]         #套餐已有投票数

        y=       #累计套餐投票数

        cur. execute("UPDATE beek SET ps= =%d WHERE fa=%s" %(y，name))     #更新套餐得票数

    else：

        y=1

        cur. execute("INSERT INTO bek(fa, ps) VALUES(%s', %d)" %(name, y))

maxv= 150     #设定的阈值

while True：

    voice = pin0.read_ _analog0计     #获取声 音强度值

    if voice >= maxv：

      #获取一次实验中高度、时间间隔数据并分别存入data.csv文件，代码略

由代码可知，声音传感器连接智能终端的引脚为；如果阈值maxv设置过高，易导致实验失败，其原因可能是。

import pandas as pd       #引入pandas模块

import matplotlib.pyplot as plt        #引入matplotlib的pyplot子库

df= pd.read_ _csv('data.csv')         #读取“data.csv"中的数据，创建对象df

h = df['Height'].valucs

t= df[].values

t2= []

for i in t：

    t2.append(i*i)         #函数append0的功能是在指定列表的结尾插入内容

pt.catte()     #函数scatter(x，y)的功能是绘制散点图的数据点(x，y)

plt.xlabel("时间的平方(s²)")

plt.ylabel("高度(cm)")

plt.Show( )

H = h.mean( )       #计算实验高度平均值

T = t.mean( )        #计算实验时间间隔平均值

g=

print("估算的重力加速度为：", g, "米每平方秒")