相关试卷

（1）若某员工一天内有多条打卡记录，则保留最早的一条。定义de_d(data)函数，实现删除无效记录功能，其Python程序如下，请在划线处填入合适代码。

def de_d(data):

     i,k=1,0

     while ①:

          if data[i][1]==data[i-1][1]:

               k+=1

          else:

               ②

          i+=1

     data=data[0: len(data)-k]

     return data

（2）实现考勤汇总功能的Python程序如下，运行程序后，某员工的考勤汇总如图所示，请在划线处填入合适代码。

def count day(data):       #统计打卡记录中到岗、缺岗天数及缺岗工作日

     week=["周一“，”周二”，”周三”，”周四”，”周五”]

     i,j=0,0

     ①

     sum n, sum d=0,0

     while i<= len(data)-1 and j<= len(week)-1:

          if data[i][1]== week[j]:

               sum n+=1

               i+=1

          else:

               day. append（②）

               sum d+=1

          j+=1

     if j< len(week):

          day+= week[j:]

          sum d+= len(week)-j

     return sum n, sum d, day

'''

获取某员工一周内的打卡记录（由员工编号、工作日、打卡时间三项构成）按时间先后顺序存入列表data中，例如, data=[["A01", "周一", "08:30"],["A01", "周二", "08:40"],["A01", "周四", "09:10"],["A01", "周四", "09:20"],["A01", "周四", "09:21"],["A01", "周五“，”09:12”]],代码略

'''

data= de_d(data)

n,d, day= count day(data)

#统计一周迟到总时长并输出到岗、缺岗天数和缺岗工作日及迟到总时长，代码略

（1）若某个包裹本身重量1kg，长40cm，宽15cm，高20cm，运输距离为1000km。计算该包裹体积重量并与本身重量比较，得到计费重量为2kg，则该包裹的快递费为元。

（2）若要计算该公司某天所有包裹的快递费总和，应采用的算法控制结构是。

（3）计算单个包裹快递费的Python程序如下，请在划线处填入合适代码。

def disf(fee, dis): # 计算附加费

     if dis<=500:

          return 0

     elif①:

          return fee*0.1

     else:

          return fee*0.2

#获取包裹的本身重量、长、宽、高、运输距离分别存入变量w、L、B、H、d，代码略

bf=0

vw=L*B*H/6000

maxw= max(w, vw)

if maxw<=1:

       bf=6

else:

       bf=6+(maxw-1)*4

sumf=②       #计算快递费

#快递费sumf保留两位小数并输出，代码略

（4）运输车辆（最大载重相同）调度规则如下：按入库顺序对包裹装车，每个包裹按调度顺序查找剩余载重足够的车辆进行装载，当已调度车辆的剩余载重都不足时，调度新的车辆。若包裹按“A、B、C、D、E”编号顺序入库，其对应重量分别为40、45、70、50、10，每辆车最大载重为100，按上述规则，第一辆车装载的包裹编号为。

（5）实现车辆调度功能的Python程序如下，请在划线处填入合适代码。

'''

依据入库顺序，获取包裹编号和重量存储在列表packs中，如packs=[["KD01",12],["KD02",85],……],代码略

'''

max_w=1000       #车辆最大载重

vehs=[]       #车辆信息

for pack in packs:

     p_id,w=pack[0],pack[1]

     flag=False

     for veh in vehs:

          cur=①

          if cur+w<=max_w:

               veh[0].append(p_id)

               veh[1]+=w

               ②

               break

     if not flag:

          n_veh=[[p_id],w]

          vehs.append(n_veh)

#输出包裹装载情况，代码略

            表a

                 表b

(1)若本金为p，期数为n，每期利息为g，请用p、n、g等符号写出每期还款金额a的计算公式。

(2)算每期还款金额应采用（单选，填字母：A.解析算法/B.枚举算法）。

(3)存储每期还款金额应采用数据类型，组织不同期数与年利率对应关系合适的数据结构是。

import random

lst=[0,0,0,0,0,0]

f=1

i=0

while i< len(lst):

     a= random. randint(1,100)

     if f==1 or a%2==0:

          lst[i]=a

          i+=1

          f=1-f

print(lst)

执行该程序段之后，变量lst的值不可能是（     ）

s= input()

key=[3,1,2]

ss=""

for i in range(len(s)//3):

     s1=s[i*3:(i+1)*3]

     for j in range(3):

          ss+=s1[key[j]-1]

print(ss)

若输入的s值为“HelloWorld”, 则输出的结果是（     ）

def peak(s):

     max_num, num=0, int(s[0])

     for i in range(1, len(s)):

          if s[i] < s[i-1]:

             num= num*10+ int(s[i])

             if num> max num:

                 maxnum= num

          else:

             num= int(s[i])

     return max num

执行peak("94732984"), 函数返回值为（     ）

示例：如有A、B、C、D四个小区，人口数分别为10、20、30、40，小区之间的距离用矩阵表示如图a表格所示：

                    图a

若4个小区设置1个快递驿站，则选择A小区设置驿站的派送成本为：10×0+20×2+30×5+40×7=470；选B小区的成本为：10×2+20×0+30×3+40×5=310同理算出选C和D小区的成本分别为190和230。因此可以把驿站设置在成本最低的C小区。请回答以下问题：

（1）示例中若A小区的人口是60，则把驿站设置在（填字母）小区的成本最低。

（2）若示例中4个小区要设置2个快递驿站，则根据成本计算先选出C小区设置快递驿站，然后在剩下的3个小区中再选出成本最低的小区设置驿站（计算成本时，其他小区可就近选择C小区）：选A的成本为10×0+20×2+30×0+40×2=120，选B的成本为10×2+20×0+30×0+40×2=100，选D的成本为10×5+20×3+30×0+40×0=110，因此选B，也即四个小区选择C和B设置2个快递驿站。为实现程序功能，设计如下算法：n个小区，编号0至n-1，通过成本计算，在所有小区里挑选出成本最低的小区设置为驿站，然后在剩下的小区里再挑选成本最低的小区设置为驿站，重复这个步骤，直到挑出k个小区。在计算成本的时候，所有小区选择最近的驿站。主程序代码如下，运行界面如图b所示，请补充程序划线处：

                            图b

n=int(input("小区数:"))

k=int(input("快递驿站数:"))

#读取各小区的人口数，存入列表p中，代码略

#读取小区间的距离数据，存入二维列表dis中，代码略

f=[1]*n

print("设置站点位置:",end="")

for i in range(k):

       found=False

       for j in range(n):

             if f[j]==1:

                    cos=cost(j,dis,p,f)#自定义函数cost计算派送成本

                    if ① or cos < mincost:

                           mincost=cos

                           minpos=j

                           found=True

       ②

       print(minpos,end="")

（3）以下自定义函数计算成本，请补充程序划线处：

def cost(x,dis,p,f):

       s=0

       for i in range(len(dis)):

             min_i=p[i]*dis[x][i]*f[i]

             for j in range(len(dis)):

                    if j != i and f[j] == 0:

                           if k < min_i:

                                 min_i=k

       return s

（4）若方框处代码改为k=p[i]*dis[i][j]，是否会对程序有影响（填：是/否）。