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news 2026/4/8 2:24:19

百度下载app,石家庄手机端seo,cpanel搭建wordpress,公司管理系统下载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、…

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)