7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值 输入样例： -13142223336 输出样例： 81.82% 鸣谢安阳师范学院段晓云老师和软件工程五班李富龙同学补充测试数据！

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

7-2 神奇字符串 (30 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472572 7-2 神奇字符串 (30 分) 神奇字符串的定义为: 只含有1和2, 输入格式: 第一行输入一个T，代表数据组数 接下来的T行，输入N 1 <= N <= 100000 输出格式: 对每一组输入，在一行中输出前N位中1的个数。

7-2 英文单词排序 (25 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97651417 7-2 英文单词排序 (25 分) 本题要求编写程序，输入若干英文单词，对这些单词按长度从小到大排序后输出

android获取数据_获取AndroidID需要权限

/* * File: DeviceUtils.java * Author: wenxiangli * Create: 2017/8/17 16:22 * 获取手机的UUID信息 */ import android.content.Context

【PTA】7-2 字符串逆序 (15分)

输入格式： 输入在一行中给出一个不超过80个字符长度的、以回车结束的非空字符串。

django 1.8 官方文档翻译：7-2 管理操作

简而言之，Django管理后台的基本流程是，“选择一个对象并改变它”。在大多数情况下，这是非常适合的。然而当你一次性要对多个对象做相同的改变，这个流程是非常的单调乏味的。

Selenum获取招聘数据

，对源码进行解析并且获取到招聘单位的公司名称，招聘Title，职位要求，薪资范围，并且把这些数据放到一个字典中，见parse_detail_page方法的源码： def parse_detail_page (self,source): '''对招聘详情页的数据进行解析''' #对详情页的数据进行分析 html=etree.HTML(source) #获取公司基本信息 infos ''' #对详情页的数据进行分析 html=etree.HTML(source) #获取公司基本信息 infos=html.xpath('//div[@class } print(jobInfo) if __name__ == '__main__': job=Job() job.run() 执行如上的代码后，就会获取到最初设计的数据 ，这里对这些数据就不显示了，实在是数据太多。

数据获取:认识Scrapy

在最后的实战项目中，我们将会使用Scrapy来做数据采集并进行深度的数据分析和可视化。 在Scrapy的官网上对它的介绍是：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 Downloader（下载器） 从调度器中传过来的页面URL，下载器将负责获取页面数据并提供给引擎，而后把数据提供给spider。 Item Pipeline（实体管道） Item Pipeline负责处理Spider中获取到的Item，并进行后期处理，比如详细分析、过滤、存储等等操作。 在Parse()方法中，主要是完成了两个操作：1.提取目标数据2.获取新的url。 ['language'] = language yield item 重写的DoubanSpider 类中getDetailLinks()和getMovieDetail()引用自之前数据获取小节中的内容