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)

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 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 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 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”。

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。

selenium数据驱动

Selenium最后一个知识点——数据驱动。学会了这个Selenium就算学完啦~ 看代码： 这是修改的testSell.py文件。 # coding: utf-8 import ddt import unittest # 测试数据 testData = [{"username": "warrior", "password": setup和tearDown方法每读一次testData里面的数据都要运行一次。如果只想在开始和结束的时候分别运行一次setUp和tearDown方法，就要用setUpClass那个方法了。

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

数据驱动是什么？数据驱动的深层次理解！

在谈到企业数字化转型时，很多人都会说起“数据驱动”，比如“数据驱动运营”、“数据驱动业务”等等。 在大家言必称“数据驱动”的时代背景下，我相信很多人并未深究和思考“数据驱动”的真正含义，只是过过嘴瘾罢了。那么，问题来了，到底什么是“数据驱动”呢？该如何理解“数据驱动”呢？ 下面就来谈谈我个人对“数据驱动”的理解。个人认为，“数据驱动”可以从应用层次和价值实现机制两个方面来理解，即“数据驱动”有4个层次和1个链条。 一、“数据驱动”的4个层次从数据加工的深度或应用层次来看，“数据驱动”由浅入深分为4个层次：监测—分析—挖掘—使能。监测是“数据驱动”的最浅层次，指的是用数据记录实际发生的事实。 数据的力量有大小之分，“数据驱动”层次分明。当然，理解“数据驱动”是为了更好的践行“数据驱动”，所谓“行胜于言”，“数据驱动”需要你我的行动。

数据驱动运营案例

作者：腾讯大数据 全文共 6212 字，阅读需要 12 分钟 —— BEGIN —— 数据分析对于运营来说是一个数据抽象的过程。 用数据说话，从埋点开始 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 图1. 数据运营微笑模型 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 用户埋点的场景很灵活，埋点可以统计的事件数据能和业务数据进行打通。 精细化的分析运营需要对业务的深入理解，需要学会切入分析的角度，解析你的用户的特征，了解你的用户，再由数据的需求去驱动埋点的配置。 3. 解析核心路径 第三点是基于第二点的应用。 案例总结 在数据运营的实战中，可能常常会遇到一些让我们觉得有点别扭的数据。 而在这些数据背后，其实蕴藏着很多的细节与能量。

数据驱动运营案例

作者：腾讯大数据 全文共 6212 字，阅读需要 12 分钟 —— BEGIN —— 数据分析对于运营来说是一个数据抽象的过程。 用数据说话，从埋点开始 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 图1. 数据运营微笑模型 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 用户埋点的场景很灵活，埋点可以统计的事件数据能和业务数据进行打通。 精细化的分析运营需要对业务的深入理解，需要学会切入分析的角度，解析你的用户的特征，了解你的用户，再由数据的需求去驱动埋点的配置。 3. 解析核心路径 第三点是基于第二点的应用。 案例总结 在数据运营的实战中，可能常常会遇到一些让我们觉得有点别扭的数据。 而在这些数据背后，其实蕴藏着很多的细节与能量。

数据治理，理清从业务驱动到数据驱动的关键逻辑

简单来讲，数据治理它的核心就是建模型、定标准规范、定流程、采数据、存数据、管数据、用数据，这个基本上就是数据治理它整体里面最核心的一个内容，但是我们的企业去做数据治理的时候，一定要问题驱动场景驱动，你为什么要去做数据治理这个事情 大家没有意识到在数据驱动之前仍然叫业务驱动，它是类似于我们软件生命周期里面一个完整的V模型，你仍然是需要流程驱动、业务驱动，去梳理关键的业务流程、业务活动，找到和沉淀关键的数据，这个时候你才知道怎么样用你沉淀下来的数据更好地去支撑业务 所以，脱离了业务驱动谈数据驱动，往往就是无源之水、无根之木。 我们做数据治理的项目一定要意识到首先是业务驱动，你通过业务驱动这种分析下来沉淀的数据，你才能够真正的想清楚这个数据怎么样为业务服务。 ，做数据这件事情不要单独的只是去强调数据驱动，一定要严格的按照完整的生命周期模型，先是业务驱动产生数据，接着才是数据怎么样去支撑业务，这样才是完整的、闭环的逻辑架构。