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”。

Agent Skills 入门：技能包如何让测试 Agent 真正落地？

你写清楚“第一步读什么、第二步拆什么、第三步输出什么格式、遇到异常怎么处理”，Agent才知道该怎么干活。今天这篇文章，我从零拆一个测试人最常用的Skill——测试用例生成。看完你就能自己写第一个。 一、为什么测试Agent总是“落不了地”？过去一年，很多团队都在尝试用AI做测试。但真正跑起来的没几个。问题出在哪？不是模型不行，是你给它的东西，根本不是一个“能力单元”。 用大白话说：Skill就是把“资深测试工程师怎么做一件事”的完整经验，封装成一个Agent能随时调用的能力包。它和MCP的区别是什么？ MCP给Agent提供手，Skill给Agent提供操作手册。没有Skill，Agent有手也不知道怎么干活。三、技能包如何让测试Agent真正落地？ 测试人的经验，值得被封装成Skill。你今天花30分钟写一个“测试用例生成”的Skill，以后每一个项目都能复用。别只写提示词了。写一个SKILL.md，让Agent真正替你干活。

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。

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 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。

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。

给 Coding Agent 加上质量门禁：测试如何进入 Agent Loop

文件发生修改后，根据预设规则触发对应的测试；测试通过，Agent就继续执行后续任务；测试失败，Harness将失败结果重新送回模型，让Agent进入下一轮修复循环（RepairLoop）。 这样才能兼顾验证强度和Agent的执行效率。失败结果的反馈回路测试进入AgentLoop后，并不代表测试跑起来就够了。对于Agent而言，测试结果本身也是上下文输入。 当测试结果开始参与控制Agent的下一步动作时，这些反馈本身是否可靠，也成了Harness需要管理的问题。测试本身的可信度还有一个更棘手的问题，就是Agent可能同时拥有业务代码和测试代码的写权限。 Agent可以为新功能补充测试，但关键的验收测试、回归测试，或是隐藏测试都由独立的Harness和CI管理。 如果Agent修改已有测试文件，则触发额外检查，判断是否删除断言、增加Skip、扩大Mock范围，或者放宽原有测试条件。变异测试也可以用来检查测试本身是否足够有效。

Kubernetes 动态创建 Jenkins Agent 压力测试

另外，由于 Jenkins Agent Pod 配置的是软亲和，当 CI 节点资源不足时，也可以调度到其他节点。 2. 使用 Kubernetes 提供的动态 Pod 作为 Jenkins Agent 用于构建流水线，具体配置可以参考顶部的文档链接。 2.5 测试用的 Pipeline Demo Demo 采用的是一个 Java 项目，克隆代码、执行单元测试、镜像构建。由于镜像内容都一样，这里就没有推送镜像，同时也减少了外部依赖。 测试策略 为了更好的测试 Jenkins 在 Kubernetes 上执行流水线的性能，在上面的配置中，我提供了足够 400 条流水线并发执行的资源。 在执行测试之前，执行 20 次流水线对节点进行预热。 主要进行五组测试，分别为 50、100、200、400、800 条流水线并发。

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,

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 输入样例： blue red yellow green purple # 输出样例： red blue green yellow purple 很简单的一个小题，上来就用sort排序，第三个测试点死活过不去

Prompt、Agent、测试智能体:测试的新机会,还是新焦虑?

在某技术社区的测试专场,一位有十年经验的测试总监分享了他们团队的实践:"我们引入测试智能体后,三个月内测试效率提升了5倍,团队规模从15人缩减到6人。"台下掌声雷动,但散场后我听到两种截然不同的声音。 这个场景折射出当下测试行业的核心困惑:从Prompt工程到Agent编排,再到测试智能体,这些新技术究竟是测试人员的机会,还是威胁?问题的本质不在于技术本身,而在于我们如何理解这场变革的底层逻辑。 某金融公司的测试架构师老王,在使用测试智能体时,工作方式发生了根本改变。 某金融公司的测试总监王总,从一开始就将智能化定位为"组织能力建设"。他推动建立了"测试智能体中台",将团队积累的Prompt模板、Agent编排模式、决策规则全部沉淀到平台。 帮助建立智能化测试知识库,让团队在你的经验基础上持续进化,这是从个人贡献者到能力建设者的跃迁。真正的测试工程师,从来不是"测试用例的编写者",而是"产品质量的守护者"。

多模态 Agent 如何规划 UI 测试路径

多模态 Agent 如何规划 UI 测试路径 文章封面 UI 自动化的难点，表面看是脚本维护成本高，深层看是测试设计无法持续跟上系统变化。 多模态 Agent 的价值，不是把脚本换一种写法，而是让系统具备持续感知页面、动态规划路径、执行后反馈修正的能力。目标也从“写自动化脚本”升级为“生成可回放、可审阅、可纳管的高质量测试用例”。 因此，真正要解决的是三个问题： 机器能否自己看懂页面当前状态 机器能否自主决定下一步测什么 生成的路径能否直接回放并纳入测试资产 Agent 测试闭环：感知、决策、执行、反馈 多模态 Agent 的核心思路 Agent 没有人类测试者的先验偏见，因此可能执行一些人认为“不会有人这么干”的操作。 第三，概率与确定性必须分层。模型只适合做不可判定的事；凡是可判定的，都应该通过规则、标准和工程机制固化下来。 结语：让自动化从回放工具变成有记忆的探索系统 基于多模态 Agent 的 UI 自动化路径规划，关键不在于让模型替人点页面，而在于重构测试设计方式：人定义目标，系统感知状态，Agent 规划路径，工程约束负责校验