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news 2025/11/4 7:25:57

建设网站群的指导思想,中国免费广告发布网,做旅游项目用哪家网站好,wordpress 蜜蜂采集在计算机编程竞赛中，对拍（Testlib）是一种验证程序正确性的方法。它通常用于检查一个程序的输出是否与另一个程序的输出一致，以确保程序的正确性。对拍程序【算法模板】算竞技巧：对拍全解_算法竞赛对拍-CSDN博客 #i…

在计算机编程竞赛中，对拍（Testlib）是一种验证程序正确性的方法。它通常用于检查一个程序的输出是否与另一个程序的输出一致，以确保程序的正确性。

对拍程序

【算法模板】算竞技巧：对拍全解_算法竞赛对拍-CSDN博客

#include <iostream>
#include <chrono>int main() {system("g++ std.cpp -o std.exe");system("g++ force.cpp -o force.exe");int cnt = 0;do {std::cout << "Round " << ++cnt << std::endl;system("python data.py > input.txt");clock_t start = clock();system("std.exe < input.txt > sout.txt");clock_t end = clock();std::cout << "std:"<< double(end - start)/ CLOCKS_PER_SEC << "sec" << std::endl;start = clock();system("force.exe < input.txt > fout.txt");end = clock();std::cout << "force:"<< double(end - start)/ CLOCKS_PER_SEC << "sec" << std::endl;} while (system("fc fout.txt sout.txt") == 0);return 0;
}

`random`模块

Python的random模块提供了生成伪随机数的各种方法。这些方法可以用于生成整数、浮点数、随机选择、打乱顺序等。下面是random模块的一些常用功能函数以及它们的使用方法：

random.random()

生成一个范围在[0.0, 1.0)之间的浮点数。

# 生成一个随机浮点数
print(random.random())  # 输出示例：0.37444887175646646

random.randint(a, b)

生成一个范围在[a, b]之间的随机整数，包括a和b。

# 生成一个范围在1到10之间的随机整数
print(random.randint(1, 10))  # 输出示例：7

random.uniform(a, b)

生成一个范围在[a, b]之间的随机浮点数。

# 生成一个范围在1.5到10.5之间的随机浮点数
print(random.uniform(1.5, 10.5))  # 输出示例：7.123456789

random.choice(seq)

从非空序列seq中随机选择一个元素。

# 从列表中随机选择一个元素
print(random.choice([1, 2, 3, 4, 5]))  # 输出示例：3

random.choices(population, weights=None, k=1)

从population中随机选择k个元素，返回一个列表。可以指定weights进行加权随机选择。

# 从列表中随机选择3个元素
print(random.choices([1, 2, 3, 4, 5], k=3))  # 输出示例：[4, 1, 5]# 使用权重进行随机选择
print(random.choices([1, 2, 3, 4, 5], weights=[10, 1, 1, 1, 1], k=3))  # 输出示例：[1, 1, 4]

random.sample(population, k)

从population中随机选择k个唯一元素，返回一个列表。

# 从列表中随机选择3个唯一元素
print(random.sample([1, 2, 3, 4, 5], k=3))  # 输出示例：[2, 5, 3]

random.shuffle(seq)

将序列seq中的元素随机打乱，seq会被原地修改。

# 随机打乱列表中的元素
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(lst)
print(lst)  # 输出示例：[3, 1, 5, 2, 4]

random.gauss(mu, sigma)

生成一个服从高斯分布（正态分布）的随机浮点数，均值为mu，标准差为sigma。

# 生成一个均值为0，标准差为1的高斯分布随机浮点数
print(random.gauss(0, 1))  # 输出示例：-0.4943560805796826

random.seed(a=None)

初始化随机数生成器。a可以是任意可散列的对象。如果省略或为None，则使用系统时间或操作系统提供的随机源。
```
# 使用种子进行随机数生成
random.seed(42)
print(random.random())  # 输出示例：0.6394267984578837
```

random.getrandbits(k)

生成一个拥有k个随机比特位的整数。

# 生成一个拥有16个随机比特位的整数
print(random.getrandbits(16))  # 输出示例：57856

整数数组

import randomdef generate_integer_array(n, low=0, high=1000):array = [random.randint(low, high) for _ in range(n)]# 输出数组大小print(n)# 输出数组元素，使用空格分隔print(" ".join(map(str, array)))if __name__ == "__main__":n = random.randint(1, 100)  # 随机生成数组大小generate_integer_array(n)

浮点数数组

import randomdef generate_float_array(n, low=0.0, high=1000.0):array = [random.uniform(low, high) for _ in range(n)]# 输出数组大小print(n)# 输出数组元素，使用空格分隔，并保留两位小数print(" ".join(f"{x:.2f}" for x in array))if __name__ == "__main__":n = random.randint(1, 100)  # 随机生成数组大小generate_float_array(n)

从1到n的排列

import randomdef generate_permutation(n):permutation = list(range(1, n + 1))# 随机打乱排列random.shuffle(permutation)# 输出排列大小print(n)# 输出排列元素，使用空格分隔print(" ".join(map(str, permutation)))if __name__ == "__main__":n = random.randint(1, 100)  # 随机生成排列大小generate_permutation(n)

树

import randomdef generate_tree(num_nodes):edges = []for i in range(2, num_nodes + 1):u = random.randint(1, i - 1)# 生成从节点u到节点i的边edges.append((u, i))# 输出节点数print(num_nodes)# 输出所有边for u, v in edges:print(u, v)if __name__ == "__main__":num_nodes = random.randint(2, 10)  # 随机生成节点数generate_tree(num_nodes)

无向图

import randomdef generate_undirected_graph(num_nodes, num_edges):edges = set()while len(edges) < num_edges:u = random.randint(1, num_nodes)v = random.randint(1, num_nodes)if u != v:if u > v:u, v = v, u# 确保边(u, v)是唯一的edges.add((u, v))# 输出节点数和边数print(num_nodes, num_edges)# 输出所有边for u, v in edges:print(u, v)if __name__ == "__main__":num_nodes = random.randint(2, 10)  # 随机生成节点数num_edges = random.randint(1, num_nodes * (num_nodes - 1) // 2)  # 随机生成边数generate_undirected_graph(num_nodes, num_edges)

有向图

import randomdef generate_directed_graph(num_nodes, num_edges):edges = set()while len(edges) < num_edges:u = random.randint(1, num_nodes)v = random.randint(1, num_nodes)if u != v:# 确保边(u, v)是唯一的edges.add((u, v))# 输出节点数和边数print(num_nodes, num_edges)# 输出所有边for u, v in edges:print(u, v)if __name__ == "__main__":num_nodes = random.randint(2, 10)  # 随机生成节点数num_edges = random.randint(1, num_nodes * (num_nodes - 1))  # 随机生成边数generate_directed_graph(num_nodes, num_edges)

*函数图像

import tkinter as tk  # 导入tkinter模块以便在Python中创建图形用户界面  def plot_function(x_values, y_values):  # 创建根窗口  root = tk.Tk()  root.title("Function Plotter")  # 设置窗口标题  # 创建一个画布，指定宽度、高度和背景颜色  canvas = tk.Canvas(root, width=400, height=400, bg="white")  canvas.pack()  # 将画布添加到窗口中并显示  # 获取画布的宽度和高度  width = int(canvas['width'])  height = int(canvas['height'])  # 计算x和y值的最小值和最大值，以确定数据范围  x_min, x_max = min(x_values), max(x_values)  y_min, y_max = min(y_values), max(y_values)  # 根据画布的大小和数据范围计算x和y的缩放因子  x_scale = width / (x_max - x_min)  y_scale = height / (y_max - y_min)  # 计算每个点在画布上的位置，并进行缩放  points = [  (  (x - x_min) * x_scale,  # 使用缩放因子转换x坐标  height - (y - y_min) * y_scale  # 使用缩放因子转换y坐标，y坐标需要反转以符合画布的坐标系  )  for x, y in zip(x_values, y_values)  # 将x和y值组合在一起  ]  # 在画布上绘制线条，连接相邻的点  for i in range(len(points) - 1):  canvas.create_line(points[i], points[i + 1], fill="blue")  # 绘制线条，颜色为蓝色  # 进入主事件循环，等待用户操作  root.mainloop()if __name__ == "__main__":x_values = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]y_values = [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]plot_function(x_values, y_values)