Python练习【GESP-202512-四级】建造、优先购买

知识技能点：

• 二维数组处理：处理M×N的地形图

• 滑动窗口：遍历所有3×3区域

• 条件判断：最大最小高度差不超过H

• 数值计算：区域内的海拔和计算

• 算法优化：在数据范围较大时需要考虑效率

解题思路分析

核心问题：

找到所有满足条件的3×3区域：

1. 区域内9个点的最大高度差 ≤ H

2. 在满足条件1的区域中，找到海拔和最大的

解题步骤：

1. 读取输入数据

2. 遍历所有可能的3×3区域（左上角坐标范围：0到M-3行，0到N-3列）

3. 对每个3×3区域：

• 提取9个点的高度

• 计算最大值和最小值

• 检查是否满足条件：max-min ≤ H

• 如果满足，计算9个点的和

4. 记录满足条件的区域中的最大和

# 读取输入：M行，N列，最大高度差HM, N, H = map(int, input().split())# 读取地形图数据a = [list(map(int, input().split())) for _ in range(M)]# 初始化最大海拔和ans = 0# 遍历所有可能的3×3区域的左上角坐标for i in range(M - 2):  # 行范围：0 到 M-3    for j in range(N - 2):  # 列范围：0 到 N-3        # 提取3×3区域的9个点的高度        # 方法1：使用列表拼接（原代码方式）        b = a[i][j:j + 3] + a[i + 1][j:j + 3] + a[i + 2][j:j + 3]        # 方法2：使用嵌套循环（更清晰）        # region = []        # for x in range(3):        #     for y in range(3):        #         region.append(a[i+x][j+y])        # 检查条件：最大高度差不超过H        if max(b) - min(b) <= H:            # 计算9个点的海拔和            current_sum = sum(b)            # 更新最大海拔和            if current_sum > ans:                ans = current_sum# 输出结果print(ans)

考核内容分析

• 多关键字排序：按照优先级、价格、名字字典序排序

• 模拟购物过程：按照排序顺序依次购买直到预算不足

• 字符串处理：读取商品名并按字典序输出

• 数据结构：列表存储商品信息，元组作为排序键

解题思路分析

    1.读取预算M和商品数N

    2.读取每个商品的信息，将(优先级, 价格, 商品名)作为元组存入列表

    3.按照(优先级升序, 价格升序, 名字字典序)排序

    4.遍历排序后的列表，如果预算足够购买当前商品，则购买并记录商品名

    5.将购买的商品名按字典序排序后输出

# 存储所有商品的列表lst = []# 读取N个商品的信息for i in range(n):    s, p, v = input().split()  # 商品名、价格、优先级    # 将(优先级, 价格, 商品名)作为元组存储    # 优先级和价格转换为整数，便于比较    lst.append((int(v), int(p), s))# 多关键字排序：# 1. 优先级升序（V越小优先级越高）# 2. 价格升序# 3. 名字字典序升序lst.sort(key=lambda x: (x[0], x[1], x[2]))# 存储购买的商品名names = []# 依次检查每个商品for i in lst:    # 如果预算足够购买当前商品    if m >= i[1]:        names.append(i[2])  # 记录商品名        m -= i[1]           # 扣除价格# 按照字典序排序购买的商品名names.sort()# 输出结果，每个商品名占一行for i in names:    print(i)

写给我的小同学们

编程学习的路径，是由无数个发现问题、分析问题、解决问题的环节串联而成。愿大家能享受这一过程，逐步成长为优秀的数字创造者。