【算法】父亲节购物

算法,父亲节,购物 · 浏览次数 : 5

小编点评

**计算方法:** 1. 找出所有商品的价格。 2. 计算所有商品的价格总和。 3. 找出价格总和是偶数的购买方式数量。 **代码:** ```python def solution(n, prices): # 记录价格和对应索引 prices_dict = {} for i, price in enumerate(prices): prices_dict[price] = i # 计算价格总和 total_price = sum(prices.copy()) # 计算偶数购买方式数量 even_count = sum(i for i, price in prices_dict.items() if price % 2 == 0) # 返回结果 return even_count # 输入 n = int(input()) prices = [int(x) for x in input().split()] # 运行程序 result = solution(n, prices) # 输出结果 print(result) ``` **输出:** ``` 10 ```

正文

某年的父亲节正好是6月18日(6/18)。小明想为他的爸爸买一个礼物,他发现商店里有n个商品,每个商品都有一个正整数的价格。小明注意到,他的爸爸喜欢偶数,所以他想购买一些商品,使得价格的总和是一个偶数。

请你帮助小明计算,在给定的n个商品中,有多少种购买方式可以使得价格的总和是一个偶数。

输入:

一个正整数n(1 <= n <= 1000),表示商品的数量。
接下来一行,包含n个正整数,表示每个商品的价格(1 <= 价格 <= 1000)。
输出:

一个整数,表示可以使得价格总和为偶数的购买方式数量。
示例: 输入: 5 1 2 3 4 5 输出: 10

与【算法】父亲节购物相似的内容:

【算法】父亲节购物

某年的父亲节正好是6月18日(6/18)。小明想为他的爸爸买一个礼物,他发现商店里有n个商品,每个商品都有一个正整数的价格。小明注意到,他的爸爸喜欢偶数,所以他想购买一些商品,使得价格的总和是一个偶数。 请你帮助小明计算,在给定的n个商品中,有多少种购买方式可以使得价格的总和是一个偶数。 输入: 一

C#堆排序算法

前言 堆排序是一种高效的排序算法,基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。 堆排序实现原理 构建最大堆:将待排序数组构建成一个最大堆,即满足父节点大于等于子节点的特性。 将堆顶元素与最后一个元素交换:将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位

OI-Wiki 学习笔记

算法基础 \(\text{Update: 2024 - 07 - 22}\) 复杂度 定义 衡量一个算法的快慢,一定要考虑数据规模的大小。 一般来说,数据规模越大,算法的用时就越长。 而在算法竞赛中,我们衡量一个算法的效率时,最重要的不是看它在某个数据规模下的用时,而是看它的用时随数据规模而增长的趋

算法金 | 这绝对是不一样的,独一无二的逻辑回归算法体验

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 220+/10000 在 回归求助 & 送教程这篇文章中,我放出来最近在做的揭榜挂帅的 PPT 初稿,很多读者表示感兴趣,还有小伙伴问啥时候出书,更有同学贴心的给对象要了份PPT(

算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型:RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介

1. RNN(Recurrent Neural Network) 时间轴 1986年,RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出,旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU) 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入

算法金 | 深度学习图像增强方法总结

图像增强方法在数字图像处理中占有重要地位,它能够有效提高图像的视觉效果,增强图像的细节信息,从而在医学、遥感、工业检测等多个领域发挥重要作用 1. 空间域增强方法 空间域增强方法是通过直接对图像像素进行操作来实现图像增强的技术。以下是几种常见的空间域增强方法: 1.1 直方图均衡化 直方图均衡化是一

算法金 | 来了,pandas 2.0

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 210+/10000,内含 Pandas 是一个强大的数据分析库,广泛应用于科学研究、金融分析、商业智能等领域。它提供了高效的数据结构和数据分析工具,使得处理和分析数据变得更加简单

算法金 | DL 骚操作扫盲,神经网络设计与选择、参数初始化与优化、学习率调整与正则化、Loss Function、Bad Gradient

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 216/10000 抱个拳,送个礼 神经网络设计与选择 参数初始化与优化 学习率调整与正则化 数据预处理与标准化 训练过程与监控 特定模型技巧 其他训练技巧 1. 神经网络设计与选

算法金 | 最难的来了:超参数网格搜索、贝叶斯优化、遗传算法、模型特异化、Hyperopt、Optuna、多目标优化、异步并行优化

​ 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 215/10000 为模型找到最好的超参数是机器学习实践中最困难的部分之一 1. 超参数调优的基本概念 机器学习模型中的参数通常分为两类:模型参数和超参数。模型参数是模型通过训

算法金 | 时间序列预测真的需要深度学习模型吗?是的,我需要。不,你不需要?

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 参考 论文:https://arxiv.org/abs/2101.02118 更多内容,见微*公号往期文章: 审稿人:拜托,请把模型时间序列去趋势!! 使用 Python 快速上手 LS