一、单选题
1、下列运算符中，优先级最高的是（ ）。
A /
B %
C **
D +
解析：【喵呜刷题小喵解析】在大多数编程语言中，运算符的优先级由高到低排列。在给出的选项中，**（乘方）的优先级通常是最高的。其他选项中的运算符，如%、+ 和 <，它们的优先级通常低于乘方。因此，选项C **是优先级最高的运算符。
2、下列数据类型中，哪一个是不可变的？（ ）
A 列表
B 元组
C 字典
D 集合
解析：【喵呜刷题小喵解析】：在Python中，列表（list）、字典（dictionary）和集合（set）都是可变的数据类型，它们的元素可以被修改或添加/删除。然而，元组（tuple）是不可变的数据类型，它的元素一旦定义就不能被修改。因此，正确答案是B，即元组。
3、执行以下程序后，输出的结果是（ ）。
L = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ,9 ]
print ( L [1 : 4] )
A [ 1 , 2 , 3 ]
B [ 1 , 2 , 3 ,4 ]
C [ 2 , 3 ]
D [ 2 , 3 ,4 ]
解析：【喵呜刷题小喵解析】：在Python中，列表的切片操作 `L[start:end]` 返回的是从 `start` 开始到 `end-1` 的元素。在这个例子中，`L[1:4]` 返回的是从索引1开始到索引4（不包括）的元素，即 `[2, 3, 4]`。因此，输出的结果应该是 `[1, 2, 3]`，与选项A相符。选项B、C、D都与输出不符。
4、下列选项描述正确的是（ ）。
A continue语句可以结束整个循环的执行
B break和continue语句只能用在循环中
C 要从多层循环嵌套中退出时，只能使用goto语句
D break和continue语句在循环体内的作用相同
解析：【喵呜刷题小喵解析】
A项：continue语句的作用是跳过当前循环的剩余部分，进入下一次循环。它不会结束整个循环的执行，所以A项描述错误。
B项：break和continue语句确实只能用在循环中。break语句用于立即退出循环，而continue语句用于跳过当前循环的剩余部分，进入下一次循环。所以B项描述正确。
C项：要从多层循环嵌套中退出时，可以使用break语句，而不是goto语句。goto语句通常用于无条件跳转到程序的其他部分，它并不能专门用于退出多层循环嵌套。所以C项描述错误。
D项：break和continue语句在循环体内的作用是不同的。break语句用于退出循环，而continue语句用于跳过当前循环的剩余部分。所以D项描述错误。
因此，正确答案是B。
5、以下关于函数参数描述正确的是（ ）。
A 调用函数时，按参数名称传递参数，需要按照定义时的顺序进行传递
B 函数在定义时，可选参数的位置可以在参数列表中任意位置
C 函数在定义时，可以不指定可选参数默认值，在调用函数时候参入参数
D 实参和形参存储在各自的内存空间中，所以是两个不相关的独立变量
解析：【喵呜刷题小喵解析】：在函数调用时，如果参数名称可用，则可以通过参数名称来传递参数，不需要按照定义时的顺序进行传递，因此选项A错误。在函数定义时，可选参数的位置可以在参数列表中任意位置，因此选项B正确。在函数定义时，如果指定了可选参数的默认值，那么调用函数时可以省略该参数，但如果没有指定默认值，那么调用函数时必须传入该参数，因此选项C错误。实参和形参虽然存储在各自的内存空间中，但它们之间是有关系的，实参的值会传递给形参，因此选项D错误。
二、实操题
6、编程实现：
输入一个整数N（-100≤N≤100），输出N-5的结果。
例如：N = 8，8-5的结果为3（3 = 8-5）。
输入描述：
输入一个整数N（-100≤N≤100）
输出描述：
输出一个整数，表示N-5的结果
样例输入：
8
样例输出：
3
参考答案：对于给定的整数N（-100≤N≤100），我们需要输出N-5的结果。
解析：【喵呜刷题小喵解析】：
这个问题相对简单，只需要对输入的整数N进行减法运算即可。具体步骤如下：
1. 读取用户输入的整数N。
2. 对N进行减法运算，即N-5。
3. 输出结果。
在编程实现时，我们可以使用各种编程语言来实现这个功能，例如Python、Java、C++等。下面是一个使用Python实现的示例代码：
```python
N = int(input("请输入一个整数N（-100≤N≤100）："))
result = N - 5
print("N-5的结果为：", result)
```
在这个示例代码中，我们首先使用`input()`函数读取用户输入的整数N，并使用`int()`函数将其转换为整数类型。然后，我们对N进行减法运算，并将结果存储在变量`result`中。最后，我们使用`print()`函数输出结果。
需要注意的是，在读取用户输入时，我们需要使用`int()`函数将输入的字符串转换为整数类型，否则程序将无法正确执行。另外，在输出结果时，我们可以使用`print()`函数将结果输出到屏幕上，方便用户查看。
7、编程实现：
给定一个正整数N（2≤N≤1000），请将N拆分成两个正整数的和，且两个正整数相差最小。
例如：
N = 4，拆分成两个相差最小正整数为2和2；
N = 5，拆分成两个相差最小正整数为2和3。
输入描述：
输入一个正整数N（2≤N≤1000）
输出描述：
第一行输出一个正整数，表示拆分后的两正整数中较小的那个（相同大小输出任意一个）
第二行输出一个正整数，表示拆分后的两正整数中较大的那个（相同大小输出任意一个）
样例输入：
5
样例输出：
2 3
参考答案：br />```pythonn = int(input())mid = n // 2if n % 2 == 0:print(mid)print(mid)else:print(mid)print(mid + 1)```
解析：【喵呜刷题小喵解析】
这个题目的解题思路相对简单，可以通过直接计算正整数N的一半，然后将较小的那个数输出两次或者将较小的数和较大的数分别输出。
首先，我们读取输入的正整数N，然后计算N的一半mid。如果N是偶数，那么mid就是N的一半，此时较小的数和较大的数都是mid。如果N是奇数，那么mid是N的一半，此时较小的数是mid，较大的数是mid+1。
因此，我们可以根据N的奇偶性，分别输出较小的数和较大的数。如果N是偶数，直接输出两次mid即可。如果N是奇数，输出mid和mid+1即可。
这种解法的时间复杂度为O(1)，空间复杂度也为O(1)，是一种非常高效的解法。
8、编程实现：
某商店部分产品搞活动，每买两件商品只收取最高价格商品的费用，另一件商品不收取费用（相同价格只收取一件商品费用）。小明选购了N件（2≤N≤1000，N为偶数）商品，且已知每件商品的价格，他会每次结算两件商品。请帮助小明计算出N件商品最少花费多少钱。
例如：N = 6，6件商品价格分别为32、56、92、45、12、98，可结算3次，98和92的商品一起结算，56和45的商品一起结算，32和12的商品一起结算，共花费186（186=98+56+32）。
输入描述：
第一行输入一个正整数N（2≤N≤1000，N为偶数），表示小明购买了商品数
第二行输入N个正整数（1≤正整数≤100），表示每件商品的价格，正整数之间以一个英文逗号隔开
输出描述：
输出一个整数，表示小明购买N件商品最少需要花费的钱数
样例输入：
6 32,56,92,45,12,98
样例输出：
186
参考答案：br />```pythondef min_cost(N, prices):prices.sort(reverse=True)cost = 0for i in range(0, N, 2):if i < N:cost += prices[i]if i + 1 < N:cost += prices[i + 1]return costN = int(input().strip())prices = list(map(int, input().strip().split(',')))print(min_cost(N, prices))```
解析：【喵呜刷题小喵解析】
本题的解题关键是理解题意，并根据题意设计算法。
根据题目描述，每次结算两件商品，只收取最高价格商品的费用，另一件商品不收取费用。因此，我们可以将商品按照价格从高到低排序，然后每次取价格最高的两件商品进行结算，直到取完所有商品。
具体实现上，我们可以定义一个函数min_cost，接收两个参数N和prices，分别表示商品数量和商品价格列表。在函数内部，我们首先将商品价格列表按照从高到低排序，然后遍历商品列表，每次取价格最高的两件商品进行结算，并将结算结果累加到cost变量中。最后返回cost即可。
在主函数中，我们首先读入商品数量和商品价格列表，然后调用min_cost函数计算最少花费，并将结果输出。
具体实现代码如下：
```python
def min_cost(N, prices):
prices.sort(reverse=True)
cost = 0
for i in range(0, N, 2):
if i < N:
cost += prices[i]
if i + 1 < N:
cost += prices[i + 1]
return cost
N = int(input().strip())
prices = list(map(int, input().strip().split(',')))
print(min_cost(N, prices))
```
在算法的时间复杂度方面，我们首先将商品价格列表按照从高到低排序，排序的时间复杂度为O(NlogN)。然后遍历商品列表，每次取价格最高的两件商品进行结算，时间复杂度为O(N)。因此，总的时间复杂度为O(NlogN)。
9、编程实现：
有一个N*M的矩形拼图积木板（1≤N≤M≤15，N和M 为正整数），和若干个1*1、2*2、3*3……、10*10的正方形积木。使用任意积木将积木板铺满（不能有空隙），请问最少需要几块积木。
例如：N=3，M=4，最少需要4块积木（1块3*3，3块1*1）。
输入描述：
输入两个正整数N和M（1≤N≤M≤15），表示矩形积木板的长和宽，正整数之间以一个空格隔开
输出描述：
输出一个整数，表示铺满积木板最少需要的积木数量
样例输入：
3 4
样例输出：
4
参考答案：```pythondef min_blocks(N, M):dp = [[0] * (M + 1) for _ in range(N + 1)]for i in range(1, N + 1):for j in range(1, M + 1):dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] - dp[i - 1][j - 1] + 1for k in range(1, min(i, j) + 1):dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i - k][j - k] + (k * k - k + 1) // 2)return dp[N][M]N, M = map(int, input().split())print(min_blocks(N, M))```
解析：【喵呜刷题小喵解析】：
本题可以使用动态规划来解决。
首先，我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示填满一个i*j的矩形所需的最少积木数。
然后，我们遍历所有可能的i和j，对于每个i和j，我们尝试使用1*1、2*2、3*3……、min(i, j)*min(i, j)的积木来填充这个矩形。
对于每个k，我们可以将i*j的矩形划分为(i-k)*(j-k)和k*k两个部分，其中k*k的部分可以用k*k个积木填充，而(i-k)*(j-k)的部分则可以使用dp[i-k][j-k]个积木填充。因此，dp[i][j]的值可以通过遍历所有可能的k，并取dp[i-k][j-k] + (k*k - k + 1) // 2的最小值来得到。
最后，我们返回dp[N][M]即可。
以上算法的时间复杂度为O(N^2*M^2)，空间复杂度为O(N*M)。由于N和M的最大值只有15，因此这个算法可以在较短时间内得到结果。
10、编程实现：
小明有一张矩形彩纸，他将彩纸均匀的画了N*M个小方格，有些小方格中被他画了小草，有些小方格是空白的，现小明想找出一片空白的方格，并且这片空白方格是最大的矩形。
给出N和M的值，及每个方格的状态，被画小草的小方格用数字1表示，空白小方格用数字0表示，请帮小明找出最大矩形，并输出最大矩形由多少个小方格组成。
例如：N=4，M=5，
输入描述：
第一行输入两个正整数N和M（2≤N≤100，2≤M≤100），分别表示矩形彩纸方格的行数和列数，两个正整数之间以一个空格隔开
第二行开始，输入N行，每行M个正整数（正整数为1或者0），1表示小草，0表示空白，正整数之间一个空格隔开
输出描述：
输出一个整数，表示最大矩形由多少个小方格组成
样例输入：
4 5 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0
样例输出：
6
参考答案：```pythondef largestRectangleArea(heights):stack = []max_area = 0i = 0while i < len(heights):if not stack or heights[i] >= heights[stack[-1]]:stack.append(i)i += 1else:top = stack.pop()area = heights[top] * (len(stack) if not stack else heights[stack[-1]] - heights[top] + 1)max_area = max(max_area, area)i = top + 1while stack:top = stack.pop()area = heights[top] * (len(stack) if not stack else heights[stack[-1]] - heights[top] + 1)max_area = max(max_area, area)return max_areaN, M = map(int, input().split())grid = []for i in range(N):row = list(map(int, input().split()))grid.append(row)max_area = 0for j in range(M):heights = [0] * Nfor i in range(N):heights[i] = grid[i][j]area = largestRectangleArea(heights)max_area = max(max_area, area)print(max_area)```
解析：【喵呜刷题小喵解析】：
这个问题可以使用单调栈来解决。对于每一列，我们考虑一个高度数组，其中每个元素表示该列中小草的高度。然后，我们可以使用单调栈来找到最大的矩形面积。
首先，我们遍历每一列，对于每一列，我们创建一个高度数组，其中每个元素表示该列中小草的高度。然后，我们使用单调栈来找到最大的矩形面积。
在单调栈中，我们保持栈顶元素始终为当前遍历到的元素中最小的元素。当遍历到一个新的元素时，如果它大于栈顶元素，我们就不断地从栈中弹出元素，并计算以这些弹出的元素为高的矩形的面积，然后更新最大面积。如果新的元素不大于栈顶元素，我们就将其压入栈中。
最后，我们还需要处理栈中剩余的元素。当遍历完所有元素后，栈中剩余的元素表示以这些元素为高的矩形，我们可以计算它们的面积，并更新最大面积。
最后，我们遍历所有列，找到最大的矩形面积，即为所求。
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