# 初始化一个空列表，用于存储所有可能的出站顺序 res = [] # 定义深度优先搜索函数 # wait: 等待进站的火车列表 # stack: 当前在站内的火车栈（后进先出） # out: 已经出站的火车列表 def dfs(wait, stack, out): # 当等待进站和站内火车都为空时，表示所有火车都已出站 # 此时，将出站顺序添加到结果列表中 if not wait and not stack: res.append(' '.join(map(str, out))) # 如果还有火车等待进站 # 则选择一辆火车进站（入栈），并继续搜索 if wait: dfs(wait[1:]...

while True: try: n = int(input()) if n == 1: print(1) gap = n * n - n + 1 res = '' for i in range(n): if i < n-1: temp = str(gap + i * 2) + '+' else: temp = str(gap + i * 2) res += temp print(res) except: break

def isPrime(num): for i in range(2, num): if num % i == 0: return False return True while True: try: n = int(input()) mid = n // 2 min_diff = 1000 resnum1, resnum2 = 0, 0 for i in range(2, mid+1): num1 = n-i num2 = i if isPrime(num1) and isPrime(num2): diff = abs(num1-num2) if diff < min_diff: mi...

while True: try: str = list(input()) res = "" pos = 0 for s in str: if str.count(s) == 1 and pos == 0: res = s pos = 1 # 只打印第一个，类推打印第多少个都可以 print(res) if pos == 0: print(-1) except: break

import sys while True: try: a = float(input().strip()) epsilon = 0.0001 low = min(-1.0, a) high = max(1.0, a) ans = (low + high)/2 while abs(ans**3 - a) >= epsilon: if ans**3 <a: low = ans else: high = ans ans = (low + high)/2.0 print('%.1f' % ans) except: break

# # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param arr int整型一维数组 the array # @return int整型 # class Solution: def maxLength(self , arr: List[int]) -> int: mp = dict() res = 0 left = 0 for right in range(len(arr)): if arr[right] in mp: mp[arr[right]] += 1 else: mp[arr[right]] = 1 while mp[arr[ri...

# 前序中序重建树，层次遍历保存每层数组，返回每层数组最后一个元素组成的数组 from queue import Queue class Solution: def reConstructTree(self, preOrder: List[int], inOrder: List[int]) -> TreeNode: prelength = len(preOrder) inlength = len(inOrder) if prelength==0 or inlength==0: return None root = TreeNode(preOrder[0]) for i in range(...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param root TreeNode类 # @return bool布尔型 # from queue import Queue class Solution: def isCompleteTree(self , root: TreeNode) -> bool: if root is None: ret...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param root TreeNode类 # @return bool布尔型 # 第一段条件不清晰，第二段不能判断左子树中存在大于根节点情况和右子树中存在小于根节点情况，第三段正确 class Solution: '''def isValidBST(self , root: TreeNode) -> b...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param pRoot TreeNode类 # @return TreeNode类 # class Solution: def Mirror(self , pRoot: TreeNode) -> TreeNode: if pRoot is None: return None right = self.M...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param pRoot TreeNode类 # @return bool布尔型 # class Solution: def recursion(self, root1:TreeNode, root2: TreeNode): if not root1 and not root2: return True if ...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # # @param pRootOfTree TreeNode类 # @return TreeNode类 # class Solution: head = None pre = None def Convert(self , pRootOfTree ): if pRootOfTree is None: return None self.Convert(pRootOfTree.left) if not...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param root TreeNode类 # @param sum int整型 # @return bool布尔型 # 返回型递归 class Solution: def hasPathSum(self , root: TreeNode, sum: int) -> bool: if root is No...

# class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param root TreeNode类 # @return int整型 # 用递归的方法，每深入一层，若当前depth大于depth的最大值self.maxdep，更新self.maxdep class Solution: maxdep = 0 def _maxdepth(self, root, depth...