【免费】B题代码.zip资源-CSDN文库

共6个文件

txt：6个

需积分: 0 18 浏览量 2023-06-08 13:37:42 上传评论收藏 7KB ZIP 举报

：“B题代码.zip”通常是指一个包含与编程竞赛或作业相关的“B题”解答的压缩文件。在编程竞赛或在线判题系统中，题目通常被编号，如A题、B题等，以便参赛者区分不同的问题。这个文件很可能是参赛者或学生提交的解决方案，里面包含了实现B题算法的源代码。：“B题代码.zip”描述简洁，直接点明了文件内容，即针对B题的编程代码。这表明文件可能包含了一个或多个编程语言（如C++、Java、Python等）的源代码文件，用于解决特定的问题。这些代码可能经过了调试和测试，能够通过竞赛平台或课程作业的要求。：由于没有提供具体的标签，我们无法直接获取额外的分类信息。不过，我们可以假设这个压缩文件可能与以下常见标签相关： 1. 编程语言：如C++、Java、Python、C#等，具体取决于代码的编写。 2. 算法：根据B题的性质，可能涉及到排序、搜索、图论、动态规划、回溯等算法。 3. 数据结构：可能使用了数组、链表、树、堆、图等数据结构。 4. 竞赛/作业：可能与ACM竞赛、LeetCode挑战、Kaggle比赛、大学课程作业等有关。【压缩包子文件的文件名称列表】：仅提供了"B题代码"，这意味着具体的源代码文件名未给出。通常情况下，这样的文件名可能包括编程语言的扩展名，如"BProblem.cpp"、"BQuestion.py"或"BTask.java"。此外，可能还有辅助文件，如输入输出测试样例（"input.txt"、"output.txt"）、编译脚本（"build.sh"或"compile.bat"）、README文档等。综合以上分析，B题代码.zip文件的核心知识点可能涵盖以下几个方面： 1. **编程基础**：理解并应用基本的编程概念，如变量、条件语句、循环、函数等。 2. **算法设计**：对特定问题的算法建模，例如分治策略、贪心算法、动态规划等。 3. **数据结构使用**：有效地存储和操作数据，例如使用栈、队列、树、图等数据结构。 4. **错误处理**：包括边界条件检查、异常处理和调试技巧，确保代码的健壮性。 5. **性能优化**：了解并实践如何提高代码的运行效率，比如减少时间复杂度和空间复杂度。 6. **代码组织**：良好的编程习惯，如注释、模块化和命名规范，使得代码易于阅读和维护。 7. **测试与调试**：使用测试用例验证代码的正确性，包括单元测试和集成测试。 8. **竞赛策略**：在有限的时间内快速理解问题，选择合适的算法和数据结构，优化代码以满足时间限制。 9. **版本控制**：可能使用Git等工具进行版本控制，跟踪代码的修改历史。 10. **文档编写**：编写README文件，解释代码的功能、使用方法以及任何必要的注意事项。 "B题代码.zip"文件不仅是一个压缩包，它代表了一次解决问题的完整过程，涉及了编程、算法、数据结构等多个IT领域的知识点。学习和分析这样的代码可以帮助提升编程技能和解决问题的能力。

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B题代码.zip （6个子文件）

B题代码

问题一代码.txt 2KB

问题二代码1（总和）.txt 1KB

问题三代码.txt 2KB

问题四代码.txt 2KB

问题五代码.txt 2KB

问题二代码2（各个城市）.txt 3KB

import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 读取数据 data = pd.read_excel('附件1(Attachment 1)2023-51MCM-Problem B.xlsx', usecols=[0, 1, 2, 3]) # 对数据进行清理和处理 data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值 data = data[data['快递运输数量(件) (Express delivery quantity (PCS))'] > 0] # 删除快递运输数量小于等于0的记录 # 提取指定站点城市对的时间序列数据 start_date = '2018-04-19' end_date = '2019-04-17' city_pair = ('填写城市', '另一个城市') ts_data = data.loc[(data['发货城市 (Delivering city)'] == city_pair[0]) & (data['收货城市 (Receiving city)'] == city_pair[1]) & (data['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)'] >= start_date) & (data['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)'] <= end_date)] ts_data = ts_data.groupby('日期(年/月/日) (Date Y/M/D)').sum()[['快递运输数量(件) (Express delivery quantity (PCS))']] ts_data.index = pd.to_datetime(ts_data.index) # 利用ARIMA进行预测 model = ARIMA(ts_data, order=(2, 1, 1)) model_fit = model.fit() forecast = model_fit.forecast(steps=2) # 输出预测结果 print(forecast) # 填入表2 table2 = pd.read_excel('附件1(Attachment 1)2023-51MCM-Problem B.xlsx', sheet_name='附件2-Sheet2') table2.loc[table2['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)'] == '2019-04-18', ('发货城市 (Delivering city)', '收货城市 (Receiving city)', '快递运输数量(件) (Express delivery quantity (PCS))')] = (city_pair[0], city_pair[1], int(round(forecast[0][0], 0))) table2.loc[table2['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)'] == '2019-04-19', ('发货城市 (Delivering city)', '收货城市 (Receiving city)', '快递运输数量(件) (Express delivery quantity (PCS))')] = (city_pair[0], city_pair[1], int(round(forecast[0][1], 0))) # 计算所有站点城市之间的快递运输数量 total_ts_data = data.loc[(data['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)'] >= start_date) & (data['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)'] <= end_date)] total_ts_data = total_ts_data.groupby(['发货城市 (Delivering city)', '收货城市 (Receiving city)', '日期(年/月/日) (Date Y/M/D)']).sum()['快递运输数量(件) (Express delivery quantity (PCS))'] total_ts_data = total_ts_data.groupby(['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)']).sum() total_ts_data.index = pd.to_datetime(total_ts_data.index) # 利用ARIMA进行预测 total_model = ARIMA(total_ts_data, order=(2, 1, 1)) total_model_fit = total_model.fit() total_forecast = total_model_fit.forecast(steps=2) # 输出预测结果 print(total_forecast) # 填入表2 table2.loc[table2['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)'] == '2019-04-18', ('快递运输数量(件) (Express delivery quantity (PCS))',)] = int(round(total_forecast[0][0], 0)) table2.loc[table2['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)'] == '2019-04-19', ('快递运输数量(件) (Express delivery quantity (PCS))',)] = int(round(total_forecast[0][1], 0)) # 输出填好数据的表格 print(table2)

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