蓝桥杯python stema

### 蓝桥杯 Python STEMA 题目及解答 蓝桥杯竞赛中，Python 语言的题目通常涵盖了基础语法、数据结构、算法设计以及逻辑思维等多个方面。以下是与蓝桥杯 Python STEMA 相关的一些典型题目及其解题思路。 #### 1. **三角形判断** 题目描述：输入三个数，判断它们是否可以构成一个三角形。如果可以，进一步判断是何种类型的三角形（等边、等腰或普通三角形）。 ```python # 输入三个边长 a, b, c = map(int, input().split()) # 排序以简化判断 sides = sorted([a, b, c]) # 判断是否能构成三角形 if sides[0] + sides[1] > sides[2]: if a == b == c: print("等边三角形") elif a == b or b == c or a == c: print("等腰三角形") else: print("普通三角形") else: print("无法构成三角形") ``` 上述代码通过 `input()` 函数获取用户输入，并使用 `sorted()` 函数对边长进行排序[^4]。根据三角形的基本性质和边长关系，判断其类型。 --- #### 2. **充电器问题** 题目描述：给定若干个充电器和设备，每个设备需要特定电压的充电器才能正常工作。问最多有多少设备可以匹配到合适的充电器。 ```python def max_match(devices, chargers): devices.sort() chargers.sort() i = j = count = 0 while i < len(devices) and j < len(chargers): if abs(devices[i] - chargers[j]) <= 1: count += 1 i += 1 j += 1 elif devices[i] < chargers[j]: i += 1 else: j += 1 return count devices = list(map(int, input().split())) chargers = list(map(int, input().split())) print(max_match(devices, chargers)) ``` 该问题的核心在于双指针法的应用，同时结合排序操作以优化匹配效率[^2]。 --- #### 3. **斐波那契数列** 题目描述：计算第 n 项斐波那契数列的值。 ```python def fibonacci(n): if n <= 1: return n dp = [0] * (n + 1) dp[1] = 1 for i in range(2, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] n = int(input()) print(fibonacci(n)) ``` 动态规划方法被广泛应用于解决此类递归问题，通过存储中间结果避免重复计算，从而提高效率[^3]。 --- #### 4. **爬楼梯问题** 题目描述：假设你正在爬楼梯，每次可以选择爬 1 级或 2 级台阶。问有多少种不同的方式可以爬到第 n 级台阶。 ```python def climb_stairs(n): if n <= 1: return 1 dp = [0] * (n + 1) dp[0], dp[1] = 1, 1 for i in range(2, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] n = int(input()) print(climb_stairs(n)) ``` 此问题同样可以通过动态规划解决，其状态转移方程为 `dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]`[^3]。 --- #### 5. **最长公共子序列** 题目描述：给定两个字符串，求它们的最长公共子序列长度。 ```python def lcs_length(text1, text2): m, n = len(text1), len(text2) dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] for i in range(1, m + 1): for j in range(1, n + 1): if text1[i - 1] == text2[j - 1]: dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) return dp[m][n] text1 = input() text2 = input() print(lcs_length(text1, text2)) ``` 动态规划在此问题中的应用体现在二维数组的状态转移上，通过比较字符是否相等来更新状态表。 --- ###