pta7-1-9销售量计算

### PTA 月饼问题解析 PTA上的月饼问题是典型的贪心算法应用案例。以下是基于给定引用内容和专业知识对该问题的详细分析。 #### 贪心策略的核心思想 该问题的关键在于通过计算每种月饼的单价（即总售价除以库存量），并按照单价从高到低排序来决定销售顺序[^1]。这样可以确保在有限的需求下获得最大的收益。 #### 输入与输出描述 每个输入包含一个测试用例，其中： - 第一行提供两个正整数 \(N\) 和 \(D\)，分别代表月饼种类数量和市场最大需求量。 - 接下来的两行分别是每种月饼的库存量和对应的总售价。 程序应输出能够达到的最大收入值，保留两位小数[^2]。 #### 示例代码实现 下面是一个完整的 Python 实现方案： ```python def main(): import sys # 获取输入数据 line = input().strip() N, D = map(int, line.split()) stocks = list(map(float, input().split())) values = list(map(float, input().split())) # 计算每类月饼的单位价值 ratios = [(values[i]/stocks[i], i) for i in range(N)] ratios.sort(reverse=True) total_profit = 0.0 demand_left = D for ratio, idx in ratios: if demand_left <= 0: break amount_to_sell = min(stocks[idx], demand_left) total_profit += amount_to_sell * (values[idx] / stocks[idx]) demand_left -= amount_to_sell print("%.2f" % total_profit) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码实现了如下逻辑流程： 1. **读取输入**：获取月饼种类数目、市场需求总量以及各类型的库存量和总售价。 2. **构建比率列表**：对于每一类月饼，计算其单位重量的价值，并按降序排列这些比率。 3. **模拟销售过程**：依次尝试卖出最高性价比的月饼直到满足全部需求或无更多可用资源为止。 4. **结果输出**：最终打印所得总收入至标准输出流，保持精度为两位小数。 #### 特殊情况处理 需要注意的是，在某些情况下可能出现当前剩余需求超过了任何一种现存月饼的数量之和的情形。此时需特别注意循环终止条件设置合理范围防止越界访问错误发生。

PTA矩阵运算通常是指处理大型表格数据（也称为面板数据或面板时间序列数据）时，在Python中利用pandas库进行的一些高效操作。Pandas是一个强大的数据分析工具，其DataFrame数据结构非常适合存储二维表格数据，并提供了大量的功能来进行列绑定、行合并、分组统计、透视表等矩阵计算。 在Python中，可以使用以下步骤进行PTA矩阵运算： 1. 导入`pandas`库：```import pandas as pd``` 2. 加载数据：可以是CSV、Excel、SQL查询结果或直接的数据列表等，如```df = pd.read_csv('data.csv')``` 3. 数据预处理：清洗、转换、填充缺失值等，例如```df.fillna(value, inplace=True)``` 4. 矩阵运算： - **聚合**：对一维或多维轴进行汇总，如按年份求平均值：`df.groupby('year')['value'].mean()` - **透视**：将数据按照指定列进行分类，再对其他列进行汇总，如计算每个部门每年的总销售额：`pd.pivot_table(df, values='sales', index='year', columns='department')` 5. 列向量或矩阵操作：使用pandas的`apply`或`.dot`函数进行自定义函数应用或矩阵乘法。