2023.3.19 30天蓝桥训练打卡题目 day 16

szx233 2023-03-19 12:58:44

一、英文字母

#include<iostream>
using namespace std;
typedef long long ll;
//cin.tie(0), cout.tie(0), ios::sync_with_stdio(false);

int main()
{
    int n;
    cin >> n;
    cout << (char)('A' + n - 1);

    return 0;
}

 

二、 单词分析

#include<iostream>
using namespace std;
typedef long long ll;
int b[30];

int main()
{
    string s;
    cin >> s;
    int t = s.size();
    for(int i = 0; i < t; i ++ ) b[s[i] - 'a' + 1] ++ ;
    int ma = 0;
    for(int i = 1; i <= 26; i ++ ) ma = max(ma, b[i]);
    for(int i = 1; i <= 26; i ++ )
    {
        if(ma == b[i])
        {
            cout << (char)(i + 'a' - 1) << endl << ma;
            break;
        }
    }

    return 0;
}

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数据名称:337个城市智慧健康养老DID数据(2017-2025) 数据范围:31省 数据来源:工信部 数据注意:智慧健康养老是以智能硬件、数字化服务平台为载体,融合物联网、大数据、云计算、AI 等信息技术,围绕老年人健康管护、日常养老两大需求形成的新型产业与服务体系;核心是把健康管理、安全监护、生活照料、医疗康复、精神慰藉打通,实现医养结合、居家 - 社区 - 机构一体化,缓解老龄化与护理人力缺口压力 数据指标:city、year、treat Python 数据分析完整实操流程 整体分为 6 大步骤:数据读取 → 数据清洗(最耗时)→ 描述性统计探索 → 可视化分析 → 深度挖掘(相关性、分组、回归等)→ 结果导出 常用工具库: 数据读写、表格处理:pandas 数值计算:numpy 绘图可视化:matplotlib、seaborn 高级统计 / 机器学习:scipy、scikit-learn 我国智慧健康养老产业持续深化落地,各地依托数字技术、智能终端、大数据平台,逐步构建起机构、社区、居家三位一体的智慧养老服务体系,数字化赋能养老服务转型升级成效持续显现。 全国多地持续推进智慧养老院建设、居家养老智能设备布设、养老服务数字化平台搭建,逐步实现养老服务精准化、监管智能化、供给多元化。 各地积极探索养老数据资源化利用、医养智慧融合、适老科技产品落地应用,形成了一批可复制、可推广的城市智慧养老发展模式。

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