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快读模版，可以提高读入数据效率

import sys
input = lambda:sys.stdin.readline().strip

import sys：
1. 导入 Python 的 sys 模块，用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数。
sys.stdin.readline()：
1. sys.stdin 是标准输入流，readline() 方法用于从输入流中读取一行内容。
2. 与内置的 input() 函数不同，sys.stdin.readline() 不会自动去除行末的换行符。
.strip()：
1. 去除字符串首尾的空白字符（包括换行符、空格等）。
lambda: ...：
1. 定义一个匿名函数，并将其赋值给变量 input。
2. 这样，每次调用 input() 时，都会执行 sys.stdin.readline().strip()。

使用场景：

算法竞赛：在需要高效读取大量输入时，sys.stdin.readline() 比内置的 input() 更快。
批量输入处理：当输入数据有多行时，可以结合循环使用。

内置排序

列表的sort（）方法

sort（）是列表对象的一个方法，它会原地修改列表，直接排序，不返回新的列表。

list.sort（key=None，resverse = False）

key：排序规则，类sisorted（）的key

resverse：是否反向排序，默认为False

nums = [5,3,8,6,7]
nums.sort()  #原地升序排序
print(nums)  #[3, 5, 6, 7, 8]

word = ['apple','banana','kiwi','cherry']
word.sort(key= len)  #按照字符串长度来排序
print(word)   #['kiwi', 'apple', 'banana', 'cherry']

lambda表达式

x = lambda a:a + 10
print(x(5))

这里的，lambda是python的关键字，用于定义lambda函数。参数是参数列表，可以包含零个或多个参数，但必须在冒汗（：）前指定。

表达式是一个用于计算机并返回函数结果的表达式

例如，创建一个lambda函数，他接受一个参数并返回该参数10的结果：

获得中位数

get_mid = lambda nums:nums[len(nums)//2]
print(get_mid([1,2,3,4,5]))

按照第二个字符排序

使用lambda表达式与排序

有时我们需要更加灵活的排序方式，可以使用lambda表达式作为key参数指定排序规则。

words = ['apple','banana','kiwi','cherry']
sorted_words = sorted(words,key=lambda x:x[1])
print(sorted_words) #['kiwi', 'apple', 'banana', 'cherry']

***输入

# 示例1：单行多个整数
a,b,c = map(int,input().split())
print(a,b,c)

# 示例2：多行多个整数
n = int(input())
lst = [int(input()) for _ in range(n)] #读取n行整数
print(lst)

# 示例3：矩阵输入
n,m = map(int,input().split())  #输入矩阵大小
matrix = [list(map(int,input().split()))for _ in range(n)]
print(matrix)

算法步骤

找一个基准值x

把列表分成三部分：小于等于x的数字，x，大于x的数字

左半部分和右半部分递归使用该策略

例如：a = 【3,5,8,1,2,9,4,7,6】

找到基准值3，【1,2】3【5,8,9,4,7,6】

左半部分【1,2】作为一个子问题求解

右部分作为【5,8,9,4,7,6】

例如：a = 【3,5,8,1,2,9,4,7,6】，left = 0，right = 8

设置基准值下标为left

存放小于等于基准值下标为idx = left+1

从left+1到right每个元素a[i]：

如果a[i]<=基准值：则将a[i]，a[idx]互换，idx+=1

最终结果【2,1】【3】【5,8,9,5,7,6】

左侧和右侧重复上述操作

**列表推导器

expression for item in iterable if condition

这是一个 列表推导式（List Comprehension） 的语法结构（也适用于其他推导式，如集合、字典或生成器表达式）。它的作用是从一个可迭代对象（如列表、元组等）中筛选和处理元素，生成一个新的列表（或其他数据结构）。

语法结构分解：

[expression for item in iterable if condition]

（注：方括号 [] 表示生成列表，其他推导式可能用 {} 或 ()）

expression对当前迭代项 item 的处理表达式，结果会加入最终生成的列表。（例如：x * 2 或函数调用 func(x)）

for item in iterable遍历可迭代对象 iterable，每次迭代的当前元素赋值给变量 item。（例如：for x in [1, 2, 3]）

if condition（可选）过滤条件：只有满足 condition 的 item 才会被处理并加入结果列表。（例如：if x % 2 == 0 筛选偶数）

执行顺序：

遍历 iterable 中的每个 item。
检查 if condition 是否为 True。
若条件满足，计算 expression 并将结果加入最终列表。

示例：

# 生成 0-9 中偶数的平方组成的列表
squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(squares)  # 输出: [0, 4, 16, 36, 64]

其他形式的推导式：

集合推导式（去重）：
```
{x for x in iterable if condition}
```

字典推导式（键值对）：

{key: value for item in iterable if condition}

生成器表达式（惰性计算）：
```
(x for x in iterable if condition)
```

注意事项：

若 condition 不满足，当前 item 会被直接跳过。
可以嵌套多个 for 循环或 if 条件（但需保持可读性）。
若需要 else 分支，需将条件逻辑放在 expression 中：
```
[x if condition else y for item in iterable]
```

expression:表达式，用于生产列表中的元素

item:可迭代对象中的每个元素

itrable:可迭代对象

condition:可选，用于过滤元素的条件

示例1：生成1 到 10 的平方列表

squares = [i**2 for i in range(1,11)]
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

示例2：过滤出 1 到 20 中的偶数

evens = [i for i in range(1,21)if i % 2 == 0]
# [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]

示例3：将输入的字符串列表转换为整数列表

input_data = list(map(int,input().split()))
# 使用列表推导器实现
input_data = [int(x) for x in input().split()]

# 1 2 3 4 5
# [1, 2, 3, 4, 5]

**斐波那契数列

斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列( [1])，因数学家莱昂纳多·斐波那契（Leonardo Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称“兔子数列”，其数值为：0、1、1、2、3、5、8、13、21、34……在数学上，这一数列以如下递推的方法定义：F(0)=0，F(1)=1, F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)（n ≥ 2，n ∈ N*）

【蓝桥杯算法】基础算法