蓝桥杯算法之基础知识（6）

Ⅰ.os操作

Ⅱ.时间库（很重要）

Ⅲ.基本单位换算（ms，min，h的单位换算）

Ⅳ.时间戳

[Ⅸ.python 的异常输出](#Ⅸ.python 的异常输出)

[Ⅹ.for-else 和while-else](#Ⅹ.for-else 和while-else)

Ⅰ.os操作

Ⅱ.时间库（很重要）

Ⅲ.基本单位换算（ms，min，h的单位换算）

基本单位换算

1 秒 = 1000 毫秒

1 分钟 = 60 秒

1 小时 = 60 分钟 = 3600 秒

转换步骤

将毫秒转换为秒：

毫秒数除以 1000，得到总秒数。

例如，46800999 毫秒 = 46800999 // 1000 = 46800 秒。

计算小时：

总秒数除以 3600（1 小时 = 3600 秒），得到小时数。

例如，46800 // 3600 = 13 小时。

计算剩余的分钟：

总秒数对 3600 取模，得到剩余的秒数。

剩余的秒数除以 60（1 分钟 = 60 秒），得到分钟数。

例如，46800 % 3600 = 0 秒，0 // 60 = 0 分钟。

计算剩余的秒：

剩余的秒数对 60 取模，得到秒数。

例如，0 % 60 = 0 秒。

代码中的转换逻辑

将毫秒转换为秒

total_seconds = milliseconds // 1000
#milliseconds // 1000：将毫秒数除以 1000，得到总秒数。
PYTHON

计算小时、分钟和秒

hours = (total_seconds // 3600) % 24
minutes = (total_seconds % 3600) // 60
seconds = total_seconds % 60 当然也可以seconds = （total_seconds%3600） % 60

return f"{hours:02d}:{minutes:02d}:{seconds:02d}"

Ⅳ.时间戳

定义

时间戳：记录时间的数字，单位可以是秒、毫秒等。---一般是毫秒
参考时间 ：通常是 Unix 纪元（1970-01-01 00:00:00 UTC）。
用途：标记事件发生的时间，方便计算时间差。

*判断相邻毫秒时间戳小于1s---即两个相邻时间戳差 ≤ 1000 毫秒。

Ⅴ.文件读取

复制代码

with open("log.txt", "r") as file:
    lines = file.readlines()

with open("log.txt", "r") as file:：
- open("log.txt", "r")：
  - 打开名为 "log.txt" 的文件。
  - "r"：以只读模式（read）打开。
- with ... as file:：
  - 使用 with 语句，确保文件操作完后自动关闭。
  - file 是文件对象，代表打开的 "log.txt"。
lines = file.readlines()：
- file.readlines()：
  - 读取 file 的所有行。
  - 返回一个列表，每个元素是一行文本（包含换行符 \n）。
- lines：
  - 变量，存储读取的行列表。

Ⅵ.堆

heap $0$ ----堆顶元素
将列表转换为最大堆

如果需要将现有列表转换为最大堆，可以使用 heapq.heapify()，同时将元素取反：

import heapq

原始列表

nums = $3, 1, 2$

将元素取反后转换为堆

heap = $-x for x in nums$

heapq.heapify(heap)

查看堆顶元素（取反还原）

max_item = -heap $0$

print("堆顶元素:", max_item) # 输出：3

弹出元素（取反还原）

max_item = -heapq.heappop(heap)

print("弹出元素:", max_item) # 输出：3

print("堆中剩余元素:", $-x for x in heap$ ) # 输出： $2, 1$

最大堆的常用操作

以下是最大堆的常用操作及其实现方式：
复制代码
1. 插入元素

heapq.heappush(heap, -item)
2. 弹出元素

max_item = -heapq.heappop(heap)
3. 查看堆顶元素

max_item = -heap[0]
4. 将列表转换为最大堆

heap = [-x for x in nums]
heapq.heapify(heap)