烹饪问题
时间限制：1.0 s
内存限制：128.0 MB
问题描述
有N种食材，编号从0至N-1，其中第i种食材的美味度为ai。
不同食材之间的组合可能产生奇妙的化学反应。具体来说，如果两种食材的美味度分别为x和y，那么它们的契合度为x and y。
其中，and运算为按位与运算，需要先将两个运算数转换为二进制，然后在高位补足0，再逐位进行与运算。例如，12与6的二进制表示分别为 1100 和 0110 ，将它们逐位进行与运算，得到 0100 ，转换为十进制得到4，因此12 and 6=4。在 C++ 或 Python 中，可以直接使用 & 运算符表示与运算。
现在，请你找到契合度最高的两种食材，并输出它们的契合度。
输入描述
第一行一个整数N，表示食材的种数。
接下来一行N个用空格隔开的整数，依次为a0,…，aN-1，表示各种食材的美味度。
输出描述
输出一行一个整数，表示最高的契合度。
特别提醒
在常规程序中，输入、输出时提供提示是好习惯。但在本场考试中，由于系统限定，请不要在输入、输出中附带任何提示信息。
样例输入 1
3
1 2 3
样例输出 1
2
样例解释 1
可以编号为1,2的食材之间的契合度为2 and 3=2，是所有食材两两之间最高的契合度。
样例输入 2
5
5 6 2 10 13
样例输出 2
8
样例解释 1
可以编号为3,4的食材之间的契合度为10 and 13=8，是所有食材两两之间最高的契合度。
数据规模
对于40%的测试点，保证N≤1000；
对于所有测试点，保证N≤106，0≤ai≤2147483647。
小杨的幸运数
时间限制：5.0 s
内存限制：128.0 MB
问题描述
小杨认为，所有大于等于a的完全平方数都是他的超级幸运数。
小杨还认为，所有超级幸运数的倍数都是他的幸运数。自然地，小杨的所有超级幸运数也都是幸运数。
对于一个非幸运数，小杨规定，可以将它一直+1，直到它变成一个幸运数。我们把这个过程叫做幸运化。例如，如果a=4，那么4是最小的幸运数，而1不是，但我们可以连续对1做3次+1操作，使其变为4，所以我们可以说，1幸运化后的结果是4。
现在，小样给出N个数，请你首先判断它们是不是幸运数；接着，对于非幸运数，请你将它们幸运化。
输入描述
第一行 2 个正整数a,N。
接下来N行，每行一个正整数x，表示需要判断（幸运化）的数。
输出描述
输出N行，对于每个给定的x，如果它是幸运数，请输出lucky ，否则请输出将其幸运化后的结果。
特别提醒
在常规程序中，输入、输出时提供提示是好习惯。但在本场考试中，由于系统限定，请不要在输入、输出中附带任何提示信息。
样例输入 1
2 4
1
4
5
9
样例输出 1
4
lucky
8
lucky
样例解释 1
1虽然是完全平方数，但它小于a，因此它并不是超级幸运数，也不是幸运数。将其进行3次+1操作后，最终得到幸运数4。
4是幸运数，因此直接输出 lucky 。
5不是幸运数，将其进行3次+1操作后，最终得到幸运数8。
9是幸运数，因此直接输出 lucky 。
样例输入 2
16 11
1
2
4
8
16
32
64
128
256
512
1024
样例输出 2
16
16
16
16
lucky
lucky
lucky
lucky
lucky
lucky
lucky
数据规模
对于30%的测试点，保证a,x≤100，N≤100 。
对于60%的测试点，保证a,x≤106。
对于所有测试点，保证a≤1000001；保证N≤2×105；保证1≤x≤1000001。
下面Python代码用于有序 list 的二分查找，有关说法错误的是（ ）。
代码采用二分法实现有序list的查找
代码采用分治算法实现有序list的查找
代码采用递归方式实现有序list的查找
代码采用动态规划算法实现有序list的查找
有关下面Python代码的说法正确的是（ ）。
上述代码构成单向链表
上述代码构成双向链表
上述代码构成循环链表
上述代码构成指针链表
下面的Python用于对 lstA 排序，使得偶数在前奇数在后，横线处不应填入( )。
key = not isEven
key = lambda x: isEven(x), reverse = True
key = isEven, reverse = True
key = lambda x: not isEven(x)
阅读下面的Python代码，执行后其输出是( )。
1->120<===>2->120
1->120<===>1->120
1->120<===>1->2->3->4->5->120
1->120<===>2->3->4->5->6->120
有关下面Python代码正确的是（ ）。
True True False
False True False
False False True
触发异常
下面的Python代码实现对 list 的快速排序，有关说法，错误的是（ ）。
qSort(less) + qSort(greater) + [pivot]
[pivot] + qSort(less) + qSort(greater)
qSort(less) + [pivot] + qSort(greater)
qSort(less) + pivot + qSort(greater)
下面Python代码以递归方式实现合并排序，并假设 merge(left,right) 函数能对有序（同样排序规则）的left 和 right 排序。横线处应填上代码是( )。
mergeSort(listData[:Middle]), mergeSort(listData[Middle:])
mergeSort(listData[:Middle-1]), mergeSort(listData[Middle+1:])
mergeSort(listData[:Middle]), mergeSort(listData[Middle+1:])
mergeSort(listData[:Middle-1]), mergeSort(listData[Middle:])
下面的Python代码用于实现每个字符后紧跟随字符及其出现次数，并对紧跟随字符排序，即出现次数最多排在前，形如： {'中': [('文', 1), ('国', 2), ('华', 2)]} ，此处 S 仅是部分字符，可能很多，横线处应填入代码是（ ）。
x[0]:x[1].items().sort(key = lambda x:x[1], reverse = True)
x[0]:x[1].items().sort(key = lambda x:x[0], reverse = True)
x[0]:sorted(x[1].items(), key = lambda x:-x[0])
x[0]:sorted(x[1].items(), key = lambda x:-x[1])
下面Python代码用于求斐波那契数列，该数列第1、2项为1，以后各项均是前两项之和。下面有关说法错误的是( )。
fiboA( ) 用递归方式， fiboB() 循环方式
fiboA( ) 更加符合斐波那契数列的数学定义，直观易于理解，而 fiboB() 需要将数学定义转换为计算机程序实现
fiboA( ) 不仅仅更加符合数学定义，直观易于理解，且因代码量较少执行效率更高
fiboB( ) 虽然代码量有所增加，但其执行效率更高
下面的Python代码用于排序 sA 字符串中每个字符出现的次数（字频）, sA 字符串可能很长，此处仅为示例。排序要求是按字频降序，如果字频相同则按字符的ASCII升序，横线处应填入代码是（ ）。
charCount, key = lambda x:(-x[1],x[0])
charCount.items(), key = lambda x:(-x[1],ord(x[0]))
charCount.items(), key = lambda x:(x[1],-ord(x[0]))
触发异常，不能对字典进行排序。
内排序有不同的类别，下面哪种排序算法和冒泡排序是同一类？（ ）
希尔排序
快速排序
堆排序
插入排序
下面Python代码中的 isPrimeA() 和 isPrimeB() 都用于判断参数N是否素数，有关其时间复杂度的正确说法是（ ）。
isPrimeA( ) 的最坏时间复杂度是 ， isPrimeB( ) 的最坏时间复杂度是 ，isPrimeA()优于isPrimeB()
isPrimeA() 的最坏时间复杂度是 ， isPrimeB( ) 的最坏时间复杂度是 ，isPrimeB()绝大多数情况下优于isPrimeA()
isPrimeA() 的最坏时间复杂度是 ， isPrimeB( ) 的最坏时间复杂度是 ， isPrimeA( ) 优于isPrimeB( )
isPrimeA() 的最坏时间复杂度是 ， isPrimeB( ) 的最坏时间复杂度是 ，isPrimeA()优于isPrimeB( )
通讯卫星在通信网络系统中主要起到（ ）的作用。
信息过滤
信号中继
避免攻击
数据加密
小杨想编写一个判断任意输入的整数N是否为素数的程序，下面哪个方法不合适？（ ）
埃氏筛法
线性筛法
二分答案
枚举法
在上题的算法中，其时间复杂度是（ ）。
O(N)
O(logN)
O(NlogN)
O(N2)
贪心算法可以达到局部最优，但可能不是全局最优解。 ( )
正确
错误
以下Python代码能以递归方式实现斐波那契数列，该数列第1、2项为1，以后各项均是前两项之和。( )
正确
错误
在Python中，当对 list 类型进行 in 运算查找元素是否存在时，其查找通常采用二分法。（ ）
正确
错误
插入排序有时比快速排序时间复杂度更低。（ ）
正确
错误
如果自定已class已经定义了 __lt__() 魔术方法，则自动支持内置函数 sorted() 。（ ）
正确
错误
小杨想写一个程序来算出正整数N有多少个因数，经过思考他写出了一个重复没有超过N/2次的循环就能够算出来了。（ ）
正确
错误
下面的Python代码能实现十进制正整数N转换为八进制并输出。（ ）
正确
错误
归并排序的时间复杂度是 。( )
正确
错误
Python代码 print(sorted(list(range(10)), key = lambda x:x % 5)) 执行后将输出 [0, 5, 1,6, 2, 7, 3, 8, 4, 9] 。（ ）
正确
错误
同样的整数序列分别保存在单链表和双向链中，这两种链表上的简单冒泡排序的复杂度相同。（ ）
正确
错误