例题建议 45 分钟学习等级 1/8

PYTHON LESSON 012

例题精练:跳绳达标统计

掌握“循环读入并分类统计”的考级高频套路,用双计数器完成达标统计。

00 · 学习目标

这一课要解决什么?

先想一想全班成绩要一个一个判断,怎么保证一个不落、一个不重?
完成任务达标人数统计器
学习顺序读题 → 列出已知与目标 → 选择方法 → 编码 → 验证

学完后,你应该能够

  • for i in range(n): 正好处理 n 个数据
  • 计数器变量边循环边统计
  • >= 划达标线,含边界

01 · 核心概念

循环读入 + 分支判断 + 双计数器

计数器是记录某类事件发生次数的状态变量。它应在循环前初始化,在满足分类条件时更新,并在循环结束后输出最终状态。

本课术语计数器初始化分类统计状态更新极端数据
考级对应GESP Python 1 级 · 循环结构GESP Python 1 级 · 分支结构GESP Python 1 级 · 输入输出
学习边界

本课使用流式读入完成统计,不依赖列表。

02 · 语法与规则

先记住这 3 条,再开始写程序

01for i in range(n): 正好处理 n 个数据

先准确读出这条写法的结构与作用。

02计数器变量边循环边统计

换一组最小数据,手工推演一次结果。

03>= 划达标线,含边界

再用边界值或反例确认它的适用条件。

03 · 完整实例

代码、运行结果和解释放在一起看

g1-exam-example-count.pyPYTHON 3.12
# 例题精练:跳绳达标统计
n = int(input())          # 第一行:学生人数

passed = 0                # 达标人数计数器
failed = 0                # 未达标人数计数器

for i in range(n):
    score = int(input())  # 每轮读入一名同学的成绩
    if score >= 120:      # 120 个算达标,注意用 >=
        passed = passed + 1
    else:
        failed = failed + 1

print(passed, failed)     # 一行输出,中间用空格分隔
运行结果OUTPUT
3 2

假设输入:5 名同学,成绩依次为 135、98、120、150、88(共 6 行输入)。

在新标签运行和修改这个实例已装入本课代码 · 可自定义输入 · 可提交判题

04 · 逐步理解

每一步只解决一个问题

  1. 01

    读题:认出“分类统计”题型

    “给 n 个成绩,统计达标与未达标人数”——凡是“给一堆数据、按条件分两类数数”的题,套路都一样:循环读入 + 条件判断 + 计数器。认出题型,就赢了一半。

  2. 02

    先准备两个计数器

    统计之前先设 passed = 0 和 failed = 0,就像比赛前把记分牌清零。计数器一定要放在循环外面——放进循环里每轮都会被重新清零,这是考级高频丢分点。

    PYTHON
    passed = 0
    failed = 0
  3. 03

    循环读入 n 个成绩

    第一行读入人数 n,然后 for i in range(n) 正好循环 n 次,每轮读入一个成绩。range(n) 从 0 数到 n - 1,次数不多不少刚好 n 次。

    PYTHON
    for i in range(n):
        score = int(input())
  4. 04

    判断并累加

    每读入一个成绩立刻判断:score >= 120 成立就 passed 加 1,否则 failed 加 1。题目明说“120 个及以上达标”,所以 120 要走达标分支,必须用 >=。

    PYTHON
    if score >= 120:
        passed = passed + 1
    else:
        failed = failed + 1
  5. 05

    输出:一行两数空格分隔

    print(passed, failed) 会用空格把两个数隔开,正好符合题目要求。这种“一行输出多个答案、空格分隔”是考级最常见的格式,一定要熟练。

    PYTHON
    print(passed, failed)
  6. 06

    两种极端情况都要验

    除了样例,再脑测两种极端:全部达标(输出应该是 n 0)和全部不达标(0 n)。极端情况最能暴露边界错误,考场上没时间写也要在脑子里过一遍。

05 · 练习与检验

自己写出来,才算真正学会

本课实作步骤
  1. 1读题确认达标线 120 且含 120
  2. 2运行程序,核对样例输出 3 2
  3. 3把达标线改成 100,先预测再运行
  4. 4想一想:全员达标时输出是几?
打开本课编程实验室编辑、运行、测试、判题都在一个页面完成

06 · 完整知识

继续理解定义、规则和适用边界

第一次学习先完成上面的六个步骤;需要查定义、核对规则、分析误区或理解“为什么”时,再展开对应知识章。

Python 基础条件、循环与程序流程准确理解 if、for、while、range、break、continue 和循环嵌套,而不是背代码模板。

正式定义

控制流决定下一条要执行的语句。分支依据布尔条件选择路径;循环在满足规则时重复执行代码块。Python 用冒号和缩进界定代码块。

必须掌握

  • if/elif/else 从上到下判断,只执行第一个为真的分支;else 不写条件。
  • for 依次取得可迭代对象中的元素;range(start, stop, step) 包含 start、不包含 stop,step 不能为 0。
  • while 在每轮开始前检查条件;循环体必须让状态向终止条件推进。
  • break 结束最内层循环,continue 跳过本轮剩余语句,循环的 else 仅在没有被 break 终止时执行。
  • 嵌套循环的总执行次数通常需要把各层次数相乘;内层 break 不会结束外层循环。
  • 边界测试至少覆盖空范围、单个元素、第一项命中、最后一项命中和始终不命中。

常见误区

  • range 的右端点多算或少算一次
  • while 忘记更新状态造成死循环
  • 把两个互斥条件写成两个独立 if
  • 误以为 break 会跳出所有嵌套循环

适用边界

  • 流程图是算法的表示方法,不是 Python 语法。
  • 递归也能表达重复,但有调用开销和递归深度限制,不能无条件代替循环。
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Python 基础程序执行、输入输出、变量与数据类型从一条语句怎样执行开始,系统掌握 print、input、变量、对象、类型与显式转换。

正式定义

Python 程序由语句和表达式组成,通常按从上到下的顺序执行。变量名通过赋值绑定到对象;对象有类型和值。input() 始终返回 str,是否转换成 int 或 float 必须由题意决定。

必须掌握

  • print(*objects, sep=' ', end='\n') 可以控制对象之间的分隔符和末尾字符。
  • input(prompt) 读取一行并去掉行末换行符,返回值一定是字符串。
  • 赋值符号 = 建立或更新名字与对象的绑定;== 才是相等比较。
  • 核心标量类型包括 int、float、bool、str 和 NoneType;bool 是 int 的子类,但语义上应当用于真假判断。
  • int、float、str、bool 可做显式类型转换;转换可能失败,不能把任意文本直接当数字。
  • 注释以 # 开始;规范的变量名应表达含义,不能使用关键字。

常见误区

  • 把 input() 的结果直接与整数相加
  • 混淆 = 与 ==
  • 用 float 表示必须精确的十进制金额却不考虑误差
  • 变量名覆盖 print、list 等内置名称

适用边界

  • 课程先讲同步的文本输入输出;文件、网络、图形界面和异步输入分别在对应章节说明。
  • Python 的变量没有固定类型,但对象有类型;这不等于程序可以随意混用类型。
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工程能力异常、文件、测试与调试读懂报错、缩小问题、设计测试,并安全地打开、读取和关闭文本文件。

正式定义

异常是在运行期间表示错误或特殊情况的对象。调试是用可复现输入和证据定位实际行为与预期行为差异的过程;文件对象连接程序与持久化字节数据。

必须掌握

  • 先读 traceback 最后一行的异常类型与消息,再从最靠近自己代码的栈帧向上追踪。
  • try 只包可能失败的最小代码;except 捕获具体异常;else 处理成功路径;finally 做必需清理。
  • raise 主动报告不满足的前置条件;assert 用于开发期内部假设,不用于校验不可信用户输入。
  • with open(...) as file 会在退出代码块时可靠关闭文件。文本模式必须明确编码,本站统一推荐 encoding='utf-8'。
  • 测试至少包含正常值、边界值、空数据、极端值和反例;每个测试只应有明确目的。
  • 定位错误时一次只改一个假设,保留能稳定复现问题的最小输入。

常见误区

  • 使用 except: 吞掉所有错误
  • 只测题目样例就认为程序正确
  • 文本文件不写 encoding
  • 修复报错表象却不验证根因

适用边界

  • 在线判题的学生代码由独立 Worker 执行;文件系统、网络和资源权限必须受平台限制。
  • 二进制文件、JSON/CSV 和数据库各有专门格式与错误处理方式,不能按普通文本随意拆分。
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算法方法算法、复杂度与解题验证把题意转成输入、状态、规则与输出,用正确性和复杂度共同评价解法。

正式定义

算法是解决一类问题的有限、明确步骤。正确性说明算法对所有满足前置条件的输入都得到规定结果;时间和空间复杂度描述输入规模增长时资源使用的增长量级。

必须掌握

  • 先明确输入规模 n、数据范围、目标和允许误差,再选择数据结构与算法。
  • O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²)、O(2ⁿ) 表示增长量级,不是精确运行秒数。
  • 顺序代码复杂度取较大项,嵌套循环常相乘,二分每步把范围缩小一半。
  • 正确性可用循环不变量、数学归纳、交换论证、反证或状态定义来说明。
  • 样例只验证少量输入;必须自己设计边界、极端、重复、有序/逆序和无解数据。
  • 优化前先得到正确基线并测量瓶颈,不为小数据盲目增加复杂实现。

常见误区

  • 只看样例通过就宣称正确
  • 不看数据范围使用 O(n²)
  • 二分区间开闭混用
  • 把 O(n) 当成永远比 O(log n) 慢固定倍数

适用边界

  • 复杂度隐藏常数与硬件差异,但仍是比较规模增长的核心工具。
  • 考场策略、课程完成度和算法能力是不同证据,任何单项都不能保证考级通过。
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完成检查

确认自己会解释、会编写、会验证