Def jys（s）:

d={"1":"0","0":"1"}

ns=""; p=s[0]; i=2

while i<n:

num=0

while :

num=num*10+int（s[i]）

i+=1

i+=1

for j in range（num）:

p=d[p]

return ns

@app.route（"", methods=["GET"]）

Def get_bh（）:

DB="data/books.db"

bbh=request.args.get（"bbh"）

conn=sqlite3.connect（）

#在数据库中查询编号为bbh的图书借阅日期存入变量rslt，代码略

return rslt

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df=pd.read_csv(’bookdata.csv’）           #读取bookdata.csv中的数据

df_gp=df.groupby（’BookTitle’, as_index=False）[’BookID’]．   Ⓐ  

#分组统计书籍被借阅次数

n=len（df_gp）

pm=[1]*n

for i in range（n）:

for j in range（n）:

if df_gp.at[i,'BookID']<df_gp.at[j,'BookID']:

#通过行标签和列标签选取值进行比较

pm[i]+=1

df_gp.insert（2, ’排名’, pm）                  #插入“排名”列，值为列表pm

df_pm=df_gp[   Ⓑ   ]                      #筛选最受欢迎的五本图书

df_pm=df_pm.sort_values（’排名’, ascending=True,ignore_index=True）#升序排列

print（’本月图书借阅次数最多的前五名：’）

print（df_pm[’BookTitle’]）

①划线Ⓐ处应填入的代码为（单选：填字母）

A．sum( )   B．mean( )   C．count( )   D．max( )

②在划线Ⓑ处填写合适的代码。

Def cal（a, n）:

pre=[0]*n

s=[[0 for i in range（n）] for j in range（n）]              #创建n×n的二维数组s,元素初始值为0

for i in range（len（a））:

x, y=a[i][0], a[i][1]

s[x][y]=1

pre[y]=

return pre, s

def proc（n, s, pre）:

head=tail=0

que=[0]*n

for I in range（n）:

if pre[i]==0:

que[tail]=i

tail+=1

while :

x=que[head]

head+=1

for i in range（n）:

if s[x][i]==1:

pre[i]-=1

if pre[i]==0:

que[tail]=i

tail+=1

v[i]=max（v[i], ）

return v

"""

组装编号0~n-1的单个组件所需时间存入t列表，组件前置关系存入a列表，如第15题图a所需时间t=[2, 5, 2, 4, 3, 5]；a=[[0, 2], [2, 3], [1, 3], [3, 5], [3, 4]]

"""

n=len（t）

print（’编号为0~’+str（n-1）+’的组件组装所需单位时间分别为：’, t）

v=t[:]

pre, s=cal（a, n）

v=proc（n, s, pre）

data=[0]*n

result=[i for I in range（n）]               #创建列表result=[0,1,2,……,n-1]

for i in range（n）:

data[i]=v[i]-t[i]               #data[i]表示组件i开始安装时间

for i in range（n-1）:            #按组件开始安装时间升序排序，开始安装时间相同时按组件序号升序

for j in range（n-1-i）:

if data[result[j]]>data[result[j+1]]:

print（‘组件组装顺序:’, result, ‘, 安装完成所需最短时间:’, max（v））