Если на карточке число, кратное пяти, то Вася получает одно очко. Если на карточке число, кратное трем, то одно очко получает Петя. Если на карточке число, не кратное ни трем, ни пяти, или наоборот, кратное им обоим, то очков не получает никто.
gamerun = {}
fgmr = 0
tgmr = 0
for i in range(0,len(cardsdb)):
card = cardsdb[i]
if card % 5 == 0: fgmr += 1
elif card % 3 == 0: tgmr += 1
fgmr += 0
tgmr += 0
gamerun.update({
'fgmr': fgmr,
'tgmr': tgmr
})
print(winnerinfo(gamerun))
def start(source_data):
source = source_data.split(" ") #Формируем массив из введёных стартовых данных
score = int(source[0])
cardcount = int(source[1])
return {
'score': score,
'count': cardcount
}
def cardsdata(source_data):
carddb = []
carddata = source_data.split(" ") #Формируем массив из введёных данных о картах
for i in range(0,len(carddata)):
carddb.append(int(carddata[i]))
return carddb
def winnerinfo(gamedata):
if gamedata['fgmr'] == gamedata['tgmr']:
return 'Vasya'
return 'Petya'
def isCards(sources_data,carddata):
inputcards = sources_data['count']
count = len(carddata)
if inputcards == count: return True
return False
#Содержимое программы
startdata = input()
cards = input()
starter = start(startdata)
cardsdb = cardsdata(cards)
if isCards(starter,cardsdb):
gamerun = {}
fgmr = 0
tgmr = 0
for i in range(0,len(cardsdb)):
card = cardsdb[i]
if card % 5 == 0: fgmr += 1
elif card % 3 == 0: tgmr += 1
fgmr += 0
tgmr += 0
gamerun.update({
'fgmr': fgmr,
'tgmr': tgmr
})
print(winnerinfo(gamerun))
else: print('Количество карточек не соответствует введёным данным')
function solution() {
const div = document.querySelector(".markdown-data > main") //Получаем доступ к контейнеру, куда будем вставлять сформированную Markdown-разметку
const table = document.querySelector("table"); //Откуда мы будем брать исходные данные таблицы для полноценной конвертации HTML в Markdown.
const source = [
[
['left','right','center'],
[]
],
[
[':---','---:',':---:'],
[]
]
];
let input; //Здесь будет вывод сконвертированных данных.
div.innerHTML = input;
const columnsGroup = () => {
const columnsdata = table.querySelectorAll('col');
let convert;
for (let ci = 0; ci < columnsdata.length; ci++) {
if(columnsdata[ci].hasAttribute("align")){
const colalignres = [columnsdata[ci].getAttribute("align"), source[0][0], source[1][0]];
for (let cdi = 0; cdi < colalignres[1].length; index++) {
if(colalignres[0] == colalignres[1][cdi]){
convert += "| " + colalignres[1][cdi] + " ";
break;
}
}
}
else{
convert += "| " + colalignres[1][2] + " ";
}
}
return convert + "\n";
};
const tableHeader = () => {
const tabledata = table.querySelectorAll('thead');
};
const tableContent = () => {
const tabledata = table.querySelectorAll('tbody');
};
input += tableHeader; //Записывает шапку таблицы
input += columnsGroup; //Записывает метаданные настройки колонок
input += tableContent; //И затем содержимое таблицы и Markdown готов;-)
}
def DatasetRead():
return pd.read_csv("data/Placement_Data_Full_Class.csv", delimiter=',')
def ReportDataWorkBook():
return op.load_workbook("data/Uploads/LearnLevel.xlsx")
def LearnLevelBalanceArray():
#Баланс соответствия между текущими и максимальными уровнями в процентах
return [5,10,20,30]
def LearnMaxLevelDataArray(critery):
#Программный датасет, состоящий из максимальных значений по уровням знаний и труда в зависимости от доступных критерии.
if critery == "school":
da = [
[
['BV6','BX6','BZ6','CB6','CD6','CE6','CG6','CI6'],
['BV7','BX7','BZ7','CB7','CD7','CE7','CG7','CI7']
],
[
['BW7','BY7','CA7','CC7','CF7','CH7','CJ7'],
['BW7','BY7','CA7','CC7','CF7','CH7','CJ7']
]
]
elif critery == "high":
da = [
[
['AF6','AH6','AJ6','AL6','AN6','AO6','AQ6','AS6'],
['AF7','AH7','AJ7','AL7','AN7','AO7','AQ7','AS7']
],
[
['AG6','AI6','AK6','AM6','AP6','AR6','AT6'],
['AG7','AI7','AK7','AM7','AP7','AR7','AT7']
]
]
elif critery == "mba":
da = [
[
['AU6','AW6','AY6','BA6','BC6','BD6','BF6','BH6'],
['AU7','AW7','AY7','BA7','BC7','BD7','BF7','BH7']
],
[
['AV6','AX6','AZ6','BB6','BE6','BG6','BI6'],
['AV7','AX7','AZ7','BB7','BE7','BG7','BI7']
]
]
elif critery == "estet":
da = [
[
['Q6','S6','U6','W6','Y6','Z6','AB6','AD6'],
['Q7','S7','U7','W7','Y7','Z7','AB7','AD7']
],
[
['R6','T6','V6','X6','AA6','AC6','AE6'],
['R7','T7','V7','X7','AA7','AC7','AE7']
]
]
elif critery == "degree":
da = [
[
['B6','D6','F6','H6','J6','K6','M6','O6'],
['B7','D7','F7','H7','J7','K7','M7','O7']
],
[
['C6','E6','G6','I6','L6','N6','P6'],
['C7','E7','G7','I7','L7','N7','P7']
]
]
return da
import openpyxl as op
from openpyxl import load_workbook
def ReportDataWorkBook():
return op.load_workbook("data/Uploads/LearnLevel.xlsx")
rwb = ReportDataWorkBook()
rd = rwb.get_sheet_by_name('Report')
def LearnMaxLevelDataArray(critery):
#Программный датасет, состоящий из максимальных значений по уровням знаний и труда в зависимости от доступных критерии.
if critery == "school":
da = [
[
['BV6','BX6','BZ6','CB6','CD6','CE6','CG6','CI6'],
['BV7','BX7','BZ7','CB7','CD7','CE7','CG7','CI7']
],
[
['BW7','BY7','CA7','CC7','CF7','CH7','CJ7'],
['BW7','BY7','CA7','CC7','CF7','CH7','CJ7']
]
]
elif critery == "high":
da = [
[
['AF6','AH6','AJ6','AL6','AN6','AO6','AQ6','AS6'],
['AF7','AH7','AJ7','AL7','AN7','AO7','AQ7','AS7']
],
[
['AG6','AI6','AK6','AM6','AP6','AR6','AT6'],
['AG7','AI7','AK7','AM7','AP7','AR7','AT7']
]
]
elif critery == "mba":
da = [
[
['AU6','AW6','AY6','BA6','BC6','BD6','BF6','BH6'],
['AU7','AW7','AY7','BA7','BC7','BD7','BF7','BH7']
],
[
['AV6','AX6','AZ6','BB6','BE6','BG6','BI6'],
['AV7','AX7','AZ7','BB7','BE7','BG7','BI7']
]
]
elif critery == "estet":
da = [
[
['Q6','S6','U6','W6','Y6','Z6','AB6','AD6'],
['Q7','S7','U7','W7','Y7','Z7','AB7','AD7']
],
[
['R6','T6','V6','X6','AA6','AC6','AE6'],
['R7','T7','V7','X7','AA7','AC7','AE7']
]
]
elif critery == "degree":
da = [
[
['B6','D6','F6','H6','J6','K6','M6','O6'],
['B7','D7','F7','H7','J7','K7','M7','O7']
],
[
['C6','E6','G6','I6','L6','N6','P6'],
['C7','E7','G7','I7','L7','N7','P7']
]
]
return da
if row['gender'] == "M":
input_ssc_level = rd[rowm[1][0][index]].value
if row['gender'] == "F":
input_ssc_level = rd[rowm[0][0][index]].value