### 蓝桥杯 Python 数据处理 示例代码及解题思路 #### 示例代码：水仙花数 以下是基于蓝桥杯常见题目之一——水仙花数的示例代码及其解析： ```python def narcissistic_numbers(): for num in range(100, 1000): # 遍历所有三位数 digits = [int(d) for d in str(num)] # 将数字按位分解 if sum(d**3 for d in digits) == num: # 判断各位立方和是否等于原数 print(num) narcissistic_numbers() ``` 上述代码实现了对所有三位数范围内水仙花数的查找。核心逻辑在于遍历指定范围内的整数，将其逐一分解为各个位上的数值并计算其立方和[^1]。 --- #### 示例代码：二分查找算法 对于有序数组中的目标值查找问题，通常采用二分查找方法来提高效率。以下是一个简单的二分查找实现： ```python def binary_search(arr, target): low, high = 0, len(arr) - 1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if arr[mid] == target: return mid # 找到目标值返回索引 elif arr[mid] < target: low = mid + 1 # 缩小左边界 else: high = mid - 1 # 缩小右边界 return -1 # 如果未找到则返回-1 arr = [1, 3, 5, 7, 9] target = 5 result = binary_search(arr, target) print(result) ``` 此代码展示了如何通过不断缩小搜索空间的方式快速定位目标值的位置。这种方法特别适用于大规模数据集下的精确匹配操作[^2]。 --- #### 统计学应用实例 在某些涉及统计分析的问题中，`statistics`模块提供了便捷的功能支持。然而需要注意的是，在追求极致性能的情况下应谨慎选用该库的部分功能替代基础运算方式。例如求平均值时直接调用 `sum()` 函数配合长度计算往往优于内置方法[^3]。 ```python import statistics data = [1, 2, 3, 4, 5] mean_value = sum(data) / len(data) # 更高效的均值计算 median_value = sorted(data)[len(data)//2] # 自定义中位数计算 mode_value = max(set(data), key=data.count) # 使用Counter模拟众数计算 print(f"Mean: {mean_value}, Median: {median_value}, Mode: {mode_value}") ``` 以上片段对比了几种常见的集中趋势度量手段的不同实现路径，并强调了手动编写特定需求下更优解决方案的重要性。 --- #### 字符串处理案例：回文检测 针对字符串类型的经典问题如回文判定亦可通过巧妙运用双指针技术完成高效解答如下所示: ```python def is_palindrome(s): s_cleaned = ''.join(filter(str.isalnum, s)).lower() # 去除非字母字符并转换成小写形式 left, right = 0, len(s_cleaned)-1 while left<right: if s_cleaned[left]!=s_cleaned[right]: return False left +=1 ; right -=1 return True test_string="A man a plan canal Panama" if(is_palindrome(test_string)): print("The string is Palindrome.") else : print("The string isn't Palindrome.") ``` 这里采用了清理输入源去除干扰因素后再逐步验证两端对应位置字符一致性的策略达成最终目的[^4]. ---