2017华为精英挑战赛64强总结

article/2025/3/3 18:18:37

比赛最后一周的时候每天到凌晨2-3点，最后通宵了一两次，提交大概100多版的版本，使用KWM网络流+遗传算法，最终获得了西北赛区49名的成绩。

榜单

版本迭代

提交结果

虽说不是很好，但对我来说是一份难得的经历，这里把比赛心得和体会总结分享如下：

参赛伊始

经学长推荐，我了解到了华为精英挑战赛，看来赛题之后发现这是一个网络流方面的问题。就想着搞一搞，去试了试。

参赛历程

网络流优化过程

比赛期间，一看是一道网络流、可行流的问题，就用SPFA写了最小费用最大流，跑了下，小样例还可以，但800节点的样例根本跑不动。成绩大概70多的样子。

这里给出当时SPFA的模板：


void init()
{tol = 0;memset(head, -1, sizeof(head));
}
void addEdge(int u, int v, int cap, int cost)
{edge[tol].cap = cap;edge[tol].cost = cost;edge[tol].flow = 0;edge[tol].next = head[u];edge[tol].to = v;edge[tol].index = u;head[u] = tol++;edge[tol].cap = 0;edge[tol].cost = -cost;edge[tol].flow = 0;edge[tol].next = head[v];edge[tol].to = u;edge[tol].index = v;head[v] = tol++;
}
bool spfa(int st, int en)
{int rear = 0, front = 0;for (int i = st; i <= en+1; i++){dis[i] = INF;vis[i] = false;pre[i] = -1;}dis[st] = 0;vis[st] = true;q[front++] = st;while(rear < front){int u = q[rear++];vis[u] = false;for (int e = head[u]; e != -1; e = edge[e].next){int v = edge[e].to;if (edge[e].cap > edge[e].flow && dis[v] > dis[u]+edge[e].cost){dis[v] = dis[u] + edge[e].cost;pre[v] = e;if (!vis[v]){vis[v] = true;q[front++] = v;}}}}if(pre[en] == -1)return 0;elsereturn 1;
}int minCostMaxflow(int st, int en, int &cost)//cost一定要先赋初值为0
{int flow = 0;while(spfa(st, en)){int Min = INF;for (int i = pre[en]; i != -1; i = pre[edge[i^1].to]){Min = Min > (edge[i].cap-edge[i].flow) ? (edge[i].cap-edge[i].flow) : Min;}for (int i = pre[en]; i != -1; i = pre[edge[i^1].to]){edge[i].flow += Min;edge[i^1].flow -= Min;cost += Min*edge[i].cost;//}flow += Min;}return flow;
}

后来听学长的建议，发现其网络流的可行流数值限定在一个比较小的范围内，很适合KWM费用流，于是改用KWM费用流，速度一下子就上去了。估算了一下其效率提高了大概50-100倍之间。
成绩也一下到了91分，不过这是前期的，到最后几天就掉到了80分。

这里给出KWM模板：

struct Edge
{int to, next, cap, flow, cost;Edge(int _to = 0, int _next = 0, int _cap = 0, int _flow = 0, int _cost = 0) :to(_to), next(_next), cap(_cap), flow(_flow), cost(_cost) {}
}edge[MAXM];struct ZKW_MinCostMaxFlow
{int INFF = 1e8;int head[MAXM], tot;//int cur[MAXM];//int dis[MAXM];bool vis[MAXM];stringstream s11;string rree;string tt_;vi road_t;int ss, tt, N;//源点、汇点和点的总个数（编号是0~N-1）,不需要额外赋值，调用会直接赋值int min_cost, max_flow;stack<int> S,SR;int resnum = 0;int ff;int flow_min  =  INFF;void init(){tot = 0;memset(head, -1, sizeof(head));}void addedge(int u, int v, int cap, int cost){edge[tot] = Edge(v, head[u], cap, 0, cost);head[u] = tot++;edge[tot] = Edge(u, head[v], 0, 0, -cost);head[v] = tot++;}int aug(int u, int flow){if (u == tt) return flow;vis[u] = true;for (int i = cur[u];i != -1;i = edge[i].next){int v = edge[i].to;if (edge[i].cap > edge[i].flow && !vis[v] && dis[u] == dis[v] + edge[i].cost){int tmp = aug(v, min(flow, edge[i].cap - edge[i].flow));edge[i].flow += tmp;edge[i ^ 1].flow -= tmp;cur[u] = i;if (tmp)return tmp;}}return 0;}bool modify_label(){int d = INF;for (int u = 0;u < N;u++)if (vis[u])for (int i = head[u];i != -1;i = edge[i].next){int v = edge[i].to;if (edge[i].cap>edge[i].flow && !vis[v])d = min(d, dis[v] + edge[i].cost - dis[u]);}if (d == INF)return false;for (int i = 0;i < N;i++)if (vis[i]){vis[i] = false;dis[i] += d;}return true;}/** 直接调用获取最小费用和最大流* 输入: start-源点，end-汇点，n-点的总个数（编号从0开始）* 返回值: pair<int,int> 第一个是最小费用，第二个是最大流*/pair<int, int> mincostmaxflow(int start, int end, int n){ss = start, tt = end, N = n;min_cost = max_flow = 0;for (int i = 0;i < n;i++)dis[i] = 0;while (1){for (int i = 0;i < n;i++)cur[i] = head[i];while (1){for (int i = 0;i < n;i++) vis[i] = false;int tmp = aug(ss, INF);if (tmp == 0)break;max_flow += tmp;min_cost += tmp*dis[ss];}if (!modify_label())break;}return make_pair(min_cost, max_flow);}
}solve;

路径输出问题解决过程

我当时是直接把网络流的增广路输出出来，在前期样例输出时，其错误并不明显。到后来换了样例以后，错误就慢慢显现出来，老是出现流量超限的错误，后来看到队友发来的一篇文章，发现，其有可能有负的流量，就改为在网络残量上跑DFS来输出路径，最终的跑出了正确答案。

遗传算法的优化过程

遗传算法我主要从参数、交叉函数、变异函数这三个方面入手来提升效率。

1、参数优化：

在参数优化方面，主要是去进行不断的尝试。我是先在本地跑，然后不停的修改参数，然后不断测试数据，觉得这是一个很漫长充满期待的过程。经过不断修改参数，得到了一定的成效，其中最明显的是当时把种群个数由多个改成了一个，这样的话，其种群代数明显增加。其结果也变得越来越优。

2、交叉函数优化：

我刚开始用的交叉函数是两个优秀个体交叉生成一个个体，来替代较差的个体。后来发现这样其较难生成交优数据。后来改用两个较优个体生成两个个体，并增加个体选择的随机性，这样其优化效果就很明显的，这个说明在遗传算法中，加大选择的随机性可以在一定程度上得到较优解。

3、变异函数

变异函数我一共试过两种方法，一个是随机选择两个服务器，然后让其交换状态，另一个方法就是随机选择一个服务器，改变其状态。经过反复试验，第二种方法优于第一种方法，所以就采用了第二种。

这整个期间基本上就是不断的在本地试，然后提交测试，一步一步优化算法。感觉自己只是接触过一些遗传算法，像粒子群、退火、整数规划都不是太理解。希望下次参赛能再多学些知识。

这只是本人的一些的优化点，希望有兴趣的可以一起交流，一起学习！

源码如下：

#include "deploy.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <queue>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <utility>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <deque>
#include <map>
#include <set>
#include <stack>
#include <queue>
#include <time.h>
#define MAXN 1200
#define MAXM 24000
// #define __DEBUG
// #pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000")using namespace std;
typedef long long ll;
typedef vector<ll> vl;
typedef vector<int> vi;const int INF = 1e8;
int  city_num    =  50;//城市的数目
int  unit_num    =  10;//种群中个体的数目
int  probability =  70;//变异概率
int  genmax      = INF;//最大产生代数
int  group_num   = 1;//产生种群数量
int  ch_num      = 10;
typedef struct individual //一个个体
{vi  path;set<int>  yes_point;int lenth;         //路径的长度int weight;int num_f;
}INDI;bool cmp(INDI xx,INDI yy)
{return xx.lenth < yy.lenth;
}bool cmp_w(INDI xx,INDI yy)
{return xx.weight < yy.weight;
}INDI cross_tm,cross_tf;
vector<INDI> cross_t;
typedef struct unit//一个种群
{vector<INDI> group; //数组存储个体INDI best;            //最优个体int  best_gen;        //最优个体所在的代数int  cur_gen;         //种群当前的代数
}UNIT;void init();
void addEdge(int u, int v, int cap, int cost);
bool spfa(int st, int en);
int minCostMaxflow(int st, int en, int &cost);
bool spfa_r(int st, int en);
int minCostMaxflow_r(int st, int en, int &cost);
int get_re(vi a,int size);
int print_re(vi a,int size);
int get_re_zwk(vi a);
//1.初始化t←0进化代数计数器；genmax是最大进化代数；随机生成unit_num个个体作为初始群体P(t)；
void init_();
//2.个体评价
void assess();
//3.选择运算 将选择算子作用于群体
void choose(int gen);
//4.交叉运算 将交叉算子作用于群体，保留较优个体，淘汰较差个体
void cross();
//5.变异运算 将变异算子作用于群体，并通过以上运算得到下一代群体p(t+1)
void mutation();
//总调用函数，决定一个种群的进化
void sovel();
//子模块
void  cross_once(int father,int mother);
void mutation_one(int x);//创建一个种群
UNIT  Group;
//储存每个种群进化的结果
vector<INDI>  bestsovel;int  n,edge_num,m ,val_f;
int _u,_v,val,_e,t,re;
int ed,sr;//edge number
int uu[MAXM];
int vv[MAXM];
int ee[MAXM];
int vall[MAXM];//point number
int u1[MAXN];
int e1[MAXN];
int xf[MAXN];time_t t_start, t_end;
int use_time=80;
vi road;
vi froad;
int fff_road[MAXN];
int fl=0;
string tt1;
string res;char a[50];
int edge_map[MAXM];INDI t_main;struct Edge
{int to, next, cap, flow, cost;Edge(int _to = 0, int _next = 0, int _cap = 0, int _flow = 0, int _cost = 0) :to(_to), next(_next), cap(_cap), flow(_flow), cost(_cost) {}
}edge[MAXM];struct MinCostMaxFlow
{int INFF = 1e9;int head[MAXM], tot;//int cur[MAXM];//int dis[MAXM];bool vis[MAXM];stringstream s11;string rree;string tt_;vi road_t;int ss, tt, N;//源点、汇点和点的总个数（编号是0~N-1）,不需要额外赋值，调用会直接赋值int min_cost, max_flow;stack<int> S,SR;int resnum = 0;int ff;int flow_min  =  INFF;void init(){tot = 0;memset(head, -1, sizeof(head));}void addedge(int u, int v, int cap, int cost){edge[tot] = Edge(v, head[u], cap, 0, cost);head[u] = tot++;edge[tot] = Edge(u, head[v], 0, 0, -cost);head[v] = tot++;}int aug(int u, int flow){if (u == tt) return flow;vis[u] = true;for (int i = cur[u];i != -1;i = edge[i].next){int v = edge[i].to;if (edge[i].cap > edge[i].flow && !vis[v] && dis[u] == dis[v] + edge[i].cost){int tmp = aug(v, min(flow, edge[i].cap - edge[i].flow));edge[i].flow += tmp;edge[i ^ 1].flow -= tmp;cur[u] = i;if (tmp)return tmp;}}return 0;}bool modify_label(){int d = INF;for (int u = 0;u < N;u++)if (vis[u])for (int i = head[u];i != -1;i = edge[i].next){int v = edge[i].to;if (edge[i].cap>edge[i].flow && !vis[v])d = min(d, dis[v] + edge[i].cost - dis[u]);}if (d == INF)return false;for (int i = 0;i < N;i++)if (vis[i]){vis[i] = false;dis[i] += d;}return true;}/** 直接调用获取最小费用和最大流* 输入: start-源点，end-汇点，n-点的总个数（编号从0开始）* 返回值: pair<int,int> 第一个是最小费用，第二个是最大流*/pair<int, int> mincostmaxflow(int start, int end, int n){ss = start, tt = end, N = n;min_cost = max_flow = 0;for (int i = 0;i < n;i++)dis[i] = 0;while (1){for (int i = 0;i < n;i++)cur[i] = head[i];while (1){for (int i = 0;i < n;i++) vis[i] = false;int tmp = aug(ss, INF);if (tmp == 0)break;max_flow += tmp;min_cost += tmp*dis[ss];}if (!modify_label())break;}return make_pair(min_cost, max_flow);}void print_one_road(int x,int minn){if(ff) return ;if(x==tt){flow_min = minn;SR = S;ff = 1;return ;}for (int i = head[x];i != -1;i = edge[i].next){if(i%2)continue;int v = edge[i].to;if (edge[i].flow > 0){S.push(i);print_one_road(v,min(minn,edge[i].flow));S.pop();break;}}return ;}void print_road(){int tedge;rree.clear();flow_min=INFF;ff = 0;print_one_road(ss,INFF);while(flow_min!=INFF){road_t.clear();while(!SR.empty()){tedge = SR.top();edge[tedge].flow-=flow_min;road_t.push_back(edge[tedge].to-1);SR.pop();}for(int i=road_t.size()-1;i>=1;i--){s11.clear();s11<< road_t[i];s11>>tt_;rree += tt_;rree+=" ";}s11.clear();s11<< edge_map[road_t[1]]-1;s11>>tt_;rree += tt_;rree+=" ";s11.clear();s11<< flow_min;s11>>tt_;rree += tt_;rree+="\n";while(!S.empty())S.pop();resnum++;ff = 0;flow_min=INFF;road_t.clear();print_one_road(ss,INFF);}}int get_resnum(){return resnum;}string get_rree(){return rree;}}solve;void deploy_server(char * topo[MAX_EDGE_NUM], int line_num,char * filename)
{t_start = time(NULL) ;srand(time(0));stringstream ss;ss.clear();for(int i=0;i<line_num;i++){ss<<topo[i];}ss >> n>>edge_num>>m;ss >> val_f;city_num = n;if(n>600){unit_num    = 20;//种群中个体的数目probability = 70;//变异概率}else if(n>400){unit_num    = 30;//种群中个体的数目probability = 84;//变异概率}else if(n>=250){unit_num    = 30;//种群中个体的数目probability = 100;//变异概率}ed = n+1;sr = 0;for(int i=0;i<edge_num;i++){ss>> uu[i] >> vv[i] >> ee[i] >> vall[i];}for(int i=0;i<m;i++){ss >> xf[i] >> u1[i] >> e1[i];fl += e1[i];fff_road[u1[i]] = 1;// t_main.yes_point.insert(u1[i]+1);edge_map[u1[i]] = xf[i]+1;}for(int i=0;i<n;i++){if(fff_road[i])froad.push_back(1);elsefroad.push_back(0);}t_main.path = froad;t_main.lenth = fl + m*val_f;t_main.num_f = m;bestsovel.push_back(t_main);sovel();bestsovel.push_back(Group.best);sort(bestsovel.begin(),bestsovel.end(),cmp);#ifdef __DEBUGprintf("最优解：");for(int i=0;i<city_num;i++)printf("%4d",Group.best.path[i]);cout<<endl<<"all::"<<fl+val_f*m<<"最优值："<<Group.best.lenth<<"*****save "<<fl+val_f*m -Group.best.lenth<<endl;cout <<"*****************************"<<endl;#endiftt1.clear();res.clear();print_re(bestsovel[0].path,city_num);ss.clear();tt1.clear();ss<<solve.get_resnum();ss>>tt1;tt1 += '\n';tt1 += '\n';res = tt1+solve.get_rree();char * topo_file = (char *)res.c_str();write_result(topo_file, filename);
}int get_re_zwk(vi a)
{solve.init();for(int i=0;i<edge_num;i++){//把每个节点向前加1solve.addedge(uu[i]+1,vv[i]+1,ee[i],vall[i]);solve.addedge(vv[i]+1,uu[i]+1,ee[i],vall[i]);}for(int i=0;i<m;i++){solve.addedge(u1[i]+1,ed,e1[i],0);}for(int i=0;i<a.size();i++){if(a[i]){solve.addedge(sr,i+1,INF,0);}}pair<int, int> an = solve.mincostmaxflow(sr, ed, ed+1);if(fl == an.second){return an.first;}else{return -1;}
}int print_re(vi a,int size)
{solve.init();for(int i=0;i<edge_num;i++){//把每个节点向前加1solve.addedge(uu[i]+1,vv[i]+1,ee[i],vall[i]);solve.addedge(vv[i]+1,uu[i]+1,ee[i],vall[i]);}for(int i=0;i<m;i++){solve.addedge(u1[i]+1,ed,e1[i],0);}for(int i=0;i<a.size();i++){if(a[i]){solve.addedge(sr,i+1,INF,0);}}pair<int, int> an = solve.mincostmaxflow(sr, ed, ed+1);solve.print_road();if(fl == an.second){return an.first;}else{return -1;}
}//对一个种群进行求解。
void sovel()
{init_();time_t deploy_server_t   =  0;int    deploy_server_ff  =  0;for(int i=1;i <= genmax ; i++) //种群繁杂代数{assess();               //评估choose(Group.cur_gen);  //找最优个体cross();                //交叉,优胜劣汰，保留较优个体，淘汰较差个体mutation();             //变异t_end = time(NULL) ;if(!deploy_server_ff){deploy_server_t = difftime(t_end,t_start);deploy_server_ff = 1;}if(difftime(t_end,t_start)>=87-deploy_server_t)break;#ifdef __DEBUGcout <<"time ::" <<difftime(t_end,t_start)<<endl;cout <<"the result ::" <<Group.best.lenth<<endl;#endif}
}void init_()
{INDI t;int tt_init_=0;int ct_init_=0;Group.best.path.clear();Group.best.lenth=0x3f3f3f3f;//初始化一个很大的值，便于下面比较Group.best_gen=0;//记录产生最好结果的代数Group.cur_gen=0;//当前代数为0Group.group.clear();//Group.group.push_back(t_main);Group.group.push_back(t_main);Group.group.push_back(t_main);Group.group.push_back(t_main);Group.group.push_back(t_main);//把每一个个体随机初始化for(int i=5;i<unit_num;i++)//unit_num个个体{t.path.clear();for(int j=0;j<city_num;j++){tt_init_ = rand()%2;if(tt_init_)   ct_init_++;t.path.push_back(tt_init_);}t.lenth = INF;t.num_f = ct_init_;Group.group.push_back(t);}
}//个体评价
void assess()
{//计算出每个个体的适应度值，即其路径长度for(int k=0;k<unit_num;k++){int rel=0;  //#rel = get_re_zwk(Group.group[k].path);if(rel==-1||rel<0){Group.group[k].lenth=INF;}else{Group.group[k].lenth=rel+Group.group[k].num_f*val_f;}}
}//先进行排序，然后选择出最优解
void choose(int gen)
{sort(Group.group.begin(),Group.group.end(),cmp);if(Group.best.lenth>Group.group[0].lenth){Group.best.lenth = Group.group[0].lenth;Group.best.num_f = Group.group[0].num_f;Group.best.path  = Group.group[0].path;Group.best_gen   = gen;}
}//对一个种群中的个体，按一定方式进行交叉运算,并淘汰掉一部分，保存较优个体
void cross()
{int minn,tf,tm,tt;cross_t.clear();for(int k=0;k<unit_num/2;k++){tt = rand()%unit_num;minn = rand()%unit_num;for(int j=0;j<tt;j++){minn = min(minn,rand()%unit_num);}tf  =  minn;tt = rand()%unit_num;minn = rand()%unit_num;for(int j=0;j<tt;j++){minn = min(minn,rand()%unit_num);}tm =  minn;cross_once(tf,tm);cross_t.push_back(cross_tf);cross_t.push_back(cross_tm);}Group.group  = cross_t;
}//交叉两个个体
void  cross_once(int father,int mother)
{cross_tf  = Group.group[father];cross_tm  = Group.group[mother];int l=rand()%city_num;int r=rand()%city_num;while(l==r){l = rand()%city_num;}if(l>r)swap(l,r);for(int i=l;i<r;i++){if(cross_tf.path[i]){cross_tf.num_f--;cross_tm.num_f++;}if(cross_tm.path[i]){cross_tf.num_f++;cross_tm.num_f--;}swap(cross_tf.path[i],cross_tm.path[i]);}return ;
}//对一个种群的全部个体都进行变异运算
void mutation()
{for(int i=1;i<unit_num;i++){mutation_one(i);}
}//对一个个体的变异运算
void mutation_one(int x)
{int pro=rand()%100;if(pro>probability)return ;for(int i=0;i<1;i++){int first =rand()%city_num;if(Group.group[x].path[first]){Group.group[x].num_f --;Group.group[x].path[first] = 0;}else{Group.group[x].num_f ++;Group.group[x].path[first] = 1;}}}

http://chatgpt.dhexx.cn/article/J9pybQsj.shtml

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工作环境(蓝色粗体字为特别注意内容) 1&#xff0c;开发环境&#xff1a;Microsoft word 2007 2&#xff0c;参考文献&#xff1a;https://blog.csdn.net/yiluyangguang1234/article/details/50158381 我们在使用Word编辑文档的时候&#xff0c;遇到有的标题带下划线的&#…
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CSS设置下划线与文字间距距离

CSS设置下划线与文字间距距离

css的写下划线 text-decoration: underline; 但是这样的样式下划线太靠近文字了 如图 修改方式 border-bottom: 1px solid red;padding-bottom: 8px; 如图
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word下划线，间距调大方式

word下划线，间距调大方式

都是下划线&#xff0c;是不是第一个看着更舒服&#xff0c;行间距更大。 下面的就是&#xff1a;我们常用的方式&#xff0c;ctrlu&#xff0c;下划线。 上面的是&#xff1a;连续打一行-&#xff0c;就是------&#xff0c;然后换到下一行&#xff0c;enter时候就出现了一条…
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css里给文字加下划线代码,css添加文字下划线样式的方法

css里给文字加下划线代码,css添加文字下划线样式的方法

css添加文字下划线样式的方法 发布时间&#xff1a;2020-08-31 13:54:27 来源&#xff1a;亿速云 阅读&#xff1a;65 作者&#xff1a;小新 这篇文章将为大家详细讲解有关css添加文字下划线样式的方法&#xff0c;小编觉得挺实用的&#xff0c;因此分享给大家做个参考&#xf…
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关于HTML，CSS中某一文字的下划线长度的改变

关于HTML，CSS中某一文字的下划线长度的改变

本人 刚刚入坑前端几个月。对于很多问题看的不是恨透测。前几日&#xff0c;写一个学长交代的小小网页时&#xff0c;遇到了一个问题。前前后后变化了好多次。最后解决了。我想有一些其他的学习者也有可能会遇到这类问题&#xff0c;特分享出来。希望可以帮到大家。 当时中需要…
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word下滑线设置

word下滑线设置

方法一&#xff1a; 选择“文本”——>“选项”——>"高级"——>"为尾部空格添加下划线" step1: step 2: step3: step 4&#xff1a; 方法二&#xff1a; 选中需要添加下划线的部分——>"右键段落“——>"中文版式”——>“…
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【CSS】下划线与文字间距，下划线粗细以及下划线颜色的设置

【CSS】下划线与文字间距，下划线粗细以及下划线颜色的设置

最开始的时候了解下划线的属性是&#xff1a; text-decoration:underline;但是&#xff0c;很遗憾的是&#xff0c;对于设计做的下划线用浏览器默认属性样式很难调整&#xff0c;使用这个属性并不能调整下划线与文字的间距&#xff0c;而且对于下划线的颜色也不好调整&#xf…
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Python中函数的返回值

Python中函数的返回值

在之前的博客中分别介绍了Python中函数的定义、调用、以及函数的参数等&#xff0c;但是大家有没有发现&#xff1a;我们创建的函数都只是为我们做一些事&#xff0c;做完了就结束。但实际上&#xff0c;有时还需要对事情的结果进行获取。这类似于主管向下级职员下达命令&#…
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python return_python 如何获得返回值 return

python return_python 如何获得返回值 return

展开全部 前面两位的方法2113其实和先初始化AA&#xff0c;在调用AA的test()效果是一样5261的&#xff0c;在初4102始化AA()的时候&#xff0c;调用的那次test()的返回1653值已经丢了&#xff0c;比如这样定义&#xff1a;class AA(): def __init__(self): self.count0 sel…
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python 自定义函数的返回值

python 自定义函数的返回值

python中自定义的函数&#xff0c;有的有返回值&#xff0c;有的没有返回值&#xff0c;且返回值的类型也需注意。 1、无返回值 例如 list 的 append 操作就是无返回值的&#xff0c;换句话说就是不能进行如下的连续操作&#xff1a; list [] list.append(1).append(2) 2、返…
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