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1053 住房空置率 python

时间: 2024-05-06 22:14:02 浏览: 156
1053住房空置率是指某个地区或者社区中未被居民居住的住房单位的比例。它是一个重要的指标,可以反映出该地区的住房供需情况以及房地产市场的状况。 在Python中,你可以通过以下步骤计算1053住房空置率: 1. 首先,确定该地区或社区的总住房单位数(总房屋数量)。 2. 然后,确定该地区或社区中空置的住房单位数(未被居民居住的房屋数量)。 3. 最后,通过将空置住房单位数除以总住房单位数,并乘以100,得到住房空置率的百分比。 以下是一个简单的Python代码示例,用于计算1053住房空置率: ```python total_housing_units = 1000 # 总住房单位数 vacant_housing_units = 200 # 空置住房单位数 vacancy_rate = (vacant_housing_units / total_housing_units) * 100 print("1053住房空置率:", vacancy_rate, "%") ``` 请注意,上述代码中的`total_housing_units`和`vacant_housing_units`是示例数据,你需要根据实际情况进行替换。
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1053 住房空置率 C++

### 使用C++进行住房空置率数据分析 对于给定的居民区住户用电量数据,可以通过编写C++程序来统计“可能空置”和“空置”的比率。具体实现方法如下: #### 数据结构设计 为了方便处理输入的数据并计算所需的比率,可以定义变量存储不同类型的统计数据。 ```cpp #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; int main(){ int n, d; cin >> n; double e; cin >> e >> d; int possibleVacantCount = 0; // 可能空置的数量 int vacantCount = 0; // 空置数量 for(int i = 0; i < n; ++i){ int days; cin >> days; int lowPowerDays = 0; for(int j = 0; j < days; ++j){ double powerUsage; cin >> powerUsage; if(powerUsage < e) lowPowerDays++; } if(lowPowerDays > days / 2){ if(days > d) vacantCount++; else possibleVacantCount++; } } printf("%.1f%% %.1f%%\n", static_cast<double>(possibleVacantCount) / n * 100, static_cast<double>(vacantCount) / n * 100); return 0; } ``` 此代码实现了对每一户家庭在指定时间段内的日均电力消耗情况进行读取,并依据设定的标准判断该房屋是否处于“可能空置”或“空置”。最终输出这两种状态下房子所占比例的结果[^1]。 通过上述方式能够有效地利用编程手段完成对大规模住宅小区内各户居住情况的有效评估工作,从而帮助相关部门更好地掌握社区动态变化趋势以及合理规划资源分配方案[^3]。

1053 住房空置率c语言

### 使用C语言实现住房空置率计算的方法 以下是基于提供的引用内容以及相关逻辑,使用C语言实现住房空置率计算的具体方法: #### 方法概述 为了完成住房空置率的计算,程序需按照以下流程执行: 1. 输入房屋总数 `N`、最低可能空置用电量 `e` 和最短观察天数 `D`。 2. 对于每一栋房子,读取其观察天数 `K` 以及每日用电量数据。 3. 统计每天用电量低于阈值 `e` 的天数,并判断是否超过总天数的一半。 4. 若满足上述条件且观察天数大于等于 `D`,则标记为“空置”;否则仅标记为“可能空置”。 5. 输出两类房屋的比例。 --- #### 实现代码 下面是完整的 C 语言实现代码: ```c #include <stdio.h> int main() { int N, D; float e; scanf("%d %f %d", &N, &e, &D); int possible_empty = 0; // 记录可能空置的数量 int empty = 0; // 记录实际空置的数量 for (int i = 0; i < N; i++) { int K; scanf("%d", &K); int low_count = 0; for (int j = 0; j < K; j++) { float daily_usage; scanf("%f", &daily_usage); if (daily_usage < e) { // 如果当天用电量低于阈值 low_count++; } } if (low_count * 2 > K) { // 判断是否有超过一半的时间用电量较低 if (K >= D) { // 并且观察时间超过了给定天数 empty++; // 标记为空置 } else { possible_empty++; // 否则标记为可能空置 } } } printf("%.1f%% %.1f%%\n", ((float)possible_empty / N) * 100, ((float)empty / N) * 100); return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **输入处理** 程序通过标准输入接收三个参数:房屋数量 `N`、最低可能空置用电量 `e` 和最短观察天数 `D`。随后逐个读取每栋房子的观察天数及其对应的每日用电量[^1]。 2. **统计逻辑** - 遍历每栋房子的每日用电量记录,统计低于阈值 `e` 的天数。 - 当低电量天数占总天数的一半以上时,进一步检查观察天数是否达到或超过 `D` 天。 - 若满足,则计入“空置”类别; - 否则计入“可能空置”类别[^4]。 3. **输出格式** 最终按题目要求输出两种状态的比例,保留一位小数并附加百分号 `%` 符号。注意在 `printf` 函数中表示百分号需要写成 `%%`[^2]。 --- #### 示例运行 假设输入如下: ``` 3 0.5 10 8 0.3 0.4 0.2 0.1 0.6 0.7 0.8 0.9 12 0.4 0.3 0.2 0.1 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.1 0.2 0.3 5 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 ``` 程序会依次分析三栋房子的情况,并最终输出: ``` 33.3% 33.3% ``` ---
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