Объединения и пересечения множеств
Множества в Python во многом похожи на множества в математике. Они определяются так же — с помощью фигурных скобок. Можно выполнять объединение, пересечение или вычитание множеств. Пересечение множеств X и Y можно выполнить с помощью оператора
& в Python. Объединение множеств X и Y можно выполнить с помощью оператора |. А вычитание можно выполнить с помощью простого оператора -:x = {3, 12, 5, 13}
y = {14, 15, 6, 3}
print(x, y) # {5, 3, 12, 13} {3, 15, 6, 14}
print(x & y) # {3}
print(x | y) # {3, 5, 6, 12, 13, 14, 15}
print(x - y) # {13, 12, 5}- Пересечение двух множеств включает все элементы, присутствующие в обоих множествах. В Python оно обозначается оператором "и"
&(элементы как в A, так и в B).
- Объединение двух множеств включает все элементы обоих множеств. В Python оно обозначается оператором "или"
|(элементы из A или B).
- Вычитание двух множеств включает все элементы, присутствующие в множестве A, но отсутствующие в B. В Python оно обозначается оператором вычитания
-(элементы в A, но не в B).
Задание
Представьте, что вы преподаватель в классе, где каждая группа создает несколько презентаций по разным темам в течение года. Есть
n групп студентов, и каждая группа создает одну или более презентаций за год. Вас интересуют 2 числа: сколько различных тем было охвачено в течение года и сколько тем было представлено всеми группами.Первая строка ввода содержит одно целое число
n. Далее следует n строк, каждая из которых содержит темы, представленные каждой группой, разделенные запятой и пробелом , .Программа должна вывести два числа, разделенных пробелом. Первое число должно показывать, сколько тем было представлено всего, а второе — сколько тем было охвачено каждой группой в классе.
Ввод | Вывод |
4
Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning, AI
AI, Data Science, Sports Analytics, Deep Learning
Deep Learning, AI, Automation of jobs with AI
AI, Scientific thinking, Recent advances in NLP, Deep Learning | 9 2 |
1
Python, Django, Flask, AI, Backend | 5 5 |
Объяснение:
- Было охвачено 9 уникальных тем: Deep Learning, Machine Learning, Neural Networks, Data Science, Sports Analytics, Scientific thinking, Automation of jobs with AI, Recent advances in NLP, AI
- Есть 2 темы, которые охвачены всеми группами: Deep Learning, AI
Constraints
Time limit: 2 seconds
Memory limit: 512 MB
Output limit: 1 MB