关于44题：以下是对该问题的详细分析以及对应的解决代码： ## 一、问题分析 ### 1. 理解任务要求 我们需要根据小E射击的坐标，来确定该射击点位于靶上的哪个区域，从而计算出对应的得分。靶由多个同心圆环组成，靶心（半径为1的圆内）得10分，往外每个圆环依次递减1分，若射击点超出所有圆环则得0分。 ### 2. 确定解题思路 为了计算射击得分，我们首先需要计算射击点到靶心的距离。根据平面直角坐标系中两点间距离公式，射击点到靶心的距离可以通过公式来计算。 然后，我们将计算出的距离与各个圆环的半径进行比较，以确定射击点所在的区域，进而得出对应的得分。靶心半径为1，往外第一个圆环半径为2（因为是从半径为1的圆往外，所以第一个圆环半径是2），第二个圆环半径为3，以此类推，直到第十个圆环半径为10。 ## 二、解决代码 以下是使用Python语言实现的解决上述问题的代码： python import math def calculate_score(x, y): distance = math.sqrt(x ** 2 + y ** 2) if distance <= 1: return 10 elif distance <= 2: return 9 elif distance <= 3: return 8 elif distance <= 4: return 7 elif distance <= 5: return 6 elif distance <= 6: return 5 elif distance <= 7: return 4 elif distance <= 8: return 3 elif distance <= 9: return 2 elif distance <= 10: return 1 else: return 0 在上述代码中： - 首先，我们导入了 math 模块，以便使用其中的平方根函数 sqrt。 - 然后，通过 math.sqrt(x ** 2 + y ** 2) 计算射击点到靶心的距离 distance。 - 接着，使用一系列的条件判断语句来比较计算出的距离与各个圆环半径的关系，从而确定射击点所在的区域并返回对应的得分。如果距离小于等于1，说明在靶心内，得10分；如果距离小于等于2，说明在往外第一个圆环内，得9分；以此类推，直到距离小于等于10，得1分；如果距离大于10，说明超出所有圆环，得0分。 ## 三、代码测试 我们可以使用给定的测试样例来验证上述代码的正确性： python # 测试样例1 x1 = 1 y1 = 0 print(calculate_score(x1, y1)) # 测试样例2 x2 = 1 y2 = 1 print(calculate_score(x2, y2)) # 测试样例3 x3 = 0 y3 = 5 print(calculate_score(x3, y3)) # 测试样例4 x4 = 3 y4 = 4 print(calculate_score(x4, y4)) 运行上述测试代码，应该会分别输出对应的正确结果：10、9、6、6，这与题目中给出的测试样例的预期输出是一致的，说明我们的代码能够正确地解决根据射击坐标计算小E射击得分的问题。 ## 四、时间复杂度分析 在上述代码中，主要的操作是计算射击点到靶心的距离以及进行一系列的条件判断。 计算射击点到靶心的距离使用了平方根函数，其时间复杂度可以看作是常数时间操作，因为它只涉及到简单的数学运算，不依赖于输入数据的大小。 进行一系列的条件判断也可以看作是常数时间操作，因为最多只需要进行11次判断（分别对应靶心和10个圆环以及超出所有圆环的情况）。 所以，整体的时间复杂度是常数级别的，即 。 ## 五、空间复杂度分析 在代码执行过程中，只使用了一个变量 distance 来存储射击点到靶心的距离，其占用的空间不依赖于输入数据的大小，所以空间复杂度是常数级别的，即 。 综上所述，通过上述的分析和代码实现，我们能够有效地解决根据射击坐标计算小E射击得分的问题。
