1．摘蘋果。樹上有n個(gè)蘋果，小明身高160cm,板凳高度40cm。每個(gè)蘋果大小不一樣。摘蘋果和搬板凳分別需要消耗1個(gè)能量點(diǎn)。假設(shè)小明共有ey個(gè)能量點(diǎn)。則如何摘能使小明摘到蘋果的總重量最大。
編寫程序思路：先按蘋果高度（小于等于160，大于160且小于等于200）將數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在apple_a,apple_b中，并按蘋果重量降序排列。再對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行比較：若消耗2個(gè)能量點(diǎn)的最重蘋果大于消耗1個(gè)能量點(diǎn)的最重兩個(gè)蘋果之和，則摘下消耗2個(gè)能量點(diǎn)的最重蘋果，否則摘下消耗1個(gè)能量點(diǎn)的最重蘋果。蘋果的高度與重量存儲(chǔ)在列表apple中，每個(gè)元素中的第一個(gè)表示高度（cm），第二個(gè)表示蘋果重量（g）。如apple=[[100，202]，[210，300]，[170，400]，[110，100]，[140，150]，[180，340]]，ey=5，則摘下的蘋果：[170，400][100，202][180，340]。
請(qǐng)回答下列問題：
（1）若apple=[[200，102]，[205，200]，[160，400]，[150，304]，[130，189]，[175，104]，[188，350]]，能量點(diǎn)數(shù)ey=6，則摘到的總重量最大是 g。
（2）定義sort（d）函數(shù)，參數(shù)d的每個(gè)元素由高度與重量構(gòu)成。函數(shù)功能是按蘋果重量降序排列，函數(shù)返回d。則①處合適的代碼為 。

（3）定義link（d）函數(shù)。函數(shù)功能將列表d創(chuàng)建成鏈表。則②處合適的代碼是 。

（4）實(shí)現(xiàn)摘蘋果的主程序如下，請(qǐng)?jiān)趧澗€處填入合適的代碼。

2．小明收集了2022年全國各省份人均消費(fèi)支出相關(guān)數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)如圖a所示，為了統(tǒng)計(jì)分析處理各城市消費(fèi)情況，編寫如下Python程序。請(qǐng)回答下列問題：
?
（1）統(tǒng)計(jì)各個(gè)區(qū)域超全國總消費(fèi)平均值的省份數(shù)量，請(qǐng)?jiān)趧澗€處填入合適的代碼。

（2）若要篩選出總消費(fèi)最高的5個(gè)省份，程序劃線④處的代碼為 （多選：填字母）。

A.df.sortvalues（“總消費(fèi)”，ascending=False）.head（5）
B.df.sort_values（“總消費(fèi)”）.tail（5）
C.df.sort_values（“總消費(fèi)”）[0：5]
D.df.sort_values（“總消費(fèi)”，ascending=False）[0：5]
?
（3）統(tǒng)計(jì)并繪制2022年各區(qū)域總消費(fèi)平均值比較圖，如圖b所示。部分Pyton程序如下，請(qǐng)?jiān)趧澗€處填入合適的代碼。

3．某工廠將送達(dá)的各批次物品按品種打包。小李將各批次物品信息按送達(dá)時(shí)間順序合并，得到如圖 a-2所示數(shù)據(jù)data。同一個(gè)包裹只能裝入同一品種任意批次的物品，當(dāng)某一個(gè)品種物品A送達(dá)使得已送達(dá)的該品種物品總重量超過m時(shí)，則將在該物品之前送達(dá)的物品按重量由大到小依次裝入包裹，其余重量不足m的品種，按各品種依次裝入包裹。編寫程序，讀取物品合并更新后的信息，按送達(dá)時(shí)間順序打包，輸出各包裹中的物品序號(hào)，運(yùn)行結(jié)果如圖b所示。

?請(qǐng)回答下列問題：

?（1）送達(dá)物品信息合并后如a-2 所示，若包裹裝入物品重量不能超過8千克，則首先打包完成的包裹中裝入品種為0，各物品的序號(hào)依次是 。
（2）定義data sort（lst）函數(shù)。先將數(shù)據(jù)（如圖a-1中所示）合并得到lst列表（如圖a-1中所示），函數(shù)datasort（lst）的功能是對(duì)lst列表按送達(dá)時(shí)間升序排列，并對(duì)序號(hào)進(jìn)行更新。

執(zhí)行上述代碼后，（填寫：能/不能）正確得到如第15題圖 a-2 中的數(shù)據(jù)。
（3）實(shí)現(xiàn)上述功能的部分Python程序如下，請(qǐng)?jiān)趧澗€處填入合適的代碼。