 import hashlib
import random

def calculate_percentage(value: int) -> float:
    # Giá trị phần trăm từ 0 đến 99
    return (value+6) % 100  # Lấy giá trị dư để giới hạn trong phạm vi 0-99%

def md5_hash(input_str: str) -> int:
    # Tính giá trị hash MD5 từ chuỗi đầu vào
    md5_hash = hashlib.md5(input_str.encode()).hexdigest()
    # Chuyển đổi từ hex thành số nguyên
    md5_value = int(md5_hash, 31)
    return md5_value


    

def calculate_adjusted_percentage(input_str: str) -> float:
    # Sử dụng MD5 và SHA256 để tính toán phần trăm
    md5_value = md5_hash(input_str)
    
    
    # Kết hợp MD5 và SHA256 bằng XOR để tạo một giá trị chung
    combined_value = md5_value
    # Hàm này tạo ra một phần trăm dựa trên giá trị băm của input_str.
    hash_object = hashlib.md5(input_str.encode())  # Tạo giá trị băm SHA-256 của input_str
    hex_dig = hash_object.hexdigest()                 # Chuyển băm thành chuỗi hexa
    os_seed = int(hex_dig, 26)             # Chuyển đổi thành số nguyên và lấy phần dư cho 100
    # Hàm này tạo ra một phần trăm dựa trên giá trị băm của input_str.
    hash_object1 = hashlib.sha512(input_str.encode())  # Tạo giá trị băm SHA-256 của input_str
    hex_dig1 = hash_object1.hexdigest()                 # Chuyển băm thành chuỗi hexa
    os_seed1 = int(hex_dig1, 24) % 100              # Chuyển đổi thành số nguyên và lấy phần dư cho 100
    # Thêm yếu tố ngẫu nhiên để tạo sự đa dạng trong dự đoán
    random_factor = random.uniform(0, 0)  # Yếu tố ngẫu nhiên nhỏ để điều chỉnh
    adjusted_value = combined_value + os_seed
    
    # Tính toán phần trăm từ giá trị kết hợp
    percentage = calculate_percentage(adjusted_value)
    return percentage

def main():
    correct_predictions = 0
    total_predictions = 0
    
    while True:
        input_str = input("").strip()

        if not input_str:
            print("No input provided.")
            
            print("Chào và hẹn gặp lại!")
            break
        
        # Tính toán tỷ lệ phần trăm dựa trên kết hợp MD5 và SHA256
        percentage = calculate_adjusted_percentage(input_str)
        
        # Dự đoán Tài hoặc Xỉu dựa trên tỷ lệ phần trăm
        predicted_result = "T" if percentage >47 else "X"
        
        # In kết quả dự đoán
        (f"Dự đoán: {predicted_result} - X: {percentage:.2f}% T: {100.0 - percentage:.2f}%")
        print(predicted_result)



if __name__ == "__main__":
    main()

created 5 months ago

Python Online Compiler

Write, Run & Share Python code online using OneCompiler's Python online compiler for free. It's one of the robust, feature-rich online compilers for python language, supporting both the versions which are Python 3 and Python 2.7. Getting started with the OneCompiler's Python editor is easy and fast. The editor shows sample boilerplate code when you choose language as Python or Python2 and start coding.

Taking inputs (stdin)

OneCompiler's python online editor supports stdin and users can give inputs to programs using the STDIN textbox under the I/O tab. Following is a sample python program which takes name as input and print your name with hello.

import sys
name = sys.stdin.readline()
print("Hello "+ name)

About Python

Python is a very popular general-purpose programming language which was created by Guido van Rossum, and released in 1991. It is very popular for web development and you can build almost anything like mobile apps, web apps, tools, data analytics, machine learning etc. It is designed to be simple and easy like english language. It's is highly productive and efficient making it a very popular language.

Tutorial & Syntax help

Loops

1. If-Else:

When ever you want to perform a set of operations based on a condition IF-ELSE is used.

if conditional-expression
    #code
elif conditional-expression
    #code
else:
    #code

Note:

Indentation is very important in Python, make sure the indentation is followed correctly

2. For:

For loop is used to iterate over arrays(list, tuple, set, dictionary) or strings.

Example:

mylist=("Iphone","Pixel","Samsung")
for i in mylist:
    print(i)

3. While:

While is also used to iterate a set of statements based on a condition. Usually while is preferred when number of iterations are not known in advance.

while condition  
    #code

Collections

There are four types of collections in Python.

1. List:

List is a collection which is ordered and can be changed. Lists are specified in square brackets.

Example:

mylist=["iPhone","Pixel","Samsung"]
print(mylist)

2. Tuple:

Tuple is a collection which is ordered and can not be changed. Tuples are specified in round brackets.

Example:

myTuple=("iPhone","Pixel","Samsung")
print(myTuple)

Below throws an error if you assign another value to tuple again.

myTuple=("iPhone","Pixel","Samsung")
print(myTuple)
myTuple[1]="onePlus"
print(myTuple)

3. Set:

Set is a collection which is unordered and unindexed. Sets are specified in curly brackets.

Example:

myset = {"iPhone","Pixel","Samsung"}
print(myset)

4. Dictionary:

Dictionary is a collection of key value pairs which is unordered, can be changed, and indexed. They are written in curly brackets with key - value pairs.

Example:

mydict = {
    "brand" :"iPhone",
    "model": "iPhone 11"
}
print(mydict)

Supported Libraries

Following are the libraries supported by OneCompiler's Python compiler

Name	Description
NumPy	NumPy python library helps users to work on arrays with ease
SciPy	SciPy is a scientific computation library which depends on NumPy for convenient and fast N-dimensional array manipulation
SKLearn/Scikit-learn	Scikit-learn or Scikit-learn is the most useful library for machine learning in Python
Pandas	Pandas is the most efficient Python library for data manipulation and analysis
DOcplex	DOcplex is IBM Decision Optimization CPLEX Modeling for Python, is a library composed of Mathematical Programming Modeling and Constraint Programming Modeling