题目说明

在人工智能的多模态数据处理中，不同传感器采集的特征数据需要融合。每个传感器用唯一ID标识，数据格式为“ID:特征值”。 编写程序将多个传感器的特征值合并，并计算每个ID的加权调和平均数（权重由出现次数决定）。 给定若干行传感器数据（格式为 ID:值），请按以下规则处理： 数据去重：同一ID的重复数据仅保留最后一次出现的值； 权重计算：统计每个ID的数据出现总次数 ； 融合计算：输出每个ID的值出现次数（即权重与最后值的乘积）。 例如： 输入： TempS:20 PressS:150 TempS:25 HumS:60 输出： HumS:60 PressS:150 TempS:50 # TempS出现2次，最后值为25 → 252=50 下面是小明编写的Python代码，请你将空白内容补充完整。

sensor_info = {} # 存储每个传感器 ID 的最后值和出现次数
while True:
    data_line = input()# 获取用户输入的一行数据
    if data_line == 'p':# 假设当输入p时停止输入
       break
    parts = data_line.split(':')# 把输入的行按冒号分割成 ID 和值
    sensor_id = parts[        ①        ]
    sensor_value = float(parts[1])
    if sensor_id in sensor_info: # 检查这个 ID 是否已经在字典里
        sensor_info[sensor_id][0] = sensor_value
        sensor_info[sensor_id][1] = sensor_info[sensor_id][        ②        ] + 1 #统计出现次数
    else:
        sensor_info[sensor_id] = [sensor_value, 1]
if len(sensor_info) == 0:# 检查字典里是否没有数据
    print("NULL")
else:
    sorted_ids = sorted(        ③         )# 对字典里的 ID 进行排序
    for current_id in        ④        :
        last_value = sensor_info[current_id][0]
        count = sensor_info[current_id][1]
        # 计算加权值
        weighted_value =        ⑤
        print(f"{current_id}:{weighted_value}")

评分标准

（1）0 （或等效答案）；（2分） （2）1 （或等效答案）； （2分） （3）sensor_info.keys() （或等效答案）；（2分） （4）sorted_ids （或等效答案）；（2分） （5）last_value * count （或等效答案）。（2分）