moyen
Dictionnaire des antécédents
Un dictionnaire associe des valeurs à des clés, comme { "Paris" : "P" , "Lyon" : "L" , "Nantes" : "N" , "Lille" : "L" } qui associe "P" à la clé "Paris" .
Suivant les cas, une même valeur peut être associée à une ou plusieurs clés. Dans l'exemple précédent, la valeur "L" est associée aux clés "Lyon" et "Lille" , on les appelle les antécédents de "L" , tandis que "P" a la clé "Paris" pour seul et unique antécédent.
On peut ainsi construire le dictionnaire des antécédents {"P": ["Paris"], "L": ["Lyon", "Lille"], "N": ["Nantes"]}.
Vous devez écrire une fonction antecedents, de paramètre dico, qui renvoie le dictionnaire associant les valeurs de dico à la liste de leurs antécédents dans dico.
Notes
Puisqu'aucun ordre ne vous est imposé dans la construction des listes, une étape supplémentaire de tri est réalisée lors des tests de validation.
Par ailleurs, nous garantissons que le type utilisé autorise bien les valeurs à servir de clé.
Exemples
>>> antecedents ({ 'a' : 5 , 'b' : 7 })
{5: ['a'], 7: ['b']}
>>> antecedents ({ 'a' : 5 , 'b' : 7 , 'c' : 5 })
{5: ['a', 'c'], 7: ['b']}
>>> antecedents ({ "Paris" : "P" , "Lyon" : "L" , "Nantes" : "N" , "Lille" : "L" })
{"P": ["Paris"], "L": ["Lyon", "Lille"], "N": ["Nantes"]}
.128013.9875.65038,è Vw5e(8Rpkojic6S1vq{d:xy24fln-]3m=)rh[u}s;b/.àt_géaP7050z0j0Z0%0r0G0T0f0s0G0%0T0T0M010Z0r0n010406050T0R0L0L0%0O0C040u0p0G0R0}0p0H0f020%0L0n0U0f0m0j170O0x0R0j0T050W1416181a120n041y1F051I0W1I1K1F120z0r0w0=0@0_0{0P0r0#0P0G1Y0P0Z10050-0V0G0j1T0^0`011X1Z1#1Z0Z1+1-1)0Z0V0p0z1a1*0O1G0Z0P0=1d0T0n0%0H0{0D011/1V010F0/0j0H1l0j1)2a2c2h1;2k1-2n0L2p040a0f0(0O0p0n0p0T0r1g1i0+280O0O0j0s2K1y2r0H1G0W262W0Z2423250z2t0{1#0H2m2H1)1Q1S0?1:2*0r2,0H201R1)0n2P1G2U2W31132b1i2=2i2`0O170G100v2T3511342s371;393b100D3f2c3h2U2)013m0%3c040K3q2V123t3k0{3w3y0E3B3s353u3H100i3K3D3M3F3v0p3a3x100t3R3i361U3l3W3n040)3#3E3(3G3*3Y040l3K1H2 1y2:2Z0z2%3u0s202z0*1R1G2~0j303g3_420+4a3j3:010o100+0F3_3/2?010h100f4n3T4h0H0F102c0Z2Q0j0+0H0Z1x1z4b4o2i0 040k4u4g4p0H4k0r424P3%4p4M0N0A3R0f4%4t4K3l4T420!4A4C4E4G3K4)4v4p0p100M4?3$3u4M0y0S4$4(4~3U4j040F3W4}4*3G100?0j4W4 100d5b4^38100w3x0j0R0O5l4Q2i0p4r042^5u4X5n041Q4V4I3r554h4`040X5h3U4S5z4B0L4H335c014M0k4!534(545W570r4m5H2V4@5v4+045p1-5s5B3u5x102`0Z5^3U5`5z0H5~4w4,0p4.4F4:2m4=5,4f5C1;4M4#6c065$6k5%5m5:5F664/0s4D6a5U4J6n0{4M0Q5O645;5q5@6c5J4Y100J634_4{6L4L106A6G5W5Q5f6B6I046K6i6l4%6H2i570j0:5g6S6x5X106h316j6#5$6%6o4U6q686s4;6v5I5W6z6W5D5=5r5t6-5/6y6J741;5L5N796e5d040%0n0n2m0z7d7b4N7q3v5e1-7t4Z5#5.7i4i102P0Z5s626c7A3N65674B6~6u3#0W4d493`7T0W3}1y0Z3 7Y2#2X1 212Z0%1,7V3}1E6d3u2P0L0!0F0%0o0j0!0P0K101q1s1u1w0f6;4b1L3h0P0v0f0r0z0{0T1d1f0r1h0I0T2c0T0I2J1r0T101c1e2K0f8l0H0;057S5R8q1y8B050%3u0P0j0%0+0O2+4j0f0P2P0F0{038f8u8i0H8k8m8o5S8r0f0}0Z1-0{0(0j3X2_0Z0f8O100b0c1y0%2W893h2:8I1$1^1%2q6.2v2m2o102B0u0s0O0~8=0(0C261h3_486d324b8F5(4k0j5+5V6.5y4t7h3N4y7k6}6t4F702V6_7r4O9z5P657x105!6!6m7a7u5E6{7M699F6O7e6N7I9I6/04517z9(575978317J9M046V9%5W605A9_6.5Q6p9O04853r6?6l9(5Q766F9;9(5L4|9}9T9 6{a16R9vag7v6,al7B4M6Z6=6@9-105*9!7ja99:3g9=5K5y5|ay019{7Hab6T7L6r9E6bap5ia27zauaM9V4-aO6 aj7ta86EaB716.araHadaH739L6C9^aR3Ua,9Ra69r046*0Tao6w9T6gaU6#a7aN9Da!a;6Xakb17Ba%5?a)9H727cba5w107ga@6C7l7n0H7pbl6f109Kbp4Rana10N9,a|7E7GaHahaYb87P6i8E432W9m3|4612898b8d015p9e4/100g180r4/8G8I8K8M8@8Q8S8UbZb)682g8*8,018.8:6a8?2^578_8{8}0v3h1F0(0p5s0=0P0%82280R0n1-4t8B0k5f0d0faAbD7RbP8b0G0f7^1f8)1w4B0O8?007+a 0H6s0f2M8AbPaAbO4ecJ8m8?1.5F2K2n0r2PcJ834A0$0s0$6 0f0%2k2L1.1e0rc*0_0p0s0r8/8?8H1#0T4BckbP0Q5f6Z8B8wc:4BcvcAcS0=0^co0,cZ281m0G0$cBc`c0c}1.0j0B0rc}4/c 4e6p9X7O9F0QaAd3ct2m8b0H0w0p1u4Adl0Ldj0P43du49br7ocO49cQ8yda0s0^284F0O0.2P7g1O1J040g0p4Uc:0R2,cpb(dt1uc:2^2Jb)c|1.d=c.drc~0w8cdo8=2~c?0e2M0T0Cc}0$170}822y4F0f0YcD0%0qca8=cK8B9^8Bd*8 1R911@1$1(7:3U972x2z9b9d9f2C9idOaK4bbR336G9q6.574l7t9xa$9BaZbMbz6P7sbv7ja0e+9)9Qat9Sbeb77NaP9G04aD6M04aeaLa+109+a`e|6(109/bIbBe.4M5kafe?6Dbga-5y9|f0amaX0p7t7fa$aw8%a15Za33CaVeVaw9uaCb6fg77fi5{0p5}fe5_fjeP3rf56`bKe^b9e(bwaTf4fyfmdwe$9Zfb6QfrfEaabdaSasfC9`9$flaq6Qf.a4fYfff!bLf$fU7rbca*fmcNf%6Yfpbnf)dSbtfuf)a?f,a^9PbEfz04bG0OfN5-fDf|fSe%3g12cs4e7U2W7.3|0,0.0:04.
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