def bubble_sort(lst):

    n=len(lst)

    for i in range(0, n-1):

    return

调用该函数，若 lst 为[[1,0],[2,0],[3,18],[4,0],[5,19],[6,17]]，请回答①和②两个问题。

①虚线框中的程序段第 1 次执行后，关于 lst 中的剩余员工人数，下列说法正确的是（单选，填字母）。

A.lst[0][1]数值最小 B.lst[0][1]数值最大

C.lst[5][1]数值最小 D.lst[5][1]数值最大

②虚线框中的程序段执行的次数为。

def group(data, m):

    n=len(data)

    a=[]

    for i in range(n+1):

        a.append([])       # a[i]初始化为空列表，存放编号为 i 的单位所分配的分组编号

    gnum=0

    for i in range(n): #各单位内部分组

        while data[i][1]>=m:

            gnum+=1

            k=data[i][0]

            a[k].append(gnum)

    bubble_sort(data) #根据每个单位的剩余员工人数，对 data 进行降序排序

    b=[]

    for i in range(m):

        b.append([])

    i=0       #对剩余员工分组

    while i<n and data[i][1]!=0:

        while j<m and len(b[j])==0:

            j+=1

        if j<m:

            v=b[j].pop()

        else:

            gnum+=1

            v=gnum

        a[data[i][0]].append(v)

        i+=1

    #输出各单位的分组编号，代码略

'''

读取小组人数上限存入 m；读取 1 至 n 号单位的数据，依次存入列表 data 的 data[0]至 data[n-1]中。

Data[i]包含 2 个数据项，data[i][0],data[i][1]分别存放单位编号及员工人数，代码略

'''

group(lst, m)

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

#读取如图 b 所示数据，保存到 DataFrame 对象 df1 中，代码略

f = [9, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

for i in range(0，len(dfl)):

    rank = df1.at[i,"名次"] #通过行、列标签取单个值

    score = 0

    if rank <= 8:

    df1.at[i,"得分"] = score

df2 = dfl.groupby("    ▲    ",as_index=False).sum()       #分组求和

#设置绘图参数，代码略

plt.bar(x,y) #绘制柱形图

①请在程序中划线处填入合适的代码。

②程序的方框中应填入的正确代码为 （单选，填字母）

A.x = df1["专业"]

y = df1["总分"]

B.x = df2["专业"]

y = df2["得分"]

C.df1["专业"] = "专业"

df1["总分"] = "总分"

D.Df2["专业"] = "专业"

Df2["得分"] = "得分"

#导入相关库，并从服务器获取阈值，保存在 h 中，代码略

lasth=h

s=0

while True：

    #从传感器获取湿度值，保存在 newh 中，代码略

    If s==0：

        if newh<h and lasth<h：

            s=1

            #打开加湿器，代码略

    else：

        if newh>h and lasth>h：

            #关闭加湿器，代码略

    #将 newh，s 等数据传输到服务器。代码略

    sleep(1000*60)          #延时 1 分钟