不同序列号求和逻辑

请问你能否提供更具体的情境或背景信息，以便我可以更好地回答你的问题？不同序列号的求和逻辑可以有很多种不同的实现方式，需要根据具体情况进行讨论和解答。

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"不同序列号求和逻辑" 可以理解为针对一组具有不同序列号的数值数据，将它们按照序列号分类并对每个序列号对应的数据进行求和操作。

一个可能的实现方式是使用一个字典（dictionary）来存储每个序列号对应的累加和，遍历数据时，针对每个数据，判断其所属的序列号是否已经在字典中存在，如果存在则将该数据值加到该序列号对应的累加和上，否则新建一个 key 为该序列号、value 初值为当前数据值的键值对。

下面是一个 Python 代码示例来说明这个实现方式：

# 构造测试数据
data = [(1, 5), (2, 3), (1, 2), (3, 4), (2, 1)]

# 定义一个字典用于存储每个序列号对应的累加和
sum_dict = {}

# 遍历数据，并按照序列号分类求和
for seq, val in data:
    if seq in sum_dict:
        sum_dict[seq] += val
    else:
        sum_dict[seq] = val

# 输出每个序列号对应的累加和
for seq, sum_val in sum_dict.items():
    print(f"Sequence {seq}: {sum_val}")

以上代码首先定义了一个包含序列号和数据值的列表 data，然后通过遍历 data 列表来计算每个序列号对应的累加和。在遍历过程中，使用 sum_dict 字典来存储每个序列号对应的累加和。对于每个数据项，如果其对应的序列号已经在字典中存在，则将该数据值加到该序列号对应的累加和上；否则，新建一个键为该序列号、值为该数据值的键值对，作为该序列号的初始累加和。最后，通过遍历字典并输出每个序列号对应的累加和来展示结果。

以上实现方式可以灵活地处理不同类型的序列号和数据值，并且在数据量较大时也能够快速地求得每个序列号对应的累加和。