support_pairs = [[symbol2id[triple[0]], symbol2id[triple[2]]] for triple in support_triples]解析代码

该行代码将支持三元组中的实体符号转换为对应的ID，并将实体ID对作为支持对返回。

具体来说，它使用`symbol2id`字典将每个实体符号映射到对应的ID，然后使用列表推导式将每个支持三元组转换为实体ID对，并将结果存储在名为`support_pairs`的列表中。

例如，如果`symbol2id`字典将符号`"John"`映射到ID`1`，符号`"likes"`映射到ID`2`，符号`"pizza"`映射到ID`3`，并且`support_triples`包含三元组`("John", "likes", "pizza")`，那么该行代码将生成列表`[[1, 3]]`，表示支持对`("John", "pizza")`的实体ID对。

相关问题

std map triple

std::map is a container in C++ that stores elements in key-value pairs, where each key is unique. However, since you mentioned "triple," I assume you are referring to a map with a composite key consisting of three values. Unfortunately, std::map does not support composite keys out of the box.

To achieve a map with a triple key, you have a few options:

1. Use std::tuple as the key type: You can create a std::tuple of three values and use it as the key type in std::map. Here's an example:

#include <iostream>
#include <map>
#include <tuple>

int main() {
    std::map<std::tuple<int, int, int>, std::string> tripleMap;

    tripleMap[std::make_tuple(1, 2, 3)] = "Value 1";
    tripleMap[std::make_tuple(4, 5, 6)] = "Value 2";

    std::cout << tripleMap[std::make_tuple(1, 2, 3)] << std::endl; // Output: Value 1

    return 0;
}

2. Implement a custom key type: If you need more control over the key type or want to define custom comparison operations, you can create a struct or class to represent the triple and overload the necessary operators (e.g., operator<). Then, you can use this custom key type in std::map.

#include <iostream>
#include <map>

struct Triple {
    int x;
    int y;
    int z;

    bool operator<(const Triple& other) const {
        return std::tie(x, y, z) < std::tie(other.x, other.y, other.z);
    }
};

int main() {
    std::map<Triple, std::string> tripleMap;

    tripleMap[{1, 2, 3}] = "Value 1";
    tripleMap[{4, 5, 6}] = "Value 2";

    std::cout << tripleMap[{1, 2, 3}] << std::endl; // Output: Value 1

    return 0;
}

These are two possible approaches to handling a map with a triple key in C++. Choose the one that suits your needs and provides the desired functionality.

任务三：演员组合参演统计 统计所有可能的演员组合在多部电影中的参演情况，并按照指定要求填入sheet中，具体要求如下： 1. 在“电影信息统计.xlsx”文件中新增一个名为“演员组合参演统计”的sheet，分别统计二人组和三人组的情况。 2. 第一列填写演员组合，第二列填写演员组合参演电影数量，第三列填写演员组合参演电影列表。如果同一行中有多部电影，则以逗号(,)分隔。 3. 统计演员组合在所有电影中的参演情况，并按照参演电影数量降序排列，确保数量相同的组合按姓名升序排列。先写三人组合，再写二人组合。 4. 若某三人组合中已完全覆盖了其中的二人组合参演的所有电影，则不再统计该二人组合；若未完全覆盖，则仍需统计该二人组合。一部电影最多只统计出两个三人组合。代码怎么写

以下是Python代码实现：

import openpyxl

# 读取电影信息
wb = openpyxl.load_workbook('电影信息统计.xlsx')
movies_sheet = wb['电影']
actors_sheet = wb['演员']
movies = {}
for row in movies_sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    movie_id, _, actors = row
    movies[movie_id] = actors.split(',')

# 统计演员组合参演情况
actor_pairs = {}
actor_triples = {}
for movie_id, actors in movies.items():
    actors = sorted(actors)
    for i in range(len(actors)):
        for j in range(i+1, len(actors)):
            pair = (actors[i], actors[j])
            if pair not in actor_pairs:
                actor_pairs[pair] = {'count': 0, 'movies': []}
            actor_pairs[pair]['count'] += 1
            if movie_id not in actor_pairs[pair]['movies']:
                actor_pairs[pair]['movies'].append(movie_id)
            for k in range(j+1, len(actors)):
                triple = (actors[i], actors[j], actors[k])
                if triple not in actor_triples:
                    actor_triples[triple] = {'count': 0, 'movies': []}
                actor_triples[triple]['count'] += 1
                if movie_id not in actor_triples[triple]['movies']:
                    actor_triples[triple]['movies'].append(movie_id)

# 将结果写入Excel
result_sheet = wb.create_sheet('演员组合参演统计')
result_sheet.append(['演员组合', '演员组合参演电影数量', '演员组合参演电影列表'])
for triple, stats in sorted(actor_triples.items(), key=lambda x: (-x[1]['count'], x[0])):
    covered_pairs = set()
    for pair in [(triple[0], triple[1]), (triple[0], triple[2]), (triple[1], triple[2])]:
        if pair in actor_pairs:
            if all(movie_id in stats['movies'] for movie_id in actor_pairs[pair]['movies']):
                covered_pairs.add(pair)
            else:
                result_sheet.append([pair, actor_pairs[pair]['count'], ', '.join(actor_pairs[pair]['movies'])])
    if len(covered_pairs) < 3:
        result_sheet.append([triple, stats['count'], ', '.join(stats['movies'])])
    if result_sheet.max_row > 10000:
        break  # 最多写入10000行数据

wb.save('电影信息统计.xlsx')

代码思路：

首先读取电影信息，将每部电影的演员列表保存在一个字典中。

然后统计演员组合参演情况，使用两个字典分别保存二人组和三人组的统计结果。对于每部电影，对其中所有演员的组合进行遍历，对于每个组合，如果是新出现的，则在对应的字典中创建一个新的条目；如果已经出现过，则将该组合的参演电影数量加一，并将该电影的ID加入到该组合的“参演电影列表”中。

最后将结果写入Excel，按照要求先写三人组再写二人组。对于三人组，还需要判断是否已经完全覆盖了其中的二人组合参演的所有电影，如果是，则不再统计该二人组合。为了提高效率，当写入行数超过10000时，停止写入。