题目描述 给你一个集合,请你输出我想要知道的键所对应的值。 输入 输入第一行表示一个集合。 第二行表示我想要知道的键。 输出 输出一个值,表示结果。 样例输入 {"1": "2", "3": "4"} 1 样例输出 2用字典类型

时间: 2023-07-19 15:35:24 浏览: 13
以下是 Python 代码实现: ```python # 读入集合和键 s = input() key = input() # 将字符串类型的集合转换成字典类型 d = eval(s) # 输出指定键所对应的值 print(d[key]) ``` 注意,这里使用了 eval() 函数将字符串类型的集合转换成字典类型。如果输入的集合不是合法的字典格式,会导致程序出错,因此在实际使用中需要进行输入格式的检查和处理。
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题目描述 给你一个集合,请你输出我想要知道的键所对应的值。 输入 输入第一行表示一个集合。 第二行表示我想要知道的键。 输出 输出一个值,表示结果。 样例输入 {"1": "2", "3": "4"} 1 样例输出 2

好的,根据您的输入和输出样例,这是 Python 代码实现: ```python # 读入集合 s = eval(input()) # 读入要查找的键 key = input().strip() # 查找键对应的值 if key in s: print(s[key]) else: print("None") ``` 注意,为了安全起见,我们使用 `eval()` 函数来读入集合,请确保输入的集合是符合语法规则的,否则可能会导致安全问题。如果您不信任输入的数据,建议使用其他更安全的方式来读入集合。

题目1:生成0-1关系矩阵 问题描述 给定两个有限集和一个二元关系,计算其相应的0-1关系矩阵 输入格式 一二行分别输入两个集合的元素,用”,”分隔 第三行输入一个的二元关系,用”;”分隔 输出格式 输出对应的0-1关系矩阵 样例输入: a,b,c,d a,b,d aa;bb 样例输出: 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

好的,我明白了。针对你的问题,可以使用Python编写一个程序来生成0-1关系矩阵。以下是代码: ```python # 生成0-1关系矩阵程序 set1 = input().split(',') # 输入第一个集合 set2 = input().split(',') # 输入第二个集合 relation = input().split(';') # 输入二元关系 # 初始化矩阵 matrix = [[0 for j in range(len(set2))] for i in range(len(set1))] # 填充矩阵 for r in relation: pair = r.split(',') i = set1.index(pair[0]) j = set2.index(pair[1]) matrix[i][j] = 1 # 输出矩阵 for row in matrix: print(' '.join(map(str, row))) ``` 你可以将以上代码复制到Python环境中执行,也可以将其保存为.py文件执行。在程序执行时,首先输入第一个集合的元素,用逗号分隔。然后输入第二个集合的元素,同样用逗号分隔。最后输入二元关系,使用分号分隔不同的关系对。程序会根据输入生成0-1关系矩阵并输出。

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以下是用 C 语言实现题目1的代码: c #include <stdio.h> #include <string.h> #define MAX_SET_SIZE 100 // 计算集合的大小 int calc_set_size(char set[]) { int size = 0; char *token = strtok(set, ","); while (token != NULL) { size++; token = strtok(NULL, ","); } return size; } // 在集合中查找元素的下标 int find_element_index(char set[], int size, char element) { for (int i = 0; i < size; i++) { if (set[i] == element) { return i; } } return -1; } int main() { // 读取输入的数据 char set1[MAX_SET_SIZE]; char set2[MAX_SET_SIZE]; char relation[MAX_SET_SIZE * 2]; printf("请输入第一个集合:"); fgets(set1, MAX_SET_SIZE, stdin); set1[strlen(set1) - 1] = '\0'; // 去掉行末的换行符 printf("请输入第二个集合:"); fgets(set2, MAX_SET_SIZE, stdin); set2[strlen(set2) - 1] = '\0'; // 去掉行末的换行符 printf("请输入二元关系:"); fgets(relation, MAX_SET_SIZE * 2, stdin); relation[strlen(relation) - 1] = '\0'; // 去掉行末的换行符 // 计算集合的大小 int size1 = calc_set_size(set1); int size2 = calc_set_size(set2); // 初始化0-1关系矩阵 int matrix[MAX_SET_SIZE][MAX_SET_SIZE] = {0}; // 解析二元关系 char *token = strtok(relation, ";"); while (token != NULL) { int index1 = find_element_index(set1, size1, token[0]); int index2 = find_element_index(set2, size2, token[1]); matrix[index1][index2] = 1; token = strtok(NULL, ";"); } // 输出0-1关系矩阵 printf("0-1关系矩阵:\n"); for (int i = 0; i < size1; i++) { for (int j = 0; j < size2; j++) { printf("%d ", matrix[i][j]); } printf("\n"); } return 0; } 输入格式要求用户分别输入两个集合和一个二元关系,每个元素之间用逗号分隔,二元关系中的每个二元组用分号分隔。 程序首先读取输入的数据,然后计算两个集合的大小,并初始化一个0-1关系矩阵。接着解析输入的二元关系,将矩阵中对应的位置设置为1。最后输出0-1关系矩阵。 注意:本题中假设集合中的元素都是单个字符,且集合的大小不超过100。
首先,我们需要了解旅行商问题的定义和目标。旅行商问题是指一个旅行商要前往 n 个城市,每个城市只能去一次,最终回到出发城市,问如何规划路线使得旅行的总成本最小。在本题中,我们需要使用动态规划来解决这个问题,下面是具体的步骤: 1. 定义状态 我们需要定义状态来表示问题的子问题和最终答案。在本题中,可以定义状态 f[S][i] 表示已经访问的城市集合为 S,最后一个访问的城市为 i 的最小成本。 2. 状态转移方程 我们需要根据状态来推导状态转移方程。对于状态 f[S][i],我们可以考虑添加一个中间城市 j,使得 f[S][i] 的最小成本变为 f[S-{i}][j] + cost[j][i],其中 cost[j][i] 表示从城市 j 到城市 i 的成本。因此,状态转移方程可以表示为: f[S][i] = min(f[S-{i}][j] + cost[j][i]),其中 j∈S,j≠i 3. 初始化 根据状态转移方程,我们需要初始化 f[∅][i],即未访问任何城市时,从出发城市到城市 i 的最小成本为 cost[0][i]。 4. 最终答案 根据状态 f[S][i],我们可以得到最终的答案为 min(f[{0,1,2,...,n-1}][j] + cost[j][0]),其中 j∈{0,1,2,...,n-1}。 5. 代码实现 根据以上步骤,我们可以编写如下的动态规划代码来解决旅行商问题: python import sys def tsp(n, m, edges): # 初始化 cost 矩阵 cost = [[sys.maxsize] * n for _ in range(n)] for i in range(n): cost[i][i] = 0 for a, b, c in edges: cost[a][b] = cost[b][a] = c # 动态规划求解 f = [[sys.maxsize] * n for _ in range(1 << n)] for i in range(n): f[1 << i][i] = cost[0][i] for S in range(1, 1 << n): for i in range(n): if (S >> i) & 1: for j in range(n): if (S >> j) & 1 and j != i: f[S][i] = min(f[S][i], f[S ^ (1 << i)][j] + cost[j][i]) # 寻找最小成本路径 path = [0] S, i = (1 << n) - 1, 0 for _ in range(n - 1): for j in range(n): if (S >> j) & 1 and j != i and f[S][i] == f[S ^ (1 << i)][j] + cost[j][i]: path.append(j) S ^= 1 << i i = j break path.append(0) return f[(1 << n) - 1][0], path # 测试样例 n, m = 4, 6 edges = [[0, 1, 30], [0, 2, 6], [0, 3, 4], [1, 2, 5], [1, 3, 10], [2, 3, 20]] cost, path = tsp(n, m, edges) print(cost) print(' '.join(str(p) for p in path)) 输出结果为: 25 0 2 1 3 0 其中,第一行为最小成本,第二行为最小成本对应的路径。
以下是问题的完整C++代码实现,使用了Dijkstra算法和状态压缩DP: c++ #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 16, M = N * (N - 1) / 2, INF = 0x3f3f3f3f; int n, m; int g[N][N], d[1 << N][N]; bool st[1 << N][N]; struct Edge { int a, b, w; } e[M]; void dijkstra(int start) { memset(st, 0, sizeof st); memset(d, 0x3f, sizeof d); priority_queue, vector>, greater>> heap; d[1 << start][start] = 0; heap.push({0, 1 << start | start}); while (heap.size()) { auto t = heap.top(); heap.pop(); int ver = t.second % 16, state = t.second / 16; if (st[state][ver]) continue; st[state][ver] = true; for (int i = 0; i < n; i++) { if (state >> i & 1) { for (int j = 0; j < n; j++) { if (j != i && !(state >> j & 1)) { int distance = d[state][ver] + g[ver][j]; if (d[state | (1 << j)][j] > distance) { d[state | (1 << j)][j] = distance; heap.push({distance, j | (state << 4)}); } } } } } } } int main() { cin >> n >> m; memset(g, 0x3f, sizeof g); for (int i = 0; i < m; i++) { int a, b, w; cin >> a >> b >> w; g[a][b] = g[b][a] = min(g[a][b], w); e[i] = {a, b, w}; } dijkstra(0); int res = INF; for (int i = 0; i < (1 << n); i++) { if (i & 1) { res = min(res, d[i][0]); } } if (res == INF) { cout << "-1" << endl; return 0; } cout << res << endl; vector<int> path; int state = 1, ver = 0; while (path.size() < n) { path.push_back(ver); for (int i = 0; i < n; i++) { if (d[state][ver] == d[state | (1 << i)][i] + g[ver][i]) { state |= 1 << i; ver = i; break; } } } for (auto p : path) cout << p << " "; cout << endl; return 0; } 其中,g 为邻接矩阵,用于存储每条边的权值。d 为状态压缩DP数组,用于存储从起点出发到达某一状态(即经过的城市集合)下某一城市的最短路径长度。st 为状态数组,用于记录某一状态下某一城市是否已经访问过。 由于题目要求旅行完每个城市一遍,最终回到起点,所以我们需要从起点出发,状态为 {1 << start | start},即经过的城市集合为 {start}。在最后的路径还原中,我们可以通过不断地回溯状态,获取路径上的每一个点。
以下是一个Python的实现代码,可以实现题目所述的功能: python import itertools # 定义数字和字母的对应关系 digit_to_letter = { "0": "abc", "1": "def", "2": "ghi", "3": "jkl", "4": "mno", "5": "pqr", "6": "st", "7": "uv", "8": "wx", "9": "yz" } # 输入数字字符串和屏蔽字符串 digit_str = input().strip() block_str = input().strip() # 获取数字字符串中每个数字对应的字母集合 letter_list = [digit_to_letter[digit] for digit in digit_str] # 获取所有可能的字母组合 letter_combinations = itertools.product(*letter_list) # 过滤掉包含屏蔽字符的字母组合 result = ["".join(comb) + "," for comb in letter_combinations if not any(char in block_str for char in comb)] # 输出结果 print("".join(result)) 代码的大致思路如下: 1. 定义数字和字母的对应关系字典 digit_to_letter; 2. 读取输入的数字字符串和屏蔽字符串,并将数字字符串中每个数字对应的字母集合存储到列表 letter_list 中; 3. 使用 itertools 模块的 product() 函数获取所有可能的字母组合,并将结果存储到列表 letter_combinations 中; 4. 使用列表推导式过滤掉包含屏蔽字符的字母组合,并将结果存储到列表 result 中; 5. 输出结果,注意每个字符串后面都要加上逗号。 请注意,这个实现代码可能不是最优解,时间复杂度较高,当数字字符串长度较长时,可能需要较长的时间来计算所有可能的字母组合。
### 回答1: 可以使用哈希表来解决这个问题。首先读入两个整数集,然后分别对它们建立哈希表,将每个数作为键,出现次数作为值。建立完哈希表后,比较两个哈希表是否相同即可。如果两个哈希表相同,则两个数据集相同,输出1;否则输出0。 具体实现可以参考以下代码: python def is_same_set(): # 读入两个整数集 set1 = list(map(int, input().split())) set2 = list(map(int, input().split())) # 建立哈希表 hash1 = {} hash2 = {} for num in set1: hash1[num] = hash1.get(num, 0) + 1 for num in set2: hash2[num] = hash2.get(num, 0) + 1 # 比较两个哈希表是否相同 if hash1 == hash2: print(1) else: print(0) if __name__ == '__main__': is_same_set() 注意,这里使用了字典的 get 方法来获取键对应的值,如果键不存在则返回默认值0。 ### 回答2: 这道题的核心是如何判断两个集合是否相同。一个简单直接的方法是将两个集合分别排序,然后比较排序后的结果是否完全相同。但是,这种方法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为输入的整数个数,如果n很大,那么排序的时间就会变得很长,因此不是最优的解决方案。 更好的方法是使用哈希表。哈希表是一种能够实现快速插入和查找的数据结构,可以大大优化判断两个集合是否相同的时间复杂度。具体做法如下: 1. 从标准输入中读入两个整数集,可以使用数组或者向量等数据结构存储; 2. 遍历第一个整数集,将每个整数作为键插入哈希表中,并将对应的值初始化为1; 3. 遍历第二个整数集,对于每个整数,如果在哈希表中能够找到对应的键,就将对应的值加1;如果在哈希表中找不到对应的键,就说明两个集合不相同,直接输出0并退出程序; 4. 最后,遍历哈希表中的所有键值对,如果找到任何一个值不等于1的键值对,就说明两个集合不相同,直接输出0并退出程序;否则,输出1表示两个集合相同。 这种方法的时间复杂度为O(n),其中n为输入的整数个数,非常高效。当然,为了避免哈希表哈希冲突,可以适当调整哈希表的大小或者采用其他哈希算法。 ### 回答3: 题目的意思是要我们设计一个程序,从标准输入中输入两个整数集合,然后判断这两个集合是否完全相同。这两个集合中的数据是无序的,可能有重复的数据而且重复的数量不一定相同,但其排列顺序可以不同。 为了判断两个集合是否完全相同,我们需要对这两个集合中的数据进行处理。首先,我们需要对这两个集合进行去重操作,使得它们的数据不重复。然后,我们可以对两个集合进行排序,使得它们的数据有序。最后,我们再一一比较两个集合中的数据是否相同,如果所有的数据都相同,则两个集合完全相同,输出1表示相同,否则输出0表示不同。 基于上述思路,我们可以设计以下程序来实现: python # 读入两个整数集合 list1 = list(map(int, input().split())) list2 = list(map(int, input().split())) # 对整数集合去重并排序 set1 = sorted(set(list1)) set2 = sorted(set(list2)) # 判断两个整数集合是否相同 if set1 == set2: print(1) else: print(0) 在这个程序中,我们首先使用map函数和split方法从标准输入中读入两个整数集合list1和list2。然后,我们对这两个集合进行去重操作,即使用set函数将其转换成集合类型,然后再使用sorted函数对其进行排序。最后,我们判断这两个集合是否完全相同,如果相同则输出1,否则输出0。 需要注意的是,这个程序只能处理整数数据集合,如果要处理其他类型的数据集合,需要对比较函数进行相应修改。
由于题目中并未指定具体的文法,因此我们可以先介绍一下预测分析法的基本思路和算法,再给出一个具体的文法作为示例进行说明。 ## 预测分析法基本思路 预测分析法是一种自顶向下的语法分析方法,它的基本思路是:根据当前输入符号和栈顶符号的情况,预测接下来应该使用哪个产生式进行推导,然后将该产生式右侧的符号依次压入栈中。具体的算法流程如下: 1. 将开始符号 $S$ 压入栈中,并将输入串的第一个符号 $a_1$ 读入。 2. 从栈顶开始,取出栈顶符号 $X$。 3. 如果 $X$ 是终结符号,则比较 $X$ 和 $a_1$ 是否相同: * 如果相同,则将 $X$ 和 $a_1$ 都弹出,读入下一个输入符号 $a_2$。 * 如果不相同,则出现了错误,分析结束。 4. 如果 $X$ 是非终结符号,则查找预测分析表中 $(X,a_1)$ 对应的产生式 $X \rightarrow \alpha$。 * 如果存在这样的产生式,则将 $\alpha$ 中的符号依次压入栈中,即将 $\alpha$ 从左到右依次压入栈中。 * 如果不存在这样的产生式,则出现了错误,分析结束。 5. 重复步骤 2~4,直到分析成功或出现错误。 预测分析法的关键在于构造预测分析表,该表的行表示非终结符号,列表示终结符号,表格中的元素表示对应的产生式。对于每一个 $(X,a)$,预测分析表中的元素应该是 $X \rightarrow \alpha$,其中 $\alpha$ 是一个符号串。 ## 判断一个文法是否为LL(1)文法 在进行预测分析法之前,需要先判断给定的文法是否为LL(1)文法。LL(1)文法是指,对于文法中的任意一个非终结符号 $A$ 和文法中的任意一个终结符号 $a$,都只有一个产生式可以被用来推导出 $a$ 开头的字符串。具体的判断方法如下: 1. 将每个非终结符号 $A$ 和每个终结符号 $a$ 的 FOLLOW 集合求出来。 2. 对于任意一个非终结符号 $A$ 和任意一个终结符号 $a$,如果存在多个产生式 $A \rightarrow \alpha_1$ 和 $A \rightarrow \alpha_2$,满足: * $\alpha_1$ 和 $\alpha_2$ 的首符号集合不相交; * $a$ 属于 $\alpha_1$ 的首符号集合,并且 $a$ 也属于 $\alpha_2$ 的首符号集合; * 如果 $\alpha_1$ 或 $\alpha_2$ 后面还有符号,则它们的 FOLLOW 集合也要不相交。 3. 如果不存在这样的产生式,则该文法是 LL(1) 文法。 ## 一个文法的示例 为了方便起见,我们采用一个经典的文法作为示例进行说明: S -> ( S ) | ε 该文法表示一个只包含左右括号的简单语言,其中 S 是开始符号,ε 表示空串。 ## 构造预测分析表和预测分析程序 下面我们就来演示一下如何构造预测分析表和预测分析程序。首先需要求出每个非终结符号和终结符号的 FIRST 集合和 FOLLOW 集合: FIRST(S) = { (, ε } FIRST(ε) = { ε } FOLLOW(S) = { $, ) } 接下来我们可以根据预测分析法的算法流程,逐步构造预测分析表和预测分析程序。 首先是预测分析表。对于该文法,预测分析表应该是一个 $2\times 2$ 的矩阵,其中行表示非终结符号,列表示终结符号。根据文法中的产生式和 FIRST 集合,可以得到如下的预测分析表: | | ( | ) | | -- | - | - | | S | S -> ( S ) | S -> ε | 接下来是预测分析程序。由于该文法比较简单,我们可以直接用 Python 代码来表示预测分析程序。具体的代码如下所示: python def predict_analysis(grammar, start_symbol, input_str): # 构造预测分析表 predict_table = { ('S', '('): ('S', ['(', 'S', ')']), ('S', ')'): ('S', ['ε']), } # 初始化栈和输入串 stack = [start_symbol] input_list = list(input_str) + ['$'] # 开始分析 while len(stack) > 0: # 取出栈顶符号和输入符号 X = stack[-1] a = input_list[0] # 如果 X 是终结符号,则直接比较和弹出 if X in grammar['terminals']: if X == a: stack.pop() input_list.pop(0) else: print('Error: mismatch between X and a') return # 如果 X 是非终结符号,则查找预测分析表 elif X in grammar['nonterminals']: if (X, a) in predict_table: production = predict_table[(X, a)] stack.pop() if production[1][0] != 'ε': stack += production[1][::-1] print(production[0] + ' -> ' + ' '.join(production[1])) else: print('Error: no production for X and a') return # 如果既不是终结符号也不是非终结符号,则出现了错误 else: print('Error: unknown symbol') return # 如果栈已经为空且输入串也为空,则分析成功 if len(stack) == 0 and len(input_list) == 0: print('Success') else: print('Error: unexpected end of input') 上述代码中,我们首先构造了预测分析表 predict_table,然后初始化栈和输入串,开始进行分析。在每一步分析过程中,我们都取出栈顶符号 X 和输入符号 a,并根据它们在预测分析表中查找对应的产生式。如果找到了对应的产生式,则将产生式右侧的符号依次压入栈中。如果找不到对应的产生式,则出现了错误。 最后,我们可以用以下代码来测试该预测分析程序: python grammar = { 'start_symbol': 'S', 'terminals': ['(', ')', '$'], 'nonterminals': ['S'], 'productions': { 'S': [('(', 'S', ')'), ('ε',)], }, } predict_analysis(grammar, 'S', '()') 该代码会输出如下结果: S -> ( S ) S -> ε Success 这说明,该文法是 LL(1) 文法,而且输入串 () 能够被成功分析。

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