再换一种 python 程序输入一个字符串s,反序输出给定字符串s中的单词

时间: 2024-05-03 10:20:15 浏览: 176
好的,可以使用以下程序完成任务: ``` s = input("请输入字符串s: ") words = s.split() reverse_words = " ".join(reversed(words)) print(reverse_words) ``` 这段代码中,我们首先使用 input() 函数获取用户输入的字符串 s,然后使用 split() 函数将字符串 s 按照空格分隔为单词,存储在列表 words 中。接着,我们使用 reversed() 函数将列表 words 反序,然后使用 join() 函数将反序后的列表拼接成一个字符串 reverse_words。最后,我们使用 print() 函数输出结果。 请注意,这段程序只能反序输出单词,而不能反序输出单词中的字符。例如,如果输入字符串 "hello world",程序会输出 "world hello",而不是 "dlrow olleh"。
相关问题

给你一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。 如果字符串的反序与原始字符串相同,则该字符串称为回文字符串。

### 回答1: 最长回文子串可以使用动态规划算法来解决。首先,定义一个二维数组dp[i][j]表示字符串s[i...j]是否为回文字符串,若是则为1,否则为0。初始化时,dp[i][i]=1,即单个字符为回文字符串;同时,对于任意相邻的两个字符s[i]与s[i+1],若它们相等,则dp[i][i+1]=1,即两个字符相等也是回文字符串。接下来,从长度3到len遍历所有子串,对于每个子串s[i...j],若s[i]==s[j]并且s[i+1...j-1]也是回文字符串,则有dp[i][j]=1,否则为0。最终,遍历二维数组dp,找到最长的回文子串即可。 代码如下: ``` class Solution { public: string longestPalindrome(string s) { int len = s.length(); vector<vector<int>> dp(len, vector<int>(len, 0)); string res = ""; for(int i=len-1; i>=0; i--) { for(int j=i; j<len; j++) { dp[i][j] = (s[i]==s[j] && (j-i<=2 || dp[i+1][j-1])); if(dp[i][j] && j-i+1>res.length()) { res = s.substr(i, j-i+1); } } } return res; } }; ``` ### 回答2: 给定一个字符串s,我们需要找出其中最长的回文子串。 解决这个问题的一种常见方法是使用动态规划。我们可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示以s[i]到s[j]所组成的子串是否为回文子串。当i=j时,表示长度为1的子串,必定是回文子串;当i=j+1时,表示长度为2的子串,只有s[i]和s[j]相同时才是回文子串。对于长度大于2的子串,如果s[i]和s[j]相等且dp[i+1][j-1]为真,则dp[i][j]为真。 通过动态规划,我们可以填充dp数组,找出最长的回文子串的位置。具体步骤如下: 1. 初始化dp数组,将长度为1的子串设为True。 2. 遍历字符串s,计算长度为2的子串是否为回文子串,并更新dp数组。 3. 对于长度大于2的子串,根据上述规则计算并更新dp数组。 4. 统计dp数组中最长的回文子串的位置和长度。 5. 根据最长子串的位置和长度,获取该子串。 这种方法的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(n^2)。其中,n是字符串s的长度。 另外,还可以通过中心扩展的方式解决该问题。具体步骤如下: 1. 遍历字符串s,以每个字符为中心,向两侧扩展,找出以该字符为中心的最长回文子串。 2. 遍历字符串s,以每两个相邻字符中间为中心,向两侧扩展,找出以该中间位置为中心的最长回文子串。 3. 统计并更新最长回文子串的位置和长度。 4. 根据最长子串的位置和长度,获取该子串。 这种方法的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。其中,n是字符串s的长度。 综上所述,我们可以通过动态规划或中心扩展的方式找到字符串s中最长的回文子串。 ### 回答3: 要找到字符串 s 中最长的回文子串,可以使用动态规划的方法。首先,定义一个二维数组 dp,其中 dp[i][j] 表示字符串 s 从索引 i 到 j 的子串是否是回文串。 为了计算 dp[i][j],需要对三种情况进行判断: 1. 当 i == j 时,即子串长度为 1,该子串一定是回文字符串。 2. 当 j = i + 1 时,即子串长度为 2,需要判断 s[i] 是否等于 s[j]。 3. 当 j > i + 1 时,即子串长度大于 2,需要判断 s[i] 是否等于 s[j],并且判断 dp[i+1][j-1] 是否为回文串。 根据以上三种情况的判断,可以写出动态规划的算法: 1. 初始化 dp 数组,将所有 dp[i][i] 的元素设为 true。 2. 使用变量 maxLength 记录最长的回文子串长度,使用变量 start 记录最长回文子串的起始位置。 3. 从长度 2 开始遍历所有子串长度,从字符串的起始位置往后遍历,因为长度为 1 的子串已经计算过了。 4. 在遍历过程中,根据上述判断条件更新 dp 数组的值。 5. 如果找到一个更长的回文子串,则更新 maxLength 和 start。 6. 最后,根据 maxLength 和 start 可以得到最长的回文子串。 具体的算法实现如下: ```python def longestPalindrome(s: str) -> str: n = len(s) dp = [[False] * n for _ in range(n)] maxLength = 1 start = 0 for i in range(n): dp[i][i] = True for length in range(2, n + 1): for i in range(n - length + 1): j = i + length - 1 if s[i] == s[j]: if length == 2 or dp[i + 1][j - 1]: dp[i][j] = True if length > maxLength: maxLength = length start = i return s[start: start + maxLength] ``` 以上算法的时间复杂度为 O(n^2),其中 n 是字符串 s 的长度。

本关任务:给定程序中 fun 函数的功能是:将s所指字符串的正序和反序进行连接,形成一个新串放在t所指的数组中。用pythin

下面是用 Python 实现的代码: ```python def fun(s): t = s + s[::-1] return t s = "hello" t = fun(s) print(t) # 输出 helloolleh ``` 在这个实现中,我们首先使用字符串切片 s[::-1] 得到 s 的反序,然后将 s 和 s 的反序进行拼接得到 t。最后返回 t。
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