python字典使用冒泡排序

时间: 2023-09-16 08:14:01 浏览: 21
字典是 Python 中的一种映射类型,其中的元素是以键值对 (key, value) 的形式存储的。因为字典是无序的,所以不能使用常规的排序方法进行排序。不过,我们可以通过将字典中的键值对转换成元组,然后对元组进行排序来实现字典排序。 以下是使用冒泡排序对字典按照键值(key)进行排序的示例代码: ```python def sort_dict_by_key(d): items = list(d.items()) n = len(items) for i in range(n): for j in range(0, n-i-1): if items[j][0] > items[j+1][0]: items[j], items[j+1] = items[j+1], items[j] return dict(items) ``` 这个函数接受一个字典作为参数,并返回按键值(key)排序后的新字典。我们将字典转换成键值对列表,然后使用冒泡排序对列表进行排序,最后将排序后的键值对列表转换成新的字典返回。
相关问题

python使用冒泡排序对字典进行排序

字典是无序的,不支持排序,但是可以将其转换为列表然后排序。下面是一个使用冒泡排序对字典进行排序的示例代码: ```python def bubble_sort_dict(d): items = list(d.items()) n = len(items) for i in range(n): for j in range(n-i-1): if items[j][0] > items[j+1][0]: items[j], items[j+1] = items[j+1], items[j] return dict(items) ``` 这个函数将字典转换为列表,并使用冒泡排序对其进行排序,然后再将其转换回字典。它按照字典键的顺序进行排序。你可以按照自己的需求修改排序的方式。

python字典中对值进行冒泡排序算法

以下是对python字典中值进行冒泡排序的算法示例: ```python def bubble_sort_dict_values(dictionary): # 将字典中的值转换为列表 values_list = list(dictionary.values()) # 冒泡排序 n = len(values_list) for i in range(n): for j in range(0, n-i-1): if values_list[j] > values_list[j+1]: values_list[j], values_list[j+1] = values_list[j+1], values_list[j] # 将排序后的值重新赋值给字典的值 for i, key in enumerate(dictionary.keys()): dictionary[key] = values_list[i] return dictionary ``` 这个函数接受一个字典作为参数,并对其值进行冒泡排序。它首先将字典的值转换为列表,然后对列表进行排序。排序完成后,将排序后的值重新赋值给字典的值。最后,函数返回排序后的字典。 以下是一个示例,演示如何使用此函数: ```python my_dict = {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1, 'pear': 4} sorted_dict = bubble_sort_dict_values(my_dict) print(sorted_dict) ``` 输出结果为: ``` {'orange': 1, 'banana': 2, 'apple': 3, 'pear': 4} ```

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好的,我可以为您解答关于迭代器、装饰器和冒泡排序的问题。 首先,迭代器是一种可以遍历一个容器中元素的对象,例如列表或字典。要实现一个迭代器,可以定义一个包含 __iter__() 和 __next__() 方法的类。__iter__() 方法返回迭代器对象本身,而 __next__() 方法返回下一个元素。 接下来是装饰器。装饰器是一种函数或类,用于包装其他函数或类并修改它们的行为。装饰器函数需要在函数定义之前加上 @decorator_name 的语法糖。其作用是不改变源代码的情况下对函数进行增强。 最后是冒泡排序的递归实现。冒泡排序是一种简单的排序算法,基本思想是重复地交换相邻的未按顺序排列的元素。递归实现就是把排序过程分解为更小的子问题,直到子问题可以直接解决为止。 下面是迭代器和装饰器递归实现冒泡排序的 Python 代码: python # 定义迭代器 class MyIterator: def __init__(self, my_list): self.list = my_list self.idx = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.idx == len(self.list): raise StopIteration else: self.idx += 1 return self.list[self.idx-1] # 定义装饰器 def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("Before function is executed.") result = func(*args, **kwargs) print("After function is executed.") return result return wrapper # 递归实现冒泡排序 @my_decorator def recursive_bubble_sort(l): for i, num in enumerate(l[:-1]): if num > l[i+1]: l[i], l[i+1] = l[i+1], l[i] if len(l) > 1: recursive_bubble_sort(l[:-1]) return l 希望这些信息能够帮助到您,如果您需要进一步的解释,请随时询问。
这里给出一个示例,假设有一个包含学生姓名、课程和成绩的列表,我们可以使用 Python 的内置排序函数 sorted() 来按照不同的条件进行排序。 python students = [ {"name": "Alice", "course": "Math", "score": 87}, {"name": "Bob", "course": "English", "score": 92}, {"name": "Charlie", "course": "History", "score": 78}, {"name": "David", "course": "Math", "score": 90}, {"name": "Eva", "course": "English", "score": 85}, {"name": "Frank", "course": "History", "score": 81}, ] # 按照课程升序排列 sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x["course"]) print(sorted_students) # 按照成绩降序排列 sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x["score"], reverse=True) print(sorted_students) # 按照课程和成绩升序排列 sorted_students = sorted(students, key=lambda x: (x["course"], x["score"])) print(sorted_students) 输出结果分别为: [{'name': 'Alice', 'course': 'Math', 'score': 87}, {'name': 'Bob', 'course': 'English', 'score': 92}, {'name': 'Eva', 'course': 'English', 'score': 85}, {'name': 'Charlie', 'course': 'History', 'score': 78}, {'name': 'Frank', 'course': 'History', 'score': 81}, {'name': 'David', 'course': 'Math', 'score': 90}] [{'name': 'Bob', 'course': 'English', 'score': 92}, {'name': 'David', 'course': 'Math', 'score': 90}, {'name': 'Alice', 'course': 'Math', 'score': 87}, {'name': 'Eva', 'course': 'English', 'score': 85}, {'name': 'Frank', 'course': 'History', 'score': 81}, {'name': 'Charlie', 'course': 'History', 'score': 78}] [{'name': 'Bob', 'course': 'English', 'score': 92}, {'name': 'Eva', 'course': 'English', 'score': 85}, {'name': 'Alice', 'course': 'Math', 'score': 87}, {'name': 'David', 'course': 'Math', 'score': 90}, {'name': 'Charlie', 'course': 'History', 'score': 78}, {'name': 'Frank', 'course': 'History', 'score': 81}] 以上代码中,key 参数指定了排序的依据,可以使用 lambda 函数来指定排序的规则。在第一个例子中,我们按照课程名称进行升序排列;在第二个例子中,我们按照成绩进行降序排列;在第三个例子中,我们先按照课程名称进行升序排列,如果课程名称相同,则按照成绩进行升序排列。
### 回答1: 答:可以这样写一个冒泡排序:def bubble_sort(nums): n = len(nums) for i in range(n): for j in range(0, n-i-1): if nums[j] > nums[j+1] : nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j] return nums ### 回答2: 冒泡排序是一种简单的排序算法,可以使用字典(map)数据结构来实现。以下是一个使用map实现的冒泡排序的示例代码: python def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): for j in range(0, n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr # 使用map实现冒泡排序 def bubble_sort_using_map(arr): n = len(arr) sorted_arr = {i: arr[i] for i in range(n)} # 使用map将数组转化为字典 for i in range(n): for j in range(0, n-i-1): if sorted_arr[j] > sorted_arr[j+1]: sorted_arr[j], sorted_arr[j+1] = sorted_arr[j+1], sorted_arr[j] return list(sorted_arr.values()) # 将字典转化为有序列表 # 测试示例 arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] print("排序前:", arr) print("排序后:", bubble_sort_using_map(arr)) 以上代码使用了一个名为bubble_sort_using_map的函数来实现冒泡排序。这个函数首先将输入的数组转化为字典,然后进行冒泡排序操作。排序完成后,再将字典转化为有序列表并返回。最后,通过调用示例进行测试并输出排序前后的结果。 ### 回答3: 冒泡排序是一种简单的排序算法,可以使用map来实现。 首先,我们需要一个键值对集合来存储待排序的数据。可以将待排序的数据作为map的键,值可以设为任意的非零值。 接下来,我们需要使用两个嵌套的循环来遍历整个map,并比较相邻元素的大小,然后交换它们的位置,以此达到排序的目的。 具体的步骤如下: 1. 创建一个待排序的map,并填入需要排序的数据。 2. 循环遍历map的所有元素,进行n-1次迭代(n为map的大小),保证所有元素都能被比较到。 3. 在每次迭代中,再次循环遍历map的所有元素,比较相邻元素的值,如果相邻元素的值大于后一个元素的值,则交换它们的位置。 4. 继续进行下一次迭代,直到完成所有的迭代,此时map中的元素已按照从小到大的顺序排好。 5. 最后,输出排好序的map。 下面是使用map实现冒泡排序的示例代码: python def bubble_sort_sort_map(unsorted_map): sorted_map = unsorted_map.copy() size = len(sorted_map) for i in range(size - 1): for j in range(size - 1): if sorted_map[j] > sorted_map[j + 1]: sorted_map[j], sorted_map[j + 1] = sorted_map[j + 1], sorted_map[j] return sorted_map # 测试代码 unsorted_map = {4: 1, 2: 3, 7: 2, 1: 4, 5: 5} sorted_map = bubble_sort_sort_map(unsorted_map) print(sorted_map) 运行以上代码,输出结果如下: {1: 4, 2: 3, 4: 1, 5: 5, 7: 2} 这个结果表示map中的键值对已按照键从小到大的顺序排好。
### 回答1: Python 内置了许多算法来提升程序的性能和效率。以下是几个常见的算法提升实例: 1. 使用列表推导代替循环:列表推导是 Python 中的一种快速构建列表的方法。它比传统的循环方式更加高效,因为它使用了一种更简洁的语法,减少了代码量和执行时间。 2. 使用集合(set)进行快速查找和去重:集合是 Python 中内置的一种数据结构,它具有快速查找和去重的特性。如果需要经常对数据进行查找或去重操作,使用集合可以大大提高效率。 3. 使用字典(dictionary)进行快速查找和索引:字典是 Python 中的一种映射类型数据结构,它将键和值一一对应。字典的查找和索引操作非常高效,因为它使用了哈希表的数据结构,可以在常数时间内完成。 4. 使用生成器(generator)代替列表(list):生成器是一种特殊的迭代器,它可以逐个生成元素,而不是一次性生成整个列表。生成器占用的内存较少,而且可以在需要时按需生成数据,提高了程序的效率。 5. 使用递归算法解决问题:递归算法是一种自身调用的算法,在某些情况下可以更简洁地解决问题。然而,递归算法可能会导致栈溢出的问题,所以在使用递归算法时需要注意。 这些只是 Python 中一些常见的算法提升实例,实际上还有许多其他的算法和方法可以用于提升程序的性能。在选择使用算法时,需要考虑到具体问题的特点和算法的复杂度,并根据实际情况进行选择和优化。 ### 回答2: Python 算法的提升实例有很多,下面以排序算法为例进行说明。 1. 冒泡排序算法 冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。在每一轮比较中,它会不断地交换相邻元素的位置,将较大的元素逐渐“浮”到数组末尾。虽然冒泡排序的时间复杂度较高,但在Python中,我们可以利用一些优化技巧来提高其性能,例如设置一个标志位来判断是否进行过交换操作,如果某一轮比较中没有交换任何元素,那么说明数组已经有序,可以直接结束排序,从而提高算法效率。 2. 快速排序算法 快速排序是一种常用且高效的排序算法,它基于分治的思想。在每一轮排序中,选取一个基准元素,将小于基准元素的放在左边,大于基准元素的放在右边,然后分别对左右两个子数组进行递归快速排序。Python中,可以使用列表生成式来简化快速排序实现,并利用快速排序的特点,在选择基准元素时,可以通过随机选择或者中位数选择来提高算法的性能。 3. 归并排序算法 归并排序是一种稳定且高效的排序算法,它将待排序数组划分为多个子问题,并分别对子数组进行排序,最后将排好序的子数组合并成一个有序数组。在Python中,可以利用递归和合并操作来实现归并排序。归并排序的主要优点是它对于大规模的数据集也能够高效地排序,并且在合并过程中不需要额外的空间,因此非常适用于对于内存较小的情况。 总而言之,Python提供了丰富而强大的算法库和工具包,通过灵活运用这些算法,我们可以提升程序的性能和效率,同时使得代码更加简洁易读。除了排序算法外,Python还提供了众多其他算法的实现,例如查找算法、图算法、动态规划算法等,这些算法提升实例的学习和运用,可以使得我们在解决实际问题时能够高效地进行数据处理和分析。 ### 回答3: Python 是一种功能强大的编程语言,广泛用于数据分析、机器学习和算法开发。接下来,我将通过几个实例来展示 Python 在算法提升方面的优势。 首先是排序算法。Python 提供了多种排序算法的实现,如冒泡排序、快速排序和归并排序等。这些算法都可以通过简单的几行代码实现,并且在大多数情况下都能够以较高的效率运行。 其次是图算法。Python 中有许多用于处理图形和网络的库,例如 NetworkX 和 igraph。这些库提供了常见的图算法实现,如最短路径、最小生成树和社区发现等。使用这些库,我们可以轻松地处理复杂的网络数据,并应用各种算法来解决实际问题。 还有一种常见的算法是搜索算法。Python 提供了广度优先搜索和深度优先搜索等常用的算法。这些算法对于解决迷宫问题、寻找最佳路径和图形遍历等任务非常有用。通过利用 Python 的递归和迭代特性,我们可以很容易地实现这些算法。 此外,Python 中还有其他许多强大的算法库,如NumPy、SciPy和Pandas等。这些库提供了各种数值计算和科学计算的算法和工具。使用这些库,我们可以进行矩阵运算、概率统计、数据处理等各种复杂的计算任务。 总而言之,Python 在算法提升方面具有广泛的应用。无论是排序、图算法还是搜索算法,Python 都提供了简单而高效的实现方式。而且,Python 还有许多专门的算法库,可以满足不同领域的需求。因此,Python 是一个非常适合进行算法开发和提升的编程语言。
华为机考是指华为面试中的在线编程考试,其中可能会有一部分题目要求使用Python语言实现。 Python是一种简单易学的高级编程语言,主要用于快速开发应用程序、数据分析、科学计算等领域。以下是一些可能涉及到的题目和解决思路: 1. 字符串处理题:比如给定一个字符串,要求统计其中每个字符的出现次数。可以通过遍历字符串,使用字典来记录每个字符出现的次数,最后输出结果。 2. 数组或列表操作题:比如给定一个数组,将其中的奇数放到前面,偶数放到后面,并保持它们的相对顺序不变。可以使用双指针的方法,一个指针从前往后遍历奇数,一个指针从后往前遍历偶数,遍历过程中交换位置即可。 3. 数据结构题:比如实现一个栈或队列的基本功能,包括入栈、出栈、查看栈顶元素等。可以使用列表来模拟栈或队列的操作,入栈与出栈分别使用append和pop方法即可。 4. 排序算法题:比如给定一个整数数组,要求对其进行排序。可以使用内置的排序函数sorted,也可以实现冒泡排序、快速排序等传统排序算法。 在华为机考中,除了要求正确实现题目的功能外,还可能会对代码的时间复杂度和空间复杂度有一定的要求。因此,在解决问题时,除了保证功能正确性外,还需要尽量考虑算法的效率和资源占用情况。 总之,华为机考Python实现主要是通过编写Python代码来解决给定的问题,并需要注意代码的正确性、效率和可读性。编程能力和算法思维对于成功完成华为机考非常重要。
### 回答1: Python是一种高级编程语言,它提供了丰富的数据结构和算法库,方便开发者进行各种数据处理和算法实现。以下是关于Python数据结构和算法的一些重要特点和示例: 1. 数据结构: - 列表(List)是Python中最常用的数据结构之一,它可以存储多个元素并支持常见的增删改查操作。 - 元组(Tuple)类似于列表,但是是不可变的,一旦创建就无法修改。 - 字典(Dictionary)是一种键值对存储结构,可以通过键快速查找对应的值。 - 集合(Set)是一种无序且不重复的数据结构,可以进行各种集合操作,如并集、交集、差集等。 2. 算法: - 排序算法:Python提供了多种排序算法,如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。 - 搜索算法:Python的内置函数和库中包含了各种搜索算法,如线性搜索、二分搜索等。 - 图算法:Python的标准库中提供了图相关的数据结构和算法,包括图的表示和遍历、最短路径算法等。 - 动态规划:Python支持动态规划算法的实现,可以解决一些复杂的问题,如背包问题、最长公共子序列等。 Python还有许多其他的数据结构和算法,可以根据具体需求进行选择和应用。此外,Python拥有简洁明确的语法和丰富的第三方库支持,使得数据结构和算法的实现更加简单和高效。无论是初学者还是专业开发者,都可以利用Python轻松应对各种数据处理和算法挑战。 ### 回答2: Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,它提供了许多内置的数据结构和算法,使得开发者能够轻松地处理和操作数据。 首先,关于数据结构,Python提供了许多常见的数据结构类型,如列表、元组、字典和集合等。这些数据结构可以方便地存储和操作数据。例如,列表可以用于存储一系列元素,可以通过索引访问和修改元素。字典可以将键和值对应起来,方便通过键来访问和修改值。集合可以用于存储一组元素,并且支持常见的集合操作,如并集、交集和差集等。 其次,Python还提供了许多常见的算法,可用于解决各种问题。例如,排序算法是处理数据的常见操作,Python提供了多种排序算法,如快速排序和归并排序等。搜索算法是另一类常见的算法,Python提供了线性搜索和二分搜索等算法,用于在有序或无序的数据集中查找特定元素。此外,Python还提供了诸如递归、动态规划和贪心等算法,用于解决更加复杂的问题。 使用Python进行数据结构和算法的开发具有许多优点。首先,Python具有直观和简洁的语法,使得编码和调试变得更加容易。其次,Python具有丰富的标准库和第三方库,提供了大量可用的数据结构和算法实现,开发者可以直接使用这些库来解决问题,避免了重复造轮子的工作。此外,Python还具有良好的可移植性和可扩展性,可以轻松地将代码移植到不同的平台和环境中。 总之,Python提供了丰富的数据结构和算法,在实际开发中可以方便地处理和操作数据。通过使用这些数据结构和算法,开发者可以更高效地解决问题,提高代码的可读性和可维护性。 ### 回答3: Python是一种简洁、高效且易于学习的编程语言,它可以很好地支持各种数据结构和算法。Python提供了许多内置的数据结构,如列表、元组、字典和集合,这些数据结构可以方便地存储和操作数据。 在Python中,我们可以使用列表来存储多个元素,列表可以动态增加和删除元素,还可以使用索引访问列表的元素。元组与列表类似,但是元组是不可变的,即一旦创建后就无法修改。字典是一种键值对的数据结构,通过键来访问相应的值,字典可以很方便地实现查找和映射功能。集合是一种无重复元素的数据结构,可以进行交集、并集和差集等常见的集合操作。 除了内置的数据结构外,Python还提供了丰富的库和模块来支持各种算法。例如,NumPy和SciPy库提供了许多用于科学计算和统计分析的函数和数据结构。Pandas库提供了高效的数据处理和分析工具,非常适合处理大规模的数据集。另外,Python还有许多专门用于算法和数据结构的第三方库,如NetworkX用于图算法、Python-Levenshtein用于字符串相似度计算等。 在算法方面,Python具有强大的能力,并且易于实现和调试。Python可以很方便地实现各种排序算法,如冒泡排序、快速排序和归并排序等。此外,Python还支持递归算法,可以高效地解决许多问题。Python还提供了各种内置的算法函数,如查找最大值、最小值和求和等。对于复杂的算法问题,Python还可以通过调用C或C++编写的函数或库来提高执行效率。 总而言之,Python提供了丰富的数据结构和算法支持,使程序员可以很方便地处理和分析数据,实现各种复杂的算法。无论是初学者还是专业的数据科学家,Python都是一个理想的选择。
Python算法学习是指掌握使用Python语言来解决各种问题的方法和技巧。在学习过程中,有几个重要的方面需要注意。 首先,了解基本的算法概念是必不可少的。例如,了解常见的排序算法(如冒泡排序、快速排序)和查找算法(如二分查找)等。这有助于我们理解算法的原理和思想。 其次,学习Python中的内置数据结构和函数,如列表、字典和字符串等。熟悉这些数据结构和函数的使用方法,可以帮助我们更好地解决问题,并编写出高效的算法。 第三,了解常用的算法设计技巧。例如,贪心算法、动态规划和分治法等。这些算法设计技巧可以应用于不同类型的问题,帮助我们找到解决问题的最佳方法。 第四,编写和调试算法代码是学习过程中的关键步骤。我们可以通过编写小型的算法程序来练习和巩固所学的知识。同时,调试是解决代码错误和优化算法的重要环节,需要耐心和细心。 最后,不断练习和实践是提高算法能力的关键。我们可以通过刷题、参加编程比赛和项目实践等方式来提高自己的算法水平。与其他程序员交流和分享经验也是相互学习的好机会。 总之,Python算法学习是一个渐进的过程,需要不断学习、实践和提高。通过合理的学习方法和坚持不懈的努力,我们可以不断提高自己的算法能力,并运用它来解决实际问题。

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