mp = [[iter(range(len(mf[i]))) for j in range(len(mf[i]))] for i in range(len(mf))] for i in range(len(mf)): for j in range(len(mf[i])): mp[i].append(None) flag = True while(flag): key = {} for i in range(6): mp[i] = itertools.permutations(range(len(mf[i]))) flag=False这段代码的问题?

时间: 2024-04-25 21:26:30 浏览: 178
这段代码有几个问题: 1. 缺少对`itertools`模块的导入 2. 在第3行中,`mf`列表没有被定义,可能会导致`NameError`异常。 3. 在第5行中,将`None`添加到了`mp[i]`的末尾,但是`mp[i]`被定义为一个由迭代器组成的列表,因此这个操作可能会导致混淆和错误。 4. 在第8行中,`itertools.permutations()`返回的是一个迭代器对象,但是它没有被保存到任何变量中,因此这个操作实际上是没有意义的。 5. 在第10行中,`flag`被设置为`False`,但是在之前的代码中并没有修改它的值,因此这个循环可能会立即终止。 另外,这段代码中出现了硬编码的常量`6`,不够通用化,应该使用`len(mf)`来代替。
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f1 = ['e'] # >10% f2 = ['a', 'i', 'r', 't', 'o', 'n'] f3 = ['s', 'l', 'c'] f4 = ['u', 'p', 'm', 'd', 'h'] f5 = ['g', 'b', 'y', 'f', 'v'] f6 = ['w', 'k', 'x', 'z', 'q', 'j'] # <1% mf = [f1, f2, f3, f4, f5, f6] mp = [[iter(range(len(mf[i]))) for j in range(len(mf[i]))] for i in range(len(mf))] for i in range(len(mf)): for j in range(len(mf[i])): mp[i].append(None) flag = True while(flag): key = {} for i in range(len(mf)): mp[i] = itertools.permutations(range(len(mf[i])))我这里得到的mp会是?

根据代码可以看出,mp是一个二维列表,包含了6个子列表,每个子列表都是由若干个迭代器和None元素构成的。迭代器用来生成每个子列表中的排列。根据代码中的实现,mp的形状应该是一个6行12列的二维列表,其中前6列是迭代器,后6列是None元素。具体的mp列表如下所示: ```python mp = [ [iter(range(len(f1))), None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None], [iter(range(len(f2))), iter(range(len(f2))), iter(range(len(f2))), iter(range(len(f2))), iter(range(len(f2))), iter(range(len(f2))), None, None, None, None, None, None], [iter(range(len(f3))), iter(range(len(f3))), iter(range(len(f3))), None, None, None, None, None, None, None, None, None], [iter(range(len(f4))), iter(range(len(f4))), iter(range(len(f4))), iter(range(len(f4))), iter(range(len(f4))), None, None, None, None, None, None, None], [iter(range(len(f5))), iter(range(len(f5))), iter(range(len(f5))), iter(range(len(f5))), iter(range(len(f5))), None, None, None, None, None, None, None], [iter(range(len(f6))), iter(range(len(f6))), iter(range(len(f6))), iter(range(len(f6))), iter(range(len(f6))), iter(range(len(f6))), None, None, None, None, None, None] ] ```

guess_key1(cipher_text, words): letter_frequency = get_letter_frequency(cipher_text.lower()) sorted_letters = sorted(letter_frequency.keys(), key=lambda x: letter_frequency[x], reverse=True) # paixu most_common_letters_m = [sorted_letters[:8], sorted_letters[8:16], sorted_letters[-10:]] # high 8 middle 8 low 10 f1 = ['e'] # >10% f2 = ['a', 'i', 'r', 't', 'o', 'n'] f3 = ['s', 'l', 'c'] f4 = ['u', 'p', 'm', 'd', 'h'] f5 = ['g', 'b', 'y', 'f', 'v'] f6 = ['w', 'k', 'x', 'z', 'q', 'j'] # <1% mf = [f1, f2, f3, f4, f5, f6] mp = [[iter(range(len(mf[i]))) for j in range(len(mf[i]))] for i in range(len(mf))] for i in range(len(mf)): for j in range(len(mf[i])): mp[i].append(None) flag = True while(flag): key = {} for i in range(len(mf)): mp[i] = itertools.permutations(range(len(mf[i]))) flag=False for i in range(6): for j in range(len(mf[i])): index = next(mp[i][j]) key.update({most_common_letters_m[i][index]: mf[i][j]}) decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) if is_plaintext(decrypted_text, words): flag=False return key 我的想法是,每次取mp的一种排列,得到一个key,检验不通过再取mp的下一种排列,如何修改?

你可以在`while`循环内部使用一个`for`循环来遍历`mp`中的所有排列,如果某个排列解密后能通过检验,则直接返回`key`,否则继续遍历下一个排列。修改后的代码如下: ``` guess_key1(cipher_text, words): letter_frequency = get_letter_frequency(cipher_text.lower()) sorted_letters = sorted(letter_frequency.keys(), key=lambda x: letter_frequency[x], reverse=True) most_common_letters_m = [sorted_letters[:8], sorted_letters[8:16], sorted_letters[-10:]] f1 = ['e'] f2 = ['a', 'i', 'r', 't', 'o', 'n'] f3 = ['s', 'l', 'c'] f4 = ['u', 'p', 'm', 'd', 'h'] f5 = ['g', 'b', 'y', 'f', 'v'] f6 = ['w', 'k', 'x', 'z', 'q', 'j'] mf = [f1, f2, f3, f4, f5, f6] mp = [[iter(range(len(mf[i]))) for j in range(len(mf[i]))] for i in range(len(mf))] for i in range(len(mf)): for j in range(len(mf[i])): mp[i].append(None) flag = True while(flag): for i in range(len(mf)): for j in range(len(mf[i])): index = next(mp[i][j]) key = {} for k in range(len(most_common_letters_m)): key[most_common_letters_m[k][index]] = mf[k][j] decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) if is_plaintext(decrypted_text, words): return key flag = False ```
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Traceback (most recent call last): File "symmetry.py", line 17, in <module> centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] File "mtrand.pyx", line 903, in numpy.random.mtrand.RandomState.choice ValueError: a must be greater than 0 unless no samples are taken。import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist # 读取POSCAR文件 with open('69_POSCAR', 'r') as f: lines = f.readlines() # 提取晶格矢量和C原子坐标 lattice = np.array([list(map(float, lines[i].split())) for i in range(2, 5)]) coords = np.array([list(map(float, line.split())) for line in lines[8:]]) # 提取C原子的坐标 C_coords = coords[coords[:, 2] == 6][:, :3] # 初始化聚类中心 n_clusters = 3 centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] # 迭代聚类 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个C原子到聚类中心的距离 distances = cdist(C_coords, centers) # 分配聚类标签 labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心 for j in range(n_clusters): centers[j] = np.mean(C_coords[labels == j], axis=0) # 输出聚类结果和聚类中心 print('C原子聚类结果:') for i in range(len(C_coords)): print('C{}: ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f}),聚类标签:{}'.format( i+1, C_coords[i][0], C_coords[i][1], C_coords[i][2], labels[i]+1)) print('聚类中心:') for i in range(len(centers)): print('聚类{}中心:({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(i+1, centers[i][0], centers[i][1], centers[i][2]))。修改代码。

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