str := "测试adwadawdawdawd33q2wd3a12w31d躲躲藏藏错错错错错错错@@"

如果你想要检查字符串 `str` 中是否包含特殊符号，可以使用正则表达式来实现。下面是一个使用 Go 语言中的正则表达式包 `regexp` 来检查字符串中是否包含特殊符号的示例代码：

import (
    "fmt"
    "regexp"
)

func main() {
    str := "测试adwadawdawdawd33q2wd3a12w31d躲躲藏藏错错错错错错错@@"
    re := regexp.MustCompile(`[^\w\s]`) // 匹配非字母、数字、空格的字符
    if re.MatchString(str) {
        fmt.Println("字符串中包含特殊符号")
    } else {
        fmt.Println("字符串中不包含特殊符号")
    }
}

上面的代码中，使用正则表达式 `[^\w\s]` 来匹配非字母、数字、空格的字符，如果字符串中包含该类型的字符，则认为字符串中包含特殊符号，否则认为字符串中不包含特殊符号。

相关问题

用优先队列式分支限界设计算法，以文字或伪代码的形式描述算法，并给出优先队列中活结点的增加和删除全过程，数据如下： n=3，m=2，d=4； w11=1， w12=2， w21=3， w22=2， w31=1， w32=2； c11=3， c12=1， c21=1， c22=3， c31=1， c32=2。

以下是该问题的优先队列式分支限界设计算法的伪代码：

Initialize:
  Set n, m, d, w[i][j], c[i][j]
  Create a priority queue Q
  Create an initial node u
  Set u to be the root of the search tree
  Set up the initial upper bound, UB
  Set LB to be the smallest possible value

Procedure BranchBound:
  While Q is not empty:
    Dequeue the highest-priority node u from Q
    If u is a leaf node:
      If the weight and capacity constraints are satisfied:
        Update the upper bound, UB, and record the solution
      Else:
        Discard the node
    Else:
      Generate all child nodes of u
      For each child node v:
        Calculate the lower bound, LBv, of v
        If LBv is greater than UB:
          Discard v
        Else:
          If v is a leaf node:
            Enqueue v into Q
          Else:
            Enqueue v into Q based on its lower bound value

Procedure CalculateLowerBound:
  Calculate the total weight, W, of the selected items in the node
  Calculate the total capacity, C, of the selected items in the node
  If C > d:
    Return infinity
  Else:
    Calculate the remaining capacity, R, of the node
    Calculate the maximum possible weight, MW, that can be selected from the remaining items
    Return W + MW * (1 - C/d)

Procedure GenerateChildNodes:
  For each item i that has not been selected in the parent node:
    Create a new node v that includes item i
    If v satisfies the weight and capacity constraints:
      Set v as a child of u
    Else:
      Discard v

在优先队列中，每个节点都包含以下信息：

- `items`: 一个数组，表示在该节点中选中的物品；
- `weight`: 一个整数，表示在该节点中选中的物品的总重量；
- `value`: 一个整数，表示在该节点中选中的物品的总价值；
- `capacity`: 一个整数，表示在该节点中选中的物品的总容量。

优先队列中活结点的增加和删除全过程如下：

1. 初始化优先队列，将根节点加入队列中；
2. 每次从队列中取出估价函数值最小的节点；
3. 如果该节点是叶节点，判断其是否满足约束条件，若满足则更新目标值，否则该节点被剪枝；
4. 如果该节点不是叶节点，生成该节点的所有子节点；
5. 对于每个子节点，计算其估价函数值（即下界），如果下界已经大于目标值，则剪枝该子节点；
6. 如果子节点是叶节点，则将其加入队列中；
7. 如果子节点不是叶节点，则将其按照估价函数值加入队列中；
8. 重复步骤 2-7，直到队列为空。

根据以上算法和数据，可以得到最优解为6，选中的物品为1、2、3。

设某一机器由 n 个部件组成，每一种部件都可以从 m 个不同的供应商处购得。设 wij 是从供应商 j 处购得的部件 i 的重量，cij 是相应的价格。试设计算法，给出总价格不超过 d 的最小重量机器设计，输出最小重量，以及每个部件的供应商。用优先队列式分支限界设计算法，给出优先队列中活结点的增加和删除全过程，数据如下： n=3，m=2，d=4； w11=1， w12=2， w21=3， w22=2， w31=1， w32=2； c11=3， c12=1， c21=1， c22=3， c31=1， c32=2。

以下是使用优先队列分支限界法求解该问题的伪代码：

1. 初始化状态空间树的根节点为初始状态
2. 将根节点压入优先队列中，同时初始化最优解为无穷大
3. 当优先队列不为空时，重复以下步骤：
   1) 弹出优先队列中最优先的节点，并将其标记为活节点
   2) 如果活节点的下界值大于等于当前最优解，剪枝，跳过该节点
   3) 如果活节点为叶子节点且其重量小于当前最优解，更新最优解
   4) 如果活节点不是叶子节点，则根据规则选择一个部件进行扩展，生成子节点
   5) 将子节点加入优先队列中，并更新队列中的活节点
4. 输出最小重量和每个部件的供应商

其中，下界值的计算可以采用线性规划方法，即对于每个部件 i，设 xi 表示从哪个供应商购买该部件，则有如下的线性规划模型：

min ∑cijxi
s.t. ∑wijxi ≤ d
     xi ∈ {0, 1, ..., m-1}

其中，第一个约束条件保证总价格不超过 d，第二个约束条件保证每个部件只能从一个供应商购买。将该线性规划模型转化为标准形式后，即可使用单纯形法求解，得到下界值。

优先队列中的活节点是按照下界值从小到大排序的，因此，当有新的节点加入队列时，需要重新排序。同时，当队列中的某个节点被扩展后，也需要重新计算其下界值，并更新队列中的位置。具体实现可以使用堆数据结构。

以下是对给定数据进行分支限界求解的过程：

1. 初始化状态空间树的根节点为初始状态，即所有部件都从第一个供应商购买，此时重量为 6，总价格为 7。
2. 将根节点压入优先队列中。
3. 弹出优先队列中最优先的节点，为根节点。
4. 根节点为非叶子节点，根据规则选择一个部件进行扩展，选择第一个部件，可以从第二个供应商购买，此时生成子节点，重量为 5，总价格为 5。
5. 将子节点加入优先队列中。
6. 重新排序优先队列，子节点的下界值为 5，比根节点的下界值小，因此子节点排在根节点前面。
7. 弹出优先队列中最优先的节点，为子节点。
8. 子节点为叶子节点，重量为 5，总价格为 5，更新最优解。
9. 弹出优先队列中最优先的节点，为根节点。
10. 根节点为非叶子节点，根据规则选择一个部件进行扩展，选择第二个部件，可以从第一个供应商购买，此时生成子节点，重量为 4，总价格为 4。
11. 将子节点加入优先队列中。
12. 重新排序优先队列，子节点的下界值为 4，比根节点的下界值小，因此子节点排在根节点前面。
13. 弹出优先队列中最优先的节点，为子节点。
14. 子节点为叶子节点，重量为 4，总价格为 4，更新最优解。
15. 弹出优先队列中最优先的节点，为子节点。
16. 由于此时优先队列为空，搜索结束，输出最小重量为 4，每个部件的供应商为第二个供应商、第一个供应商、第二个供应商。