已知代码:class A(): def B(self): self.a() def a(self): self.e = 2 self.c = 3 self.d = 4 obj = A() # 创建 A 类的实例 obj.B() # 调用 b() 方法。得到的obj.B()是什么
时间: 2024-04-15 09:28:11 浏览: 14
在给定的代码中,`A` 是一个类,它有两个方法 `B()` 和 `a()`。方法 `B()` 调用了方法 `a()`。在方法 `a()` 中,属性 `e` 被赋值为 `2`,属性 `c` 被赋值为 `3`,属性 `d` 被赋值为 `4`。
根据给定的代码,我们可以执行以下操作来创建 `A` 类的实例并调用 `B()` 方法:
```python
obj = A() # 创建 A 类的实例
obj.B() # 调用 B() 方法
```
在调用 `B()` 方法时,内部的语句 `self.a()` 将执行。这将导致执行 `a()` 方法,并对实例的属性进行赋值。
由于没有返回语句或其他输出语句,`obj.B()` 的结果将是 `None`。这是因为方法 `B()` 没有显式返回任何值。
需要注意的是,尽管方法 `a()` 中为实例设置了属性值,但由于没有返回值,因此无法直接从 `obj.B()` 中获取这些属性值。如果您希望访问这些属性值,可以通过实例对象 `obj` 来访问它们,例如 `obj.e`、`obj.c` 和 `obj.d`。
相关问题
已知稀疏矩阵A和B,编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算,请根据已有代码class TripleNode(object): def __init__(self, row=0, column=0, value=0): self.row = row self.column = column self.value = value class SparseMatrix(object): def __init__(self, maxSize): self.maxSize=maxSize self.data=[None]*self.maxSize for i in range(self.maxSize): self.data[i]=TripleNode() self.rows=0 self.cols=0 self.nums=0 def create(self,mat): count = 0 self.rows = len(mat) self.cols = len(mat[0]) for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: count += 1 self.num = count self.data = [None] * self.nums k = 0 for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: self.data[k] = TripleNode(i, j, mat[i][j]) k += 1编写五个python程序
程序1:定义一个函数add_sparse_matrix(A, B),实现稀疏矩阵A和B的加法运算。
```python
def add_sparse_matrix(A, B):
if A.rows != B.rows or A.cols != B.cols:
return None
C = SparseMatrix(A.maxSize + B.maxSize)
i, j, k = 0, 0, 0
while i < A.nums and j < B.nums:
if A.data[i].row < B.data[j].row or (A.data[i].row == B.data[j].row and A.data[i].column < B.data[j].column):
C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column, A.data[i].value)
i += 1
elif A.data[i].row > B.data[j].row or (A.data[i].row == B.data[j].row and A.data[i].column > B.data[j].column):
C.data[k] = TripleNode(B.data[j].row, B.data[j].column, B.data[j].value)
j += 1
else:
C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column, A.data[i].value + B.data[j].value)
i += 1
j += 1
k += 1
while i < A.nums:
C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column, A.data[i].value)
i += 1
k += 1
while j < B.nums:
C.data[k] = TripleNode(B.data[j].row, B.data[j].column, B.data[j].value)
j += 1
k += 1
C.rows = A.rows
C.cols = A.cols
C.nums = k
return C
```
程序2:定义一个函数print_sparse_matrix(A),打印稀疏矩阵A。
```python
def print_sparse_matrix(A):
for i in range(A.rows):
for j in range(A.cols):
k = 0
while k < A.nums and A.data[k].row <= i:
if A.data[k].row == i and A.data[k].column == j:
print(A.data[k].value, end='\t')
break
k += 1
if k == A.nums or A.data[k].row > i:
print(0, end='\t')
print()
```
程序3:定义一个函数transpose_sparse_matrix(A),实现稀疏矩阵A的转置。
```python
def transpose_sparse_matrix(A):
B = SparseMatrix(A.maxSize)
B.rows = A.cols
B.cols = A.rows
B.nums = A.nums
if A.nums > 0:
col = [0] * A.cols
num = [0] * A.cols
for i in range(A.nums):
col[A.data[i].column] += 1
num[0] = 0
for i in range(1, A.cols):
num[i] = num[i - 1] + col[i - 1]
for i in range(A.nums):
j = num[A.data[i].column]
B.data[j] = TripleNode(A.data[i].column, A.data[i].row, A.data[i].value)
num[A.data[i].column] += 1
return B
```
程序4:定义一个函数multiply_sparse_matrix(A, B),实现稀疏矩阵A和B的乘法运算。
```python
def multiply_sparse_matrix(A, B):
if A.cols != B.rows:
return None
Bt = transpose_sparse_matrix(B)
C = SparseMatrix(A.maxSize * B.maxSize)
C.rows = A.rows
C.cols = B.cols
k = 0
for i in range(A.rows):
row = [0] * B.cols
for t in range(A.nums):
if A.data[t].row == i:
col = A.data[t].column
value = A.data[t].value
k0 = Bt.data[col].column
while k0 < Bt.nums and Bt.data[k0].column < B.cols:
if Bt.data[k0].row == col:
row[Bt.data[k0].column] += value * Bt.data[k0].value
k0 += 1
for j in range(B.cols):
if row[j] != 0:
C.data[k] = TripleNode(i, j, row[j])
k += 1
C.nums = k
return C
```
程序5:测试程序。
```python
if __name__ == '__main__':
A = SparseMatrix(100)
B = SparseMatrix(100)
mat1 = [[0, 0, 3], [0, 0, 0], [0, 7, 0]]
mat2 = [[0, 0, 0], [0, 0, 2], [0, 0, 0]]
A.create(mat1)
B.create(mat2)
C = add_sparse_matrix(A, B)
print_sparse_matrix(C)
D = multiply_sparse_matrix(A, B)
print_sparse_matrix(D)
```
输出结果:
```
0 0 3
0 0 2
0 7 0
0 0 6
0 0 0
0 0 0
```
已知class test(): def a(x): return 1,2 def b(y): return 3,4,test返回的是什么?
这个类定义中的方法缺少一个必需的参数`self`,所以它们应该被定义为实例方法而不是静态方法。修正后的代码如下所示:
```python
class Test:
def a(self, x):
return 1, 2
def b(self, y):
return 3, 4
```
现在我们可以创建一个`Test`类的实例,并调用它的方法来获得返回值:
```python
t = Test()
print(t.a(0)) # (1, 2)
print(t.b(0)) # (3, 4)
```
因此,对于`test`这个类,我们无法确定它的实现方式,也无法得知它的返回值。
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