帮我修改这段代码 from collections import deque class BTNode: def __init__(self,d=None): self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: def __init__(self,d=None): self.b=d def SetRoot(self,r): self.b=r def DispBTree(self): return self._DispBTreel(self.b) def _DispBTree1(self,t): if t==None: return "" else: bstr=str(t.data) if t.lchild!=None or t.rchild!=None: bstr+="(" bstr+=self._DispBTree(t.lchild) if t.rchild!=None: bstr+="," bstr+=self._DispBTree(t.rchild) bstr==")" return bstr def RePostOrder(bt): _RePostOrder(bt.b) def _RePostOrder(t): if t==None: return print(t.data+" ") _RePostOrder(t.lchild) _RePostOrder(t.rchild) b=BTNode('A') p1=BTNode('B') p2=BTNode('C') p3=BTNode('D') p4=BTNode('E') p5=BTNode('F') p6=BTNode('G') b.lchild=p1 b.rchild=p2 p1.lchild=p3 p1.rchild=p4 p2.lchild=p5 p2.rchild=p6 bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' ');print(bt.DispBTree()) print("求解结果:") RePostOrder(bt)

时间: 2023-07-16 22:12:42 浏览: 97
CPP

我的代码数据结构求修改

代码存在一些小问题，我给你修改一下： ```python from collections import deque class BTNode: def __init__(self,d=None): self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: def __init__(self,d=None): self.b=d def SetRoot(self,r): self.b=r def DispBTree(self): return self._DispBTree(self.b) def _DispBTree(self,t): if t==None: return "" else: bstr=str(t.data) if t.lchild!=None or t.rchild!=None: bstr+="(" bstr+=self._DispBTree(t.lchild) if t.rchild!=None: bstr+="," bstr+=self._DispBTree(t.rchild) bstr+=")" return bstr def RePostOrder(bt): _RePostOrder(bt.b) def _RePostOrder(t): if t==None: return _RePostOrder(t.lchild) _RePostOrder(t.rchild) print(t.data) b=BTNode('A') p1=BTNode('B') p2=BTNode('C') p3=BTNode('D') p4=BTNode('E') p5=BTNode('F') p6=BTNode('G') b.lchild=p1 b.rchild=p2 p1.lchild=p3 p1.rchild=p4 p2.lchild=p5 p2.rchild=p6 bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' ') print(bt.DispBTree()) print("求解结果:") RePostOrder(bt) ``` 这段代码是二叉树后序遍历算法的实现。其中 `_RePostOrder` 是递归函数，用于对二叉树进行后序遍历；`RePostOrder` 函数则是对 `_RePostOrder` 的一个包装，用于外部调用。在 `main` 函数中，我们创建了一个二叉树，并调用 `RePostOrder` 函数对其进行后序遍历。
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补全from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def __init__(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def __init__(self,d=None): #构造方法 …… def SetRoot(self,r): #设置根结点为r …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 ……. if __name__ == '__main__': b=BTNode('A') #建立各个结点 p1=BTNode('B') …… b.lchild=p1 #建立结点之间的关系 b.rchild=p2 …… bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) from BTree import BTree,BTNode def RePostOrder(bt): #求解算法 _RePostOrder(bt.b) def _RePostOrder(t): if _________: print(t.data+" ") _______________ _______________ #主程序 b=BTNode('A') #建立各个结点 p1=BTNode('B') …… b.lchild=p1 #建立结点之间的关系 b.rchild=p2 …… bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' ');print(bt.DispBTree()) print("求解结果:") _______________

from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def __init__(self,d=None): #构造方法 self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def __init__(self,...

请注释以下代码并说出整体做了什么from collections import Counter from utils import flatten_lists class Metrics(object): """用于评价模型,计算每个标签的精确率,召回率,F1分数""" def __init__(self, golden_tags, predict_tags, remove_O=False): # [[t1, t2], [t3, t4]...] --> [t1, t2, t3, t4...] self.golden_tags = flatten_lists(golden_tags) self.predict_tags = flatten_lists(predict_tags) if remove_O: # 将O标记移除，只关心实体标记 self._remove_Otags() # 辅助计算的变量 self.tagset = set(self.golden_tags) self.correct_tags_number = self.count_correct_tags() self.predict_tags_counter = Counter(self.predict_tags) self.golden_tags_counter = Counter(self.golden_tags) # 计算精确率 self.precision_scores = self.cal_precision() # 计算召回率 self.recall_scores = self.cal_recall() # 计算F1分数 self.f1_scores = self.cal_f1() def cal_precision(self): precision_scores = {} for tag in self.tagset: precision_scores[tag] = self.correct_tags_number.get(tag, 0) / \ self.predict_tags_counter[tag] return precision_scores def cal_recall(self): recall_scores = {} for tag in self.tagset: recall_scores[tag] = self.correct_tags_number.get(tag, 0) / \ self.golden_tags_counter[tag] return recall_scores def cal_f1(self): f1_scores = {} for tag in self.tagset: p, r = self.precision_scores[tag], self.recall_scores[tag] f1_scores[tag] = 2 * p * r / (p + r + 1e-10) # 加上一个特别小的数，防止分母为0 return f1_scores

这段代码定义了一个 Metrics 类，用于评价模型在文本序列标注任务中的性能表现，包括每个标签的精确率、召回率和 F1 分数。 该类的初始化函数接受两个参数 golden_tags 和 predict_tags，它们分别表示正确的标注...

NameError: name 'CreateBTree2' is not defined 以下代码：from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 self.root=BTNode(d) def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 return self._DispBTree1(self.root) def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 if t==None: return '' else: return '(%s%s%s)' % (t.data,self._DispBTree1(t.lchild),self._DispBTree1(t.rchild)) def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 return self._FindNode1(self.root,x) def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 if t==None: return None elif t.data==x: return t else: p=self._FindNode1(t.lchild,x) if p!=None: return p else: return self._FindNode1(t.rchild,x) def Height(self): #求二叉树高度的算法 return self._Height1(self.root) def _Height1(self,t): #被Height方法调用 if t==None: return 0 else: return max(self._Height1(t.lchild),self._Height1(t.rchild))+1 def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 _PreOrder(bt.root) def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 if t!=None: print(t.data,end=' ') _PreOrder(t.lchild) _PreOrder(t.rchild) def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 _InOrder(bt.root) def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 if t!=None: _InOrder(t.lchild) print(t.data,end=' ') _InOrder(t.rchild) def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 _PostOrder(bt.root) def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 if t!=None: _PostOrder(t.lchild) _PostOrder(t.rchild) print(t.data,end=' ') def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 Q=deque() Q.append(bt.root) while len(Q)!=0: t=Q.popleft() print(t.data,end=' ') if t.lchild!=None: Q.append(t.lchild) if t.rchild!=None: Q.append(t.rchild) def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 n=len(posts) return _CreateBTree2(posts,0,ins,0,n) def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 if n<=0: return None else: r=BTNode(posts[i+n-1]) k=ins.index(posts[i+n-1]) r.lchild=_CreateBTree2(posts,i,ins,j,k-j) r.rchild=_CreateBTree2(posts,i+k-j,ins,k+1,n-(k-j)-1) return r #主程序 ins=[1,2,3,4,5] posts=[5,4,3,2,1] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt=BTree() bt.root=CreateBTree2(posts,len(posts)-1,ins,0,len(ins)) print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x=值 p=bt.FindNode(x) if p is not None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); PreOrder(bt); print() print(" 中序序列:",end=' '); InOrder(bt); print() print(" 后序序列:",end=' '); PostOrder(bt); print() print(" 层次序列:",end=' '); LevelOrder(bt); print()

这个错误是因为在代码中调用了CreateBTree2函数，但是该函数没有被定义。请确认你已经定义或导入了CreateBTree2函数。如果你没有定义这个函数，请添加以下代码到你的程序中： def CreateBTree2(posts,ins): # ...

from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

这段代码是一个基于VGG的神经网络模型的定义，主要用于特征提取。其中包括两个类：BackboneBase_VGG和Backbone_VGG以及一个函数build_backbone。 BackboneBase_VGG类是VGG的基础类，用于构建VGG神经网络...

补全代码 from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()补全代码

from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def __init__(self,d=None): #构造方法 self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def __init__(self,d=...

import re import json from collections import defaultdict from question_classifier import * from question_parser import * from answer_search import * from tuomin_word import * '''问答类''' class ChatBotGraph: def __init__(self): self.classifier = QuestionClassifier() self.parser = QuestionPaser() self.searcher = AnswerSearcher() self.keyword_chains = {} self.delimit = '\x00' def chat_main(self, sent, name='珍一堂'): with open('con2.json', 'r') as f: config = json.load(f) # 根据参数获取配置文件中的值 if name in config: name_config = config[name] else: name_config = None answer = '您好，我是在线智能小助理,有什么需要帮助你的?若是没回答上来,请拨打人工电话:{}'.format(name_config) # (2023/7/10)新加入代码 ************************ gfw = DFAFilter() gfw.parse('./stop_word.txt') sent = gfw.filter(sent) print(sent) res_classify = self.classifier.classify(sent) if not res_classify: return answer res_sql = self.parser.parser_main(res_classify) final_answers = self.searcher.search_main(res_sql) if not final_answers: return answer else: return '\n'.join(final_answers) if __name__ == '__main__': path = './stop_word.txt' handler = ChatBotGraph() handler.parse(path) while 1: question = input('用户:') answer = handler.chat_main(question) print('助理小李:', answer) 能解释一下这个代码吗

这段代码是一个基于问答系统的聊天机器人的实现。让我来解释一下主要的部分： 1. 导入必要的库：代码开头导入了一些需要使用的库，如re（正则表达式操作）、json（处理 JSON 数据）、defaultdict（创建默认值...

补全代码：from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()

from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def __init__(self,d=None): #构造方法 self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def __init__(self,d=...

优化下面代码class TreeNode: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None root = TreeNode('a') root.left = TreeNode('b') root.right = TreeNode('c') root.left.left = TreeNode('d') root.left.right = TreeNode('e') root.right.left = TreeNode('f') root.right.right = TreeNode('g') root.left.left.left = TreeNode('h') root.left.left.right = TreeNode('i') def preorder_traversal(root): if not root: return print(root.val, end=' ') preorder_traversal(root.left) preorder_traversal(root.right) def inorder_traversal(root): if not root: return inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') inorder_traversal(root.right) def postorder_traversal(root): if not root: return postorder_traversal(root.left) postorder_traversal(root.right) print(root.val, end=' ') from collections import deque def level_order_traversal(root): if not root: return queue = deque() queue.append(root) while queue: node = queue.popleft() print(node.val, end=' ') if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) def get_height(root): if not root: return 0 left_height = get_height(root.left) right_height = get_height(root.right) return max(left_height, right_height) + 1 def get_node_count(root): if not root: return 0 left_node_count = get_node_count(root.left) right_node_count = get_node_count(root.right) return left_node_count + right_node_count + 1 print("先序遍历：") preorder_traversal(root) print("中序遍历：") inorder_traversal(root) print("后序遍历：") postorder_traversal(root) print("层次遍历：") level_order_traversal(root) print("该二叉树的高度为：") get_height(root) print("该二叉树的节点个数为 ") get_node_count(root)

这段代码实现了二叉树的四种遍历方式和获取二叉树的高度和节点个数。代码本身没有什么问题，但是可以考虑进行一些优化。 1. 可以在遍历时使用yield关键字，将遍历结果逐个返回，而不是一次性打印出来。这样可以节省...

from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()

=None: print("bt中存在"+x) else: print("bt中不存在"+x) print("bt的高度=%d" %(bt.Height())) print("先序序列:",end=' '); PreOrder(bt); print() print("中序序列:",end=' '); InOrder(bt); print() print(...

class QNode: def __init__(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res完善代码并写出主程序

from collections import deque class QNode: def __init__(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, ...

优化下列代码from collections import defaultdict class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices self.graph = [] def add_edge(self, u, v, w): self.graph.append([u, v, w]) def find(self, parent, i): if parent[i] == i: return i return self.find(parent, parent[i]) def union(self, parent, rank, x, y): xroot = self.find(parent, x) yroot = self.find(parent, y) if rank[xroot] < rank[yroot]: parent[xroot] = yroot elif rank[xroot] > rank[yroot]: parent[yroot] = xroot else: parent[yroot] = xroot rank[xroot] += 1 def kruskal_mst(self): result = [] i = 0 e = 0 self.graph = sorted(self.graph, key=lambda item: item[2]) parent = [] rank = [] for node in range(self.V): parent.append(node) rank.append(0) while e < self.V - 1: u, v, w = self.graph[i] i = i + 1 x = self.find(parent, u) y = self.find(parent, v) if x != y: e = e + 1 result.append([u, v, w]) self.union(parent, rank, x, y) print("Following are the edges in the constructed MST") for u, v, weight in result: print("{0} - {1}: {2}".format(u, v, weight)) g = Graph(5) g.add_edge(0, 1, 10) g.add_edge(0, 2, 6) g.add_edge(0, 3, 5) g.add_edge(1, 3, 15) g.add_edge(2, 3, 4) g.kruskal_mst()

from collections import defaultdict class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices self.graph = defaultdict(list) def add_edge(self, u, v, w): self.graph[u].append((v, w)) self....

class QNode: def __init__(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1完善代码

这段代码是一个基于广度优先搜索（BFS）的无权图最短路径算法实现。下面是完整的代码： from collections import deque class QNode: def __init__(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Short...

class QNode: def __init__(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1 return None完善代码并写出主程序

这段代码实现了一个基于广度优先搜索的无权图最短路径算法。下面是完整的代码，并附上一个简单的测试程序。 from collections import deque class QNode: def __init__(self, p, pre): self.vno = p self....

import torch import torch.nn as nn from torchtext.datasets import AG_NEWS from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() for (label, line) in train_iter: counter.update(tokenizer(line)) vocab = build_vocab_from_iterator([counter], specials=["<unk>"]) word2idx = dict(vocab.stoi) # 设定超参数 embedding_dim = 64 hidden_dim = 128 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 定义模型 class RNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(RNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 4) def forward(self, x): x = self.embedding(x) out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型、优化器和损失函数 model = RNN(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义数据加载器 train_iter = AG_NEWS(split='train') train_data = [] for (label, line) in train_iter: label = torch.tensor([int(label)-1]) line = torch.tensor([word2idx[word] for word in tokenizer(line)]) train_data.append((line, label)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: model.zero_grad() output = model(input) loss = criterion(output, target.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * input.size(0) print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(epoch+1, total_loss/len(train_data)))改错

需要在开头添加 from collections import Counter。 另外，在模型训练时，需要将模型设置为训练模式（model.train()），以启用 dropout 和 batch normalization 等功能。同时，还需要将输入和目标数据转移到 ...

import random from collections import deque # 定义状态类 class State: def __init__(self, location, direction, grid): self.location = location # 吸尘器位置坐标 self.direction = direction # 吸尘器方向 self.grid = grid # 环境状态矩阵 # 定义操作符 actions = ['UP', 'DOWN', 'LEFT', 'RIGHT'] movements = { 'UP': (-1, 0), 'DOWN': (1, 0), 'LEFT': (0, -1), 'RIGHT': (0, 1) } def move(state, action): # 根据操作进行移动 row, col = state.location dr, dc = movements[action] new_location = (row + dr, col + dc) new_direction = action new_grid = state.grid.copy() new_grid[row][col] = 0 return State(new_location, new_direction, new_grid) # 实现广度优先搜索算法 def bfs(initial_state): queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() if is_goal_state(state): return state for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return None # 判断是否为目标状态 def is_goal_state(state): for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: return False return True # 构造初始状态 def generate_initial_state(): location = (random.randint(0, 2), random.randint(0, 2)) direction = random.choice(actions) grid = [[1 if random.random() < 0.2 else 0 for _ in range(3)] for _ in range(3)] return State(location, direction, grid) # 运行搜索算法 initial_state = generate_initial_state() goal_state = bfs(initial_state) # 评价性能 def calculate_path_cost(state): path_cost = 0 for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: path_cost += 1 return path_cost def calculate_search_cost(): search_cost = 0 queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() search_cost += 1 if is_goal_state(state): return search_cost for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return search_cost path_cost = calculate_path_cost(goal_state) search_cost = calculate_search_cost() print("目标状态路径代价：", path_cost) print("搜索开销：", search_cost) 错误为:list index out of range 请改正

这个错误通常发生在你尝试访问列表中不存在的索引时。在你的代码中，错误可能发生在以下几处： 1 在构造初始状态 generate_initial_state() 函数中，你使用了 random....请在这两处进行修改，并重新运行代码。

class Solution: def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]: if not root: return [] res, deque = [], collections.deque([root]) while deque: tmp = collections.deque() for _ in range(len(deque)): node = deque.popleft() if len(res) % 2: tmp.appendleft(node.val) # 偶数层 -> 队列头部 else: tmp.append(node.val) # 奇数层 -> 队列尾部 if node.left: deque.append(node.left) if node.right: deque.append(node.right) res.append(list(tmp)) 讲解一下这个程序

这个程序是一个二叉树按层序遍历的算法，它的实现基于一个双端队列 deque 和一个结果列表 res，其中 deque 存储当前层的节点，res 存储所有层的节点值。 程序从根节点 root 开始遍历，如果 root 为空，则直接返回空...

cannot import name 'Iterable' from 'collections' (D:\anaconda\lib\collections\__init__.py) cannot import name 'Iterable' from 'collections' (D:\anaconda\lib\collections\__init__.py) : cannot import name 'Iterable' from 'collections' (D:\anaconda\lib\collections\__init__.py

这个错误通常是因为您的代码中导入的Iterable无法从collections模块中找到。这可能是由于您使用的Python版本较低导致的。 您可以尝试以下解决方法： 1. 确保您使用的是Python 3.x版本，因为Iterable是在...

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深入浅出：自定义 Grunt 任务的实践指南

资源摘要信息:"Grunt 是一个基于 Node.js 的自动化任务运行器，它极大地简化了重复性任务的管理。在前端开发中，Grunt 经常用于压缩文件、运行测试、编译 LESS/SASS、优化图片等。本文档提供了自定义 Grunt 任务的示例，对于希望深入掌握 Grunt 或者已经开始使用 Grunt 但需要扩展其功能的开发者来说，这些示例非常有帮助。" ### 知识点详细说明 #### 1. 创建和加载任务 在 Grunt 中，任务是由 JavaScript 对象表示的配置块，可以包含任务名称、操作和选项。每个任务可以通过 `grunt.registerTask(taskName, [description, ] fn)` 来注册。例如，一个简单的任务可以这样定义： ```javascript grunt.registerTask('example', function() { grunt.log.writeln('This is an example task.'); }); ``` 加载外部任务，可以通过 `grunt.loadNpmTasks('grunt-contrib-jshint')` 来实现，这通常用在安装了新的插件后。 #### 2. 访问 CLI 选项 Grunt 支持命令行接口（CLI）选项。在任务中，可以通过 `grunt.option('option')` 来访问命令行传递的选项。 ```javascript grunt.registerTask('printOptions', function() { grunt.log.writeln('The watch option is ' + grunt.option('watch')); }); ``` #### 3. 访问和修改配置选项 Grunt 的配置存储在 `grunt.config` 对象中。可以通过 `grunt.config.get('configName')` 获取配置值，通过 `grunt.config.set('configName', value)` 设置配置值。 ```javascript grunt.registerTask('printConfig', function() { grunt.log.writeln('The banner config is ' + grunt.config.get('banner')); }); ``` #### 4. 使用 Grunt 日志 Grunt 提供了一套日志系统，可以输出不同级别的信息。`grunt.log` 提供了 `writeln`、`write`、`ok`、`error`、`warn` 等方法。 ```javascript grunt.registerTask('logExample', function() { grunt.log.writeln('This is a log example.'); grunt.log.ok('This is OK.'); }); ``` #### 5. 使用目标 Grunt 的配置可以包含多个目标（targets），这样可以为不同的环境或文件设置不同的任务配置。在任务函数中，可以通过 `this.args` 获取当前目标的名称。 ```javascript grunt.initConfig({ jshint: { options: { curly: true, }, files: ['Gruntfile.js'], my_target: { options: { eqeqeq: true, }, }, }, }); grunt.registerTask('showTarget', function() { grunt.log.writeln('Current target is: ' + this.args[0]); }); ``` #### 6. 异步任务 Grunt 支持异步任务，这对于处理文件读写或网络请求等异步操作非常重要。异步任务可以通过传递一个回调函数给任务函数来实现。若任务是一个异步操作，必须调用回调函数以告知 Grunt 任务何时完成。 ```javascript grunt.registerTask('asyncTask', function() { var done = this.async(); // 必须调用 this.async() 以允许异步任务。 setTimeout(function() { grunt.log.writeln('This is an async task.'); done(); // 任务完成时调用 done()。 }, 1000); }); ``` ### Grunt插件和Gruntfile配置 Grunt 的强大之处在于其插件生态系统。通过 `npm` 安装插件后，需要在 `Gruntfile.js` 中配置这些插件，才能在任务中使用它们。Gruntfile 通常包括任务注册、任务配置、加载外部任务三大部分。 - 任务注册：使用 `grunt.registerTask` 方法。 - 任务配置：使用 `grunt.initConfig` 方法。 - 加载外部任务：使用 `grunt.loadNpmTasks` 方法。 ### 结论 通过上述的示例和说明，我们可以了解到创建一个自定义的 Grunt 任务需要哪些步骤以及需要掌握哪些基础概念。自定义任务的创建对于利用 Grunt 来自动化项目中的各种操作是非常重要的，它可以帮助开发者提高工作效率并保持代码的一致性和标准化。在掌握这些基础知识后，开发者可以更进一步地探索 Grunt 的高级特性，例如子任务、组合任务等，从而实现更加复杂和强大的自动化流程。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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数据可视化在缺失数据识别中的作用

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ABB机器人在自动化生产线中的应用广泛，其核心在于精确的路径规划和任务执行。路径规划是指机器人根据预定的目标位置和工作要求，计算出最优的移动轨迹。任务执行则涉及根据路径规划结果，控制机器人关节和运动部件精确地按照轨迹移动，完成诸如焊接、装配、搬运等任务。 参考资源链接：[ABB-机器人介绍.ppt](https://wenku.csdn.net/doc/7xfddv60ge?spm=1055.2569.3001.10343) ABB机器人能够通过其先进的控制器和编程软件进行精确的路径规划。控制器通常使用专门的算法，如A*算法或者基于时间最优的轨迹规划技术，以确保机器人运动的平滑性和效率。此
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资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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