python中lefts_index = paths[-1, :] - 1

我理解您的问题是关于这一行Python代码的作用。

这行代码的作用是获取二维数组 `paths` 最后一行数组中每个元素减1后组成的一维数组 `lefts_index`。具体来说，路径数组 `paths` 中每一行代表从起点到终点的一个路径，而最后一行则代表最短路径。通过 `[-1, :]` 的索引可以获取到最后一行，在将其中的每个元素减1后，可以得到每个节点的左兄弟在该行中的索引。这个一维数组 `lefts_index` 可以用于后续的处理。

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用python写一个桑基图的代码

以下是一个简单的Python代码，用于绘制桑基图。这个代码使用了matplotlib库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 输入数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 类别标签
prev = [10, 20, 30, 40] # 上一年的数据
curr = [20, 30, 10, 50] # 当前年的数据

# 计算桑基图的宽度和高度
width = min(prev) / 4
height = len(labels)

# 绘制桑基图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.set_xlim(-width, sum(prev) + width)
ax.set_ylim(-height / 2, height / 2)

# 绘制上一年的数据
lefts = np.zeros(len(labels))
for i in range(len(labels)):
    rect = plt.Rectangle((lefts[i], -height/2), prev[i], height, color='grey')
    ax.add_patch(rect)
    lefts[i] += prev[i]

# 绘制当前年的数据
for i in range(len(labels)):
    rect = plt.Rectangle((lefts[i], -height/2), curr[i], height, color='blue')
    ax.add_patch(rect)
    lefts[i] += curr[i]

    # 添加标签
    ax.text(lefts[i] - curr[i] / 2, 0, labels[i], ha='center', va='center')

# 显示图形
plt.show()

这个代码会生成如下的桑基图：


有三个字符串S,S1,S2，其中，S长度不超过300，S1和S2的长度不超过10。想检测S1和S2是否同时在S中出现，且S1位于S2的左边，并在S中互不交叉（即，S1的右边界点在S2的左边界点的左侧）。计算满足上述条件的最大跨距（即，最大间隔距离：最右边的S2的起始点与最左边的S1的终止点之间的字符数目）。如果没有满足条件的S1，S2存在，则输出-1c++代码

下面是C++代码实现：

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

int main() {
    string S, S1, S2;
    cin >> S >> S1 >> S2;

    int lenS = S.length(), lenS1 = S1.length(), lenS2 = S2.length();
    int leftS2 = lenS, ans = -1; // 初始化ans为-1，表示不存在满足条件的S1和S2

    for (int i = lenS - 1; i >= 0; i--) {
        if (i + lenS2 <= leftS2 && S.substr(i, lenS2) == S2) { // 判断S2是否出现在S中且满足不交叉条件
            leftS2 = i; // 更新S2的起始位置
        }
        else if (i + lenS1 <= leftS2 && S.substr(i, lenS1) == S1) { // 判断S1是否出现在S中且满足不交叉条件
            ans = max(ans, leftS2 - i - lenS1); // 计算最大间隔距离
        }
    }

    cout << ans << endl;

    return 0;
}

代码思路：

从S的末尾开始往前遍历，分别用substr函数检测S2和S1是否出现在S中且满足不交叉条件。每次更新S2的起始位置leftS2，并计算S1和S2之间的最大间隔距离ans。最后输出ans即可。