i += s2_len

时间: 2023-12-21 09:03:43 浏览: 171
在 C 语言中,"i += s2_len" 表示将变量 i 的值增加 s2_len。这个操作通常用于字符串操作中,用于跳过或追加字符串中的特定部分。 对于一个字符串数组,可以通过以下方式将一个字符串的长度添加到变量 i 中: ```c char str[] = "hello"; int len = strlen(str); int i = 0; i += len; // i 变成 5 ``` 在上面的代码中,strlen 函数返回字符串 str 的长度,即5。然后将变量 i 的值增加 5,使它变成 5。 在函数实现中,"i += s2_len" 的含义是将 i 的值增加 s2_len,其中 s2_len 是需要替换的新字符串的长度。这个操作用于跳过原始字符串中需要替换的子字符串的长度,以便在新字符串中追加替换成的子字符串。
相关问题

import pandas as pd import math import jieba # 定义函数计算余弦相似度 def compute_xsd(ss1,ss2): stopwords = [] s1_cut = [i for i in jieba.cut(ss1, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ' '] s2_cut = [i for i in jieba.cut(ss2, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ' '] word_set = set(s1_cut).union(set(s2_cut)) word_dict = dict() i = 0 for word in word_set: word_dict[word] = i i += 1 s1_cut_code = [0] * len(word_dict) for word in s1_cut: s1_cut_code[word_dict[word]] += 1 s2_cut_code = [0] * len(word_dict) for word in s2_cut: s2_cut_code[word_dict[word]] += 1 sum = 0 sq1 = 0 sq2 = 0 for i in range(len(s1_cut_code)): sum += s1_cut_code[i] * s2_cut_code[i] sq1 += pow(s1_cut_code[i], 2) sq2 += pow(s2_cut_code[i], 2) try: result = round(float(sum) / (math.sqrt(sq1) * math.sqrt(sq2)), 3) except ZeroDivisionError: result = 0.0 return result # 定义两篇文章 text1 = '我喜欢打篮球' text2 = '篮球是我的爱好' # 定义空的DataFrame df_sim = pd.DataFrame(columns=['text1', 'text2', 'similarity']) # 计算两篇文章的相似度并存储到DataFrame中 for i in range(len(text1)): for j in range(len(text2)): sim = compute_xsd(text1[i], text2[j]) df_sim.loc[len(df_sim)] = [text1[i], text2[j], sim] # 输出DataFrame print(df_sim)以上代码,怎么计算出三个两篇文章三个相似度

这段代码是计算两篇文章的相似度,并将结果存储在一个DataFrame中。由于这里只有两篇文章,因此在循环中只需要进行一次计算,即计算text1和text2两个字符串的相似度。代码中的df_sim.loc[len(df_sim)] = [text1[i], text2[j], sim]是将计算结果存储在DataFrame中,其中text1[i]和text2[j]分别表示两篇文章,sim表示它们的相似度。由于只有一次计算,因此DataFrame中只有一行数据,其相似度就是存储在该行的'similarity'列中的值。你可以通过以下代码查看相似度的值: ``` print(df_sim['similarity'][0]) ``` 其中0表示第一行数据的索引,即唯一的一行数据。

s1 = input("请输入字符串1:") s2 = input("请输入字符串2:") max_len = 0 ans = "" for i in range(len(s1)): for j in range(len(s2)): if s1[i] == s2[j]: k = 2 while s1[k] == s2[k]: k += 1 if k - 1 > max_len: max_len = k ans = s1[i:max_len] print(ans)中if s1[i] == s2[j]: k = 2 while s1[k] == s2[k]: k += 1的作用

这段代码用来寻找两个字符串中最长的公共子串。if语句用于判断当前两个字符是否相等,如果相等则进入while循环,用k记录目前相等的字符数量。如果k-1比当前的最长公共子串长度max_len更长,则更新max_len和ans变量。while循环的作用是在当前字符相等的情况下,不断向后比较,直到有不相等的字符为止。
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import jieba import math import re from collections import Counter # 读入两个txt文件存入s1,s2字符串中 s1 = open('1.txt', 'r').read() s2 = open('2.txt', 'r').read() # 利用jieba分词与停用词表,将词分好并保存到向量中 stopwords = [] fstop = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') for eachWord in fstop: eachWord = re.sub("\n", "", eachWord) stopwords.append(eachWord) fstop.close() s1_cut = [i for i in jieba.cut(s1, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] s2_cut = [i for i in jieba.cut(s2, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] # 使用TF-IDF算法调整词频向量中每个词的权重 def get_tf_idf(word, cut_list, cut_code_list, doc_num): tf = cut_list.count(word) df = sum(1 for cut_code in cut_code_list if word in cut_code) idf = math.log(doc_num / df) return tf * idf word_set = list(set(s1_cut).union(set(s2_cut))) doc_num = 2 # 计算TF-IDF值并保存到向量中 s1_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s1_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] s2_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s2_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] # 获取TF-IDF值最高的前k个词 k = 10 s1_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s1_cut_tfidf)), key=lambda x: s1_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] s2_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s2_cut_tfidf)), key=lambda x: s2_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] # 使用前k个高频词的词频向量计算余弦相似度 s1_cut_code = [s1_cut.count(word) for word in s1_cut_topk] s2_cut_code = [s2_cut.count(word) for word in s2_cut_topk] sum = 0 sq1 = 0 sq2 = 0 for i in range(len(s1_cut_code)): sum += s1_cut_code[i] * s2_cut_code[i] sq1 += pow(s1_cut_code[i], 2) sq2 += pow(s2_cut_code[i], 2) try: result = round(float(sum) / (math.sqrt(sq1) * math.sqrt(sq2)), 3) except ZeroDivisionError: result = 0.0 print("\n余弦相似度为:%f" % result)

def make_datasets(org_samples): '''输入10*120*2048的原始样本,输出带标签的训练集(占75%)和测试集(占25%)''' train_x=np.zeros(shape=(10,90,2048)) train_y=np.zeros(shape=(10,90,10)) test_x=np.zeros(shape=(10,30,2048)) test_y=np.zeros(shape=(10,30,10)) for i in range(10): s=org_samples[i] # 打乱顺序 index_s = [a for a in range(len(s))] shuffle(index_s) s=s[index_s] # 对每种类型都划分训练集和测试集 train_x[i]=s[:90] test_x[i]=s[90:120] # 填写标签 label = np.zeros(shape=(10,)) label[i] = 1 train_y[i, :] = label test_y[i, :] = label #将十种类型的训练集和测试集分别合并并打乱 x1 = train_x[0] y1 = train_y[0] x2 = test_x[0] y2 = test_y[0] for i in range(9): x1 = np.row_stack((x1, train_x[i + 1])) x2 = np.row_stack((x2, test_x[i + 1])) y1 = np.row_stack((y1, train_y[i + 1])) y2 = np.row_stack((y2, test_y[i + 1])) index_x1= [i for i in range(len(x1))] index_x2= [i for i in range(len(x2))] shuffle(index_x1) shuffle(index_x2) x1=x1[index_x1] y1=y1[index_x1] x2=x2[index_x2] y2=y2[index_x2] return x1, y1, x2, y2 #分别代表:训练集样本,训练集标签,测试集样本,测试集标签 def get_timesteps(samples): ''' get timesteps of train_x and test_X to 10*120*31*128 :param samples : a matrix need cut to 31*128 ''' s1 = np.zeros(shape=(31, 128)) s2 = np.zeros(shape=(len(samples), 31, 128)) for i in range(len(samples)): sample = samples[i] for a in range(31): s1[a]= sample[64*a:128+64*a] s2[i]=s1 return s2解释下每段代码含义

//修订号比较,s1大返回1,s2大返回-1,相等返回0;如果发生错误返回错误 func compareCor(s1, s2 string) (int,error ){ var i int //去除前导0 for { if i >= len(s1){ s1 = "0" break } if s1[i] == '0' { i++ } else { s1 = s1[i:] break } } i = 0 for { if i >= len(s2){ s2 = "0" break } if s2[i] == '0' { i++ } else { s2 = s2[i:] break } } if len(s1) == 0{ if len(s2) == 0{ return 0,nil }else{ return -1,nil } } s1Int,err := strconv.Atoi(s1) if err != nil { // log.Println("") return 0,err } s2Int,err := strconv.Atoi(s2) if err != nil { return 0,err } if s1Int == s2Int { return 0,nil }else if s1Int > s2Int{ return 1,nil }else{ return -1,nil } } //版本号比较,s1大返回1,s2大返回-1,相等返回0;发生错误则返回错误 func compare(version1 string, version2 string) (int,error ){ // write code here arr1 := strings.Split(version1, ".") arr2 := strings.Split(version2, ".") log.Println("arr1:",arr1) log.Println("arr2:",arr2) i := 0 for ;i < len(arr1) && i < len(arr2);i++{ res,err := compareCor(arr1[i],arr2[i]) if err != nil { log.Println("compareCor ERROR:",err) return 0,err } if res != 0 { return res,nil } } if len(arr1) == len(arr2) { return 0,nil } if len(arr1) > len(arr2){ for ;i < len(arr1);i++{ res,err := compareCor(arr1[i],"0") if err != nil { return 0,err }else{ if res != 0{ return res,nil } } } return 0,nil }else{ for ;i < len(arr2);i++{ res,err := compareCor("0",arr2[i]) if err != nil { return 0,err }else{ if res != 0{ return res,nil } } } return 0,nil } }这是go 语言的代码,转为C#代码

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CentOS 6下Percona XtraBackup RPM安装指南

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