i += s2_len

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：

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

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。

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。