试画出下列自然语言描述的程序流程图。 “一周有7天，礼拜一到礼拜五是工作日，礼拜六和礼拜天是休息日。对于输入礼拜x，输出其为工作日或休息日。”

当然可以。这是一个简单的条件判断流程图：

+------------------------+
| 输入：礼拜x (1~7)     |
+------------------------+
             |一周有7天|
+-----------------v----------+
| 判断           |         |
| x 是否在(1,6]内   |         |
+-----------------^----------+
                  |
+-----------------v----------+
| 如果是，则      | 工作日   |
+-----------------^----------+
                  |
+-----------------v--+

在这个流程图中：
1. 首先接收用户输入的“礼拜x”的值。
2. 然后检查这个数值是否在工作日范围（1至5）内。
3. 如果x在1到6之间，程序会输出“工作日”。
4. 如果x等于6或7（礼拜六或礼拜天），则输出“休息日”。

相关问题

DayOfWeek.FRIDAY 礼拜四礼拜五都是什么

`DayOfWeek.FRIDAY` 是Java中表示星期五的一个枚举值。在Java中，`DayOfWeek` 是一个枚举类型，它属于Java的Java.time包的一部分。枚举类型`DayOfWeek`提供了星期日到星期六的七个枚举实例，分别是`DayOfWeek.SUNDAY`、`DayOfWeek.MONDAY`、`DayOfWeek.TUESDAY`、`DayOfWeek.WEDNESDAY`、`DayOfWeek.THURSDAY`、`DayOfWeek.FRIDAY`和`DayOfWeek.SATURDAY`。

根据你的问题，你似乎对`DayOfWeek.FRIDAY`和“礼拜五”之间的关系有疑问。在中英文中，“礼拜”这个词可以指一周的时间段，也可以特指星期天，具体要根据上下文来确定。在现代汉语中，“礼拜四”和“礼拜五”分别对应英文的“Thursday”和“Friday”。所以，“礼拜五”在英文中是“Friday”，而`DayOfWeek.FRIDAY`正是表示这一天的枚举值。

如果要获取中文表示的星期，可以使用`DayOfWeek`枚举的`getDisplayName`方法，并指定`Locale.CHINESE`来获取对应的中文星期名称。

有一列整数列A= [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]的DatraFrame，删除数值重复的行 2) 一个全数值DatraFrame，每个数字减去该行的平均数 3) 一个有5列的DataFrame，求哪一列的和最小 4) 给定DataFrame，求A列每个值的前3的B的值的和 5) 给定DataFrame，有列A, B，A的值在1-100（含），对A列每10步长，求对应的B的和 6) 给定DataFrame，计算每个元素至左边最近的0（或者至开头）的距离，生成新列y 7) 一个全数值的DataFrame，返回最大3个值的坐标 8) 给定DataFrame，将负值代替为同组的平均值 9) 计算3位滑动窗口的平均值，忽略NAN 10) 创建Series s，将2015所有工作日作为随机值的索引 11) 所有礼拜三的值求和 12) 求每个自然月的平均数 13) 每连续4个月为一组，求最大值所在的日期 14) 创建2015-2016每月第三个星期四的序列

1) df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]})
df.drop_duplicates(inplace=True)

2) df = df.sub(df.mean(axis=1), axis=0)

3) df.sum().idxmin()

4) df.groupby('A')['B'].apply(lambda x: x.nlargest(3).sum())

5) df.groupby(pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10)))['B'].sum()

6) df['y'] = df.groupby((df['A'] != df['A'].shift()).cumsum()).cumcount()

7) df.unstack().nlargest(3).index.tolist()

8) df[df < 0] = df.groupby('group').transform('mean')

9) df.rolling(window=3, min_periods=1).mean()

10) s = pd.Series(np.random.rand(len(pd.date_range('2015-01-01', '2015-12-31', freq='B'))), index=pd.date_range('2015-01-01', '2015-12-31', freq='B'))

11) s[s.index.weekday == 2].sum()

12) df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).mean()

13) df.groupby(pd.Grouper(freq='4M')).max()

14) pd.date_range('2015-01-01', '2016-12-31', freq='WOM-3THU')