python re 正则表达式 aub

正则表达式是一种用来检索和匹配符合特定模式的文本的工具。在Python中，我们可以使用re模块来进行正则表达式操作。对于你提到的正则表达式"aub"，它可以匹配包含"aub"的文本，如"auburn"、"sauber"等等。请注意，在Python的正则表达式中，大小写是敏感的，因此"aub"只会匹配到小写的"aub"。如果你想要匹配不区分大小写的文本，你可以使用re.IGNORECASE标志。

相关问题

设ABC三个事件相互独立试证AUB与C相互独立 分析该题目解题思路以及分析题型

要证明事件AUB与事件C相互独立，我们需要证明它们的联合概率等于它们各自的概率的乘积。

首先，我们知道如果事件AUB与事件C相互独立，那么根据独立事件的定义，事件A与事件C也应该是相互独立的。

设P(A)为事件A发生的概率，P(C)为事件C发生的概率。由题意可知，事件A与事件B相互独立，即P(A∩B) = P(A)·P(B)。同样地，事件A与事件C相互独立，即P(A∩C) = P(A)·P(C)。

接下来，我们需要证明事件AUB与事件C的联合概率等于它们各自概率的乘积。

根据事件的概率公式，我们知道：

P(AUB∩C) = P(AUB)·P(C|AUB)

我们需要证明 P(AUB)·P(C|AUB) = P(A)·P(C)。

根据事件的概率公式，我们可以将 P(C|AUB) 展开成条件概率的形式：

P(C|AUB) = P(C∩AUB) / P(AUB)

将其代入上式中：
P(AUB)·P(C|AUB) = P(AUB)·[P(C∩AUB) / P(AUB)]

化简后可得：
P(AUB)·P(C|AUB) = P(C∩AUB) = P(A)·P(C)

由此可见，事件AUB与事件C的联合概率等于它们各自概率的乘积，即 P(AUB∩C) = P(A)·P(C)。

因此，我们可以得出结论：事件AUB与事件C相互独立。

这道题目属于概率论中的独立事件的性质证明类型题目。在解题过程中，需要利用独立事件的定义和概率公式进行推导和化简，以达到证明相互独立的目的。

写一段python，实现“给定两个集合A和B，求AUB、A∩B 输入格式: 输入两行: 第一行为集合A 第二行为集合B 输出格式: 输出两行： 第一行为集合AUB 第二行为集合A∩B 注意： 集合A、B内元素均为整数 集合A、B内元素整数范围[-9,9] 如果结果是空集则输出{} 输入样例: 在这里给出一组输入。例如： A={1,4} B={1,2,5} 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如： {1,2,4,5} {1}”

可以使用Python的set数据类型来表示集合，然后使用set提供的方法求解集合的并集和交集。具体实现如下：

# 读取输入集合A和B
A = set(map(int, input().strip().split()))
B = set(map(int, input().strip().split()))

# 计算并集和交集
union = A.union(B)
intersection = A.intersection(B)

# 输出结果
print("{" + ",".join(map(str, union)) + "}" if union else "{}")
print("{" + ",".join(map(str, intersection)) + "}" if intersection else "{}")

输入格式要求两行，第一行为集合A，第二行为集合B，每个集合内的元素用空格隔开。输出格式同样要求两行，分别为集合AUB和集合A∩B。如果结果是空集，则输出{}。