if len(s) == 0: return s else: return reverse_strings(s[1:])+s[0]

时间: 2024-04-27 12:24:34 浏览: 16
这段代码是一个递归函数,用于将一个字符串翻转。它的实现思路是将字符串的第一个字符与剩余的字符串分离,然后对剩余的字符串进行递归翻转,最终将翻转后的剩余字符串与第一个字符拼接起来。具体来说,代码的实现过程如下: 1. 如果输入的字符串s为空字符串,则直接返回s。 2. 否则,将s的第一个字符与s[1:]分离,s[1:]表示从第二个字符开始到最后一个字符的子串。然后对s[1:]进行递归调用reverse_strings函数,得到翻转后的字符串rev_s。 3. 最后将第一个字符与rev_s拼接起来,返回结果。 举个例子,假设输入的字符串为"hello",那么它的执行过程如下: 1. s不为空字符串,将第一个字符"h"与剩余字符串"ello"分离。 2. 对"ello"进行递归调用,得到翻转后的字符串"olle"。 3. 将"h"与"olle"拼接起来,得到结果"olleh"。 4. 返回结果"olleh"。
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def is_valid(ch): return ch.isalnum() def split_str(str): ans = [] str += ' ' i, s = 0, 0 while i < len(str) and str[i] == ' ': i += 1 s = i while i < len(str): if str[i] == ' ': tmp = str[s:i] ans.append(tmp) while i < len(str) and str[i] == ' ': i += 1 s = i else: i += 1 return ans def process_str(str): tmp = '' for i in range(len(str)): if is_valid(str[i]): tmp += str[i] elif str[i] == '-' and is_valid(str[i - 1]) and is_valid(str[i + 1]): tmp += '-' else: tmp += ' ' vec = split_str(tmp) tmp = '' vec.reverse() for i in vec: tmp += i + ' ' if len(tmp) > 0: tmp = tmp[:-1] return tmp input_str = input() print(process_str(input_str))用中文回答问题:逐行分析上述代码

上述代码是一个简单的字符串处理函数。下面逐行分析代码的作用: ``` def is_valid(ch): return ch.isalnum() ``` `is_valid(ch)` 函数用于判断给定的字符 `ch` 是否是字母或数字。 ``` def split_str(str): ans = [] str += ' ' i, s = 0, 0 while i < len(str) and str[i] == ' ': i += 1 s = i while i < len(str): if str[i] == ' ': tmp = str[s:i] ans.append(tmp) while i < len(str) and str[i] == ' ': i += 1 s = i else: i += 1 return ans ``` `split_str(str)` 函数用于将输入的字符串 `str` 按照空格进行分割,并返回一个分割后的字符串列表 `ans`。该函数会忽略连续的空格。 ``` def process_str(str): tmp = '' for i in range(len(str)): if is_valid(str[i]): tmp += str[i] elif str[i] == '-' and is_valid(str[i - 1]) and is_valid(str[i + 1]): tmp += '-' else: tmp += ' ' vec = split_str(tmp) tmp = '' vec.reverse() for i in vec: tmp += i + ' ' if len(tmp) > 0: tmp = tmp[:-1] return tmp ``` `process_str(str)` 函数是主要的字符串处理函数。它遍历输入字符串 `str` 的每个字符,如果字符是字母或数字,则将其添加到临时字符串 `tmp` 中;如果字符是连字符 `-`,且其前后都是字母或数字,则也将其添加到 `tmp` 中;否则,将空格添加到 `tmp` 中。 然后,函数调用了 `split_str(tmp)` 将 `tmp` 字符串进行分割,并将结果存储在列表 `vec` 中。接着,将 `vec` 列表进行逆序操作,即将列表中的元素顺序反转。最后,将列表中的元素用空格连接起来形成一个字符串,并返回。 最后,代码通过输入函数获取用户输入的字符串,并调用 `process_str()` 函数处理字符串并打印结果。 希望以上对代码的逐行分析能够帮助你理解代码的功能。如果还有其他问题,请随时提问!

def print_reverse(s): if len(s) == 0: return print_reverse(s[1:]) print(s[0])s = input("请输入5个字符:")print_reverse(s)

作用:输入一个字符串,反向输出字符串。 解释:这是一个递归函数,函数的参数是一个字符串s。首先判断字符串s是否为空,如果为空则直接返回。如果不为空,则递归调用函数,传入参数s[1:],也就是去掉第一个字符的子串。递归调用结束后,再将第一个字符打印出来,这样就实现了字符串反向输出的功能。 最后,主程序从用户输入获取一个字符串s,然后调用函数print_reverse()输出反向字符串。

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逐行分析下面的代码:import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) new_popular = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_popular: new_popular[new] = 0 new_popular[new] += 1 new_count = len(new_popular) print('Total movie number = %d' % new_count) print('Build user co-rated news matrix ...') new_sim_matrix = {} for user, news in trainSet.items(): for m1 in news: for m2 in news: if m1 == m2: continue new_sim_matrix.setdefault(m1, {}) new_sim_matrix[m1].setdefault(m2, 0) new_sim_matrix[m1][m2] += 1 print('Build user co-rated movies matrix success!') print('Calculating news similarity matrix ...') for m1, related_news in new_sim_matrix.items(): for m2, count in related_news.items(): if new_popular[m1] == 0 or new_popular[m2] == 0: new_sim_matrix[m1][m2] = 0 else: new_sim_matrix[m1][m2] = count / math.sqrt(new_popular[m1] * new_popular[m2]) print('Calculate news similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 20 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for new, rating in watched_news.items(): for related_new, w in sorted(new_sim_matrix[new].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:k]: if related_new in watched_news: continue rank.setdefault(related_new, 0) rank[related_new] += w * float(rating) rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

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