def text(a): x=-1 y=-1 for i in range(len(a)): if a[i]== 'P': x=i if a[i]=='T': y=i if x==-1 or y==-1: return 0 if x+1==y: return 0 if x>y: return 0 b=[:x] if x!=0 else[] c=[x+1:y] d=[y+1:] if y!=len(a)-1 else[] if not all(i=='A' for i in b): return 0 if not all(i=='A'for i in c): return 0 if not all(i=='A'for i in d): return 0 return 1 if d==b * len(c) else 0 n=input() for i for range(int(n)): s=input() if tset(s)==1: print('YES') else: print('NO') 我的代码哪里有问题啊???

时间: 2024-04-17 07:25:51 浏览: 135
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NX二次开发UF-CLONE-set-def-ci-comment-checking 函数介绍

你的代码有几个问题: 1. 在函数定义时,函数名应为 `test` 而不是 `text`。 2. 在变量 `b` 的赋值语句中,`b=[:x]` 应该改为 `b=a[:x]`,以获取从开头到 `x` 位置的子字符串。 3. 在变量 `c` 的赋值语句中,`c=[x+1:y]` 应该改为 `c=a[x+1:y]`,以获取从 `x+1` 到 `y` 位置的子字符串。 4. 在变量 `d` 的赋值语句中,`d=[y+1:]` 应该改为 `d=a[y+1:]`,以获取从 `y+1` 到末尾的子字符串。 5. 在最后一个 for 循环的行首,`for i for range(int(n)):` 应该改为 `for i in range(int(n)):`。 6. 在最后一个 if 条件判断语句中,`if tset(s)==1:` 应该改为 `if test(s)==1:`。 7. 在最后一个 print 语句中,`print('YES')` 应该改为 `print('YES')`。 以下是修正后的代码: ```python def test(a): x = -1 y = -1 for i in range(len(a)): if a[i] == 'P': x = i if a[i] == 'T': y = i if x == -1 or y == -1: return 0 if x + 1 == y: return 0 if x > y: return 0 b = a[:x] if x != 0 else [] c = a[x + 1:y] d = a[y + 1:] if y != len(a) - 1 else [] if not all(i == 'A' for i in b): return 0 if not all(i == 'A' for i in c): return 0 if not all(i == 'A' for i in d): return 0 return 1 if d == b * len(c) else 0 n = input() for i in range(int(n)): s = input() if test(s) == 1: print('YES') else: print('NO') ``` 希望这次能够顺利运行!
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def build_sequences(text, window_size): #text:list of capacity x, y = [],[] for i in range(len(text) - window_size): sequence = text[i:i+window_size] target = text[i+1:i+1+window_size] x.append(sequence) y.append(target) return np.array(x), np.array(y) # 留一评估:一组数据为测试集,其他所有数据全部拿来训练 def get_train_test(data_dict, name, window_size=8): data_sequence=data_dict[name][1] train_data, test_data = data_sequence[:window_size+1], data_sequence[window_size+1:] train_x, train_y = build_sequences(text=train_data, window_size=window_size) for k, v in data_dict.items(): if k != name: data_x, data_y = build_sequences(text=v[1], window_size=window_size) train_x, train_y = np.r_[train_x, data_x], np.r_[train_y, data_y] return train_x, train_y, list(train_data), list(test_data) def relative_error(y_test, y_predict, threshold): true_re, pred_re = len(y_test), 0 for i in range(len(y_test)-1): if y_test[i] <= threshold >= y_test[i+1]: true_re = i - 1 break for i in range(len(y_predict)-1): if y_predict[i] <= threshold: pred_re = i - 1 break return abs(true_re - pred_re)/true_re def evaluation(y_test, y_predict): mae = mean_absolute_error(y_test, y_predict) mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) rmse = sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)) return mae, rmse def setup_seed(seed): np.random.seed(seed) # Numpy module. random.seed(seed) # Python random module. os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 为了禁止hash随机化,使得实验可复现。 torch.manual_seed(seed) # 为CPU设置随机种子 if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU,为所有GPU设置随机种子 torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True

import pygame # 初始化Pygame pygame.init() # 设置窗口大小和标题 screen_width, screen_height = 600, 800 screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height)) pygame.display.set_caption("Tetris Game") class Block: def __init__(self, x, y, color): self.x = x self.y = y self.color = color self.shape = random.choice(shapes) self.rotation = 0 def move_down(self): self.y += 1 def move_left(self): self.x -= 1 def move_right(self): self.x += 1 def rotate(self): self.rotation = (self.rotation + 1) % len(self.shape) def main(): # 创建方块 block = Block(5, 0, random.choice(colors)) # 循环标志位 running = True # 游戏主循环 while running: # 事件处理 for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: running = False # 绘制背景 screen.fill((255, 255, 255)) # 绘制方块 draw_block(block) # 更新屏幕 pygame.display.update() # 方块下落 block.move_down() # 检查方块是否到达底部 if block.y >= screen_height / block_size or check_collision(block): # 方块到达底部,创建新的方块 block = Block(5, 0, random.choice(colors)) # 检查是否有一行或多行方块被消除 remove_lines() # 延时 pygame.time.delay(100) def remove_lines(): global score lines = 0 for y in range(screen_height // block_size): if check_line(y): lines += 1 for x in range(screen_width // block_size): for i in range(len(blocks)): if blocks[i].x == x and blocks[i].y == y: del blocks[i] break if lines > 0: score += lines * 10 def draw_score(): font = pygame.font.Font(None, 36) score_text = font.render("Score: " + str(score), True, (0, 0, 0)) screen.blit(score_text, (10, 10))的系统概述

def choose(): window=tk.Tk() window.title("菜单") window.geometry("1000x750") tk.Label(window, text="数据脱敏系统", font=("微软雅黑 -30"),activebackground='pink').place(x=400, y=20) tk.Label(window, text="(请选择)", font=("黑体", 14)).place(x=450, y=60) table_2=tk.Button(window, text="对表格中数据进行脱敏", font=("微软雅黑 -30"),bg='pink',command=table2) table_2.place(x=100, y=330)def table2(): root = tk.Tk()# 这是主窗口,也就是所说的初始界面 window = tk.Toplevel() root.title("欢迎使用本系统") # 窗口名 root.geometry("1000x750") # 窗口大小 # 手机号、身份证号、年龄、出生日期 data = [ {"手机号": "18845298308", "身份证号": "110101199001011234", "年龄": 31, "出生日期": "1990-01-01"}, {"手机号": "13836277378", "身份证号": "110101199002022345", "年龄": 20, "出生日期": "2002-10-25"}]def desensitize_data(): pattern = re.compile(r'1\d{10}|\d{17}[\dXx]') new_data = data.copy() for i in range(len(data)): for key in data[i]: if isinstance(data[i][key], str): new_data[i][key] = re.sub(pattern, replace_sensitive_info, data[i][key]) return new_data def replace_sensitive_info(match): sensitive_info = match.group(0) if re.match(r'^1\d{10}$', sensitive_info): # 匹配手机号 return sensitive_info[0:3] + 'aaaa' + sensitive_info[7:] elif re.match(r'^\d{17}[\dXx]$', sensitive_info): # 匹配身份证号 return sensitive_info[0:8] + 'aaaaaaaa' + sensitive_info[16:] else: return sensitive_info def replace_mask(): global data data = desensitize_data() show_data() def show_original_data(): global data data = [ {"手机号": "18845298308","身份证号": "110101199001011234", "年龄": 31, "出生日期": "1990-01-01"}, {"手机号": "13836277378", "身份证号": "110101199002022345", "年龄": 20, "出生日期": "2002-10-25"}]show_data() replace_mask_btn = Button(root, text="替换脱敏", font=("微软雅黑 -20"),bg='pink',command=replace_mask) replace_mask_btn.place(x=600,y=20) replace_unmask_btn = Button(root, text="还原", font=("微软雅黑 -20"),bg='pink', command=show_original_data) replace_unmask_btn.place(x=180,y=420)点击还原按钮没有反应代码应该怎么改

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def guess_key3(cipher_text, word1, word2, word3): #变了点 letter_frequency = get_letter_frequency(cipher_text.lower()) excluded_letters = [letter for letter in letter_frequency.keys() if letter_frequency[letter] == 0] sorted_letters = sorted([letter for letter in letter_frequency.keys() if letter_frequency[letter] > 0], key=lambda x: letter_frequency[x], reverse=True) print("Excluded letters:", excluded_letters) print() f1 = ['a', 'i', 'r'] f2 = ['t', 'o', 'n'] f3 = ['s', 'l', 'c'] f4 = ['u', 'p', 'm', 'd', 'h'] f5 = ['g', 'b', 'y', 'f'] f6 = ['v', 'w','k'] f7 = ['x', 'z', 'q', 'j'] mf = [f6, f5, f4, f3, f2, f1] key = {sorted_letters[0]: 'e'} most_common_letters_m = [sorted_letters[19:22],sorted_letters[15:19] ,sorted_letters[10:15] ,sorted_letters[7:10] ,sorted_letters[4:7], sorted_letters[1:4]] c1 = 0.05 for i1 in range(5): lk1=len(key) key1 = check3(cipher_text, word1, word2, word3, most_common_letters_m, sorted_letters, mf, f7, lk1, key, c1, i1) key.update(key1) del mf[-1] del most_common_letters_m[-1] print(key) print() c1+=0.1 return key def check3(cipher_text, word1, word2, word3, most_common_letters_m, sorted_letters, mf, f7, lk1, key, c1, i1): mp = [[j for j in range(len(mf[i]))] for i in range(len(mf))] row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp] matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations) for permutation in matrix_permutations: for i in range(len(mp)): for j in range(len(mp[i])): key[most_common_letters_m[i][permutation[i][j]]] = mf[i][j] if len(key) < len(sorted_letters): for i, val in enumerate(f7): key[sorted_letters[i]] = val decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) k1 = is_plaintext3(decrypted_text, word1, word2 ,word3) #k2 = k1 if k1 > k2 else k2 if( k1 > c1): key1 = dict(list(key)[lk1:len(mp[i1])+lk1]) return key1 def is_plaintext3(text, word1, word2 ,word3): words_found = 0 for word in text.split(): if word.lower() in word1: words_found += 10 if word.lower() in word2: words_found += 3 if word.lower() in word3: words_found += 1 return (words_found / len(text.split())) def decrypt(cipher_text, key): mapping_dict = str.maketrans(key) return cipher_text.translate(mapping_dict)有什么问题

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资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言,主要面向中文用户,其特点是使用中文关键词和语法结构,使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码,用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码,用户可以调整画板上图像的大小,从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类:高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值,这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术,这些方法在处理速度上更快,但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签,可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员,目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e',可以推断该文件是一个易语言项目文件,其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言,其核心特点包括: 1. 中文编程:使用中文作为编程关键字,降低了学习编程的门槛,使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象:易语言支持面向对象编程(OOP),这是一种编程范式,它使用对象及其接口来设计程序,以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富:易语言提供了丰富的组件库,用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学:由于语法简单直观,易语言非常适合初学者学习,同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境:易语言提供了集成开发环境(IDE),其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台:易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序,如Windows、Linux等。 7. 社区支持:易语言有着庞大的用户和开发社区,社区中有很多共享的资源和代码库,便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面,易语言能够: 1. 图像文件读写:支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能:包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制:易语言提供了丰富的绘图功能,包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制,以及文字的输出。 4. 图像缩放算法:易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面: 1. 获取画板上的图像:首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用:根据用户的需求,应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制:处理后的图像数据需要重新绘制到画板上,以实现缩放后的效果。 4. 用户交互:提供用户界面,让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式,以及触发缩放操作。 5. 性能优化:为了确保图像缩放操作流畅,需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中,用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码,或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能,从而丰富软件的功能和用户体验。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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【交互特征:优化与调试的艺术】:实战技巧,提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征:优化与调试的艺术】:实战技巧,提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法,它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**:旨在通过数据集中的已知类别(标签)来预测新数据的类别。例如,邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件,或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤,这里我将以 IntelliJ IDEA(一种流行的 Java IDE)为例,简要概述一下如何构建一个基础框架,并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架,因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**: - 打开IntelliJ IDEA,选择"Create New Project",然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项,例如`highway-toll-system`,并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。