给定两个列表 list1和 list2请编写代码实现将两个列表合并为一个列表，并从合并后的列表中取出所有奇数输出。 list1 = [1,2, 3] list2 = [4,5.6] merged list = list1 + _D odd list = [ X forg print(odd list) A48 20

好的，我来为您完成这个任务。以下是代码实现：

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
merged_list = list1 + list2
odd_list = [num for num in merged_list if num % 2 != 0]
print(odd_list)

输出结果为：

[1, 3, 5]

首先将 `list1` 和 `list2` 合并为一个列表 `merged_list`，使用加号操作符即可。然后使用列表推导式从合并后的列表中取出所有奇数，存放在 `odd_list` 中。最后打印 `odd_list` 即可。

相关问题

用python编写代码以完成下面要求。给定两个大小为m和n的正序(从小到大)列表numsl和nums2。请你找出并返回这两个列表的中位数。中位数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。

可以使用归并排序的思想，将两个有序列表合并成一个有序列表，然后找到中位数。

以下是代码实现：

def findMedianSortedArrays(nums1, nums2):
    """
    :type nums1: List[int]
    :type nums2: List[int]
    :rtype: float
    """
    # 合并两个有序列表
    nums = []
    i, j = 0, 0
    while i < len(nums1) and j < len(nums2):
        if nums1[i] < nums2[j]:
            nums.append(nums1[i])
            i += 1
        else:
            nums.append(nums2[j])
            j += 1
    nums += nums1[i:]
    nums += nums2[j:]
    # 计算中位数
    mid = len(nums) // 2
    if len(nums) % 2 == 0:
        return (nums[mid-1] + nums[mid]) / 2.0
    else:
        return nums[mid]

测试代码：

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
print(findMedianSortedArrays(nums1, nums2))  # 输出 2.0

nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
print(findMedianSortedArrays(nums1, nums2))  # 输出 2.5

给定从 0 到 n-1 标号的 n 个结点，和一个无向边列表（每条边以结点对来表示），请编写一个函数用来判断这些边是否能够形成一个合法有效的树结构。

判断给定的边是否能够形成一个合法有效的树结构，可以使用并查集来解决。并查集是一种可以动态维护若干集合，并支持合并和查询是否在一个集合中的数据结构。

在本问题中，我们可以使用并查集来判断给定的边是否构成了一个环，如果构成环，则说明不是一棵有效的树结构。

具体实现如下：

class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = [i for i in range(n)]
    
    def find(self, x):
        if self.parent[x] != x:
            self.parent[x] = self.find(self.parent[x])
        return self.parent[x]
    
    def union(self, x, y):
        root_x = self.find(x)
        root_y = self.find(y)
        if root_x == root_y:
            return False  # 构成环
        self.parent[root_x] = root_y
        return True  # 合并成功

class Solution:
    def validTree(self, n: int, edges: List[List[int]]) -> bool:
        if len(edges) != n - 1:  # 边的数量不足以构成一棵树
            return False
        uf = UnionFind(n)
        for u, v in edges:
            if not uf.union(u, v):
                return False  # 构成环
        return True

在上述代码中，我们首先判断边的数量是否足以构成一棵树，如果不足则直接返回 False。然后，我们创建一个并查集对象，对于每一条边，我们使用并查集来判断两个节点是否已经在同一个集合中，如果是，则说明这两个节点之前已经有了一条路径，现在再添加这条边就会形成环，因此无法构成一棵树，直接返回 False。如果不是，则将这两个节点合并到同一个集合中。

最后，如果遍历所有边后都没有返回 False，则说明给定的边能够形成一棵有效的树结构，返回 True 即可。