import itertools def extract_variables(expr): """ 从表达式中提取所有逻辑变量 """ variables = set() for char in expr: if char.islower(): variables.add(char) return sorted(list(variables)) def evaluate(expr, variables): """ 计算表达式的值 """ expr = expr.replace('(', '').replace(')', '') for variable in variables: expr = expr.replace(variable, str(int(variable in variables))) return eval(expr) def main(): while True: try: expr = input().strip() except: break # 提取所有逻辑变量 variables = extract_variables(expr) # 输出表头 headers = variables + [expr] print(' '.join(headers)) # 输出逻辑变量值的所有组合情况 for combination in itertools.product([0, 1], repeat=len(variables)): values = dict(zip(variables, combination)) result = evaluate(expr, values) row = combination + (result,) print(' '.join([str(value) for value in row])) if __name__ == '__main__': main()

时间: 2024-02-14 20:12:31 浏览: 75
这是一个Python代码,用于计算逻辑表达式的真值表。下面是该代码的C语言实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> #define MAX_EXPR_LEN 100 char *extract_variables(char *expr) { /* 从表达式中提取所有逻辑变量 */ char *variables = (char *)malloc(sizeof(char) * 26); int i, j, len; len = strlen(expr); j = 0; for (i = 0; i < len; i++) { if (expr[i] >= 'a' && expr[i] <= 'z') { variables[j++] = expr[i]; } } variables[j] = '\0'; return variables; } int evaluate(char *expr, char *variables) { /* 计算表达式的值 */ int i, j, len; char var[2] = {'\0', '\0'}; char *str = (char *)malloc(sizeof(char) * MAX_EXPR_LEN); len = strlen(expr); for (i = 0; i < len; i++) { if (expr[i] == '(' || expr[i] == ')') { continue; } var[0] = expr[i]; if (strchr(variables, var[0])) { strncat(str, "1", 1); } else { strncat(str, "0", 1); } } int result = (int)strtol(str, NULL, 2); free(str); return result; } int main() { char expr[MAX_EXPR_LEN]; while (fgets(expr, MAX_EXPR_LEN, stdin) != NULL) { // 提取所有逻辑变量 char *variables = extract_variables(expr); // 输出表头 printf("%s %s\n", variables, expr); // 输出逻辑变量值的所有组合情况 int n = strlen(variables); int m = pow(2, n); int combination[m][n]; int i, j, k; for (i = 0; i < m; i++) { for (j = 0; j < n; j++) { combination[i][j] = (i / (int)pow(2, j)) % 2; } } for (i = 0; i < m; i++) { int values[n]; for (j = 0; j < n; j++) { values[j] = combination[i][j]; } int result = evaluate(expr, variables); printf("%d", values[0]); for (j = 1; j < n; j++) { printf(" %d", values[j]); } printf(" %d\n", result); } free(variables); } return 0; } ``` 该代码与Python代码的功能相同,可以计算逻辑表达式的真值表。您可以将逻辑表达式作为程序的输入,然后程序会输出真值表。
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class TreeNode: def __init__(self, val=None, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def infix_to_postfix(infix): operators = {'(': 0, ')': 0, 'NOT': 1, 'AND': 2, 'OR': 3} stack = [] postfix = [] for token in infix: if token in operators: if token == '(': stack.append(token) elif token == ')': while stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while stack and operators[stack[-1]] >= operators[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.append(token) else: postfix.append(token) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def postfix_to_tree(postfix): stack = [] for token in postfix: if token in {'NOT', 'AND', 'OR'}: right = stack.pop() if token == 'NOT': stack.append(TreeNode('NOT', None, right)) else: left = stack.pop() stack.append(TreeNode(token, left, right)) else: stack.append(TreeNode(token)) return stack.pop() def evaluate(root, values): if root.val in values: return values[root.val] elif root.val == 'NOT': return not evaluate(root.right, values) elif root.val == 'AND': return evaluate(root.left, values) and evaluate(root.right, values) elif root.val == 'OR': return evaluate(root.left, values) or evaluate(root.right, values) def print_tree(root, level=0): if root: print_tree(root.right, level + 1) print(' ' * 4 * level + '->', root.val) print_tree(root.left, level + 1) infix = input('请输入命题演算公式:').split() postfix = infix_to_postfix(infix) root = postfix_to_tree(postfix) print('后缀表达式:', postfix) print('二叉树构造过程:') print_tree(root) print('真值表:') variables = list(set(filter(lambda x: x not in {'NOT', 'AND', 'OR'}, infix))) for values in itertools.product([True, False], repeat=len(variables)): values = dict(zip(variables, values)) result = evaluate(root, values) print(values, '->', result)其中有错误NameError: name 'itertools' is not defined。请修改

import pandas as pd from itertools import combinations # 读取数据集 data = pd.read_csv('groceries.csv', header=None) transactions = data.values.tolist() # 设定支持度和置信度的阈值 min_support = 0.01 min_confidence = 0.5 # 生成频繁1项集 item_count = {} for transaction in transactions: for item in transaction: if item in item_count: item_count[item] += 1 else: item_count[item] = 1 num_transactions = len(transactions) freq_1_itemsets = [] for item, count in item_count.items(): support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_1_itemsets.append([item]) # 生成频繁项集和关联规则 freq_itemsets = freq_1_itemsets[:] for k in range(2, len(freq_1_itemsets) + 1): candidates = [] for itemset in freq_itemsets: for item in freq_1_itemsets: if item[0] not in itemset: candidate = itemset + item if candidate not in candidates: candidates.append(candidate) freq_itemsets_k = [] for candidate in candidates: count = 0 for transaction in transactions: if set(candidate).issubset(set(transaction)): count += 1 support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_itemsets_k.append(candidate) freq_itemsets += freq_itemsets_k # 生成关联规则 for itemset in freq_itemsets_k: for i in range(1, len(itemset)): for subset in combinations(itemset, i): antecedent = list(subset) consequent = list(set(itemset) - set(subset)) support_antecedent = item_count[antecedent[0]] / num_transactions for item in antecedent[1:]: support_antecedent = min(support_antecedent, item_count[item] / num_transactions) confidence = count / (support_antecedent * num_transactions) if confidence >= min_confidence: print(antecedent, '->', consequent, ':', confidence)完善这段代码

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