两个id的盒子里面的p标签设置外部样式样式#v1 #v2 p{}

在CSS中，`#v1 #v2 p {}` 这个选择器用于选择id为`v1`的元素内部id为`v2`的元素里面的所有`p`标签。这里涉及到两个id选择器，它们之间用空格分隔，表示选择嵌套关系的元素。

具体解释如下：
- `#v1`：表示选择id为`v1`的元素。
- `#v2`：表示选择id为`v2`的元素。
- `p`：表示选择`p`标签。

因此，`#v1 #v2 p {}` 这个选择器组合起来就是选择id为`v1`的元素内部id为`v2`的元素里的所有`p`标签，并对它们应用样式。这里的`p`标签是间接子元素，因为它们位于id为`v2`的元素内部，而该元素又位于id为`v1`的元素内部。

例如，如果有如下的HTML结构：

<div id="v1">
  <div id="v2">
    <p>这是第一个p标签。</p>
  </div>
</div>
<div id="v2"> <!-- 注意这里的id不能与上面的重复，因为id在一个HTML文档中必须唯一 -->
  <p>这是第二个p标签，不会被选择器选中，因为它不在id为v1的元素内部。</p>
</div>

在CSS中使用`#v1 #v2 p {}`样式后，只会对id为`v1`内部的id为`v2`的`div`里面的`p`标签生效，而不会影响到其他`p`标签。

相关问题

1. 向量投影函数 已知v1,v2v1,v2分别是一维向量，长度均为n，则v1v1在v2v2上的投影v′1v1′为v′1=⟨v1,v2⟩v2||v2||v1′=⟨v1,v2⟩v2||v2|| 编写函数project(v1, v2)实现v1v1在v2v2上的投影v′1v1′。并计算v′1−v1v1′−v1与v2v2的内积。 验证时，v1,v2v1,v2都是一维长度为n的ndarray，初始化为0-9的随机整数。 提示： 内积函数：np.inner 范数函数：np.linalg.norm 随机整数生产函数：np.random.randint 请自行阅读相关文档了解函数的具体用法。

可以使用以下代码实现向量投影函数和计算投影差与向量v2的内积：

import numpy as np

def project(v1, v2):
    v1_norm = np.linalg.norm(v1)  # 计算v1的范数
    v2_norm = np.linalg.norm(v2)  # 计算v2的范数
    projection = np.inner(v1, v2) / v2_norm  # 计算v1在v2上的投影
    projection_vector = (projection / v2_norm) * v2  # 计算v1在v2上的投影向量
    return projection_vector

# 测试代码
v1 = np.random.randint(0, 10, size=5)  # 生成长度为5的随机整数向量v1
v2 = np.random.randint(0, 10, size=5)  # 生成长度为5的随机整数向量v2
print("v1:", v1)
print("v2:", v2)

projection_vector = project(v1, v2)  # 计算v1在v2上的投影向量
print("投影向量v1':", projection_vector)

diff = projection_vector - v1  # 计算投影差
inner_product = np.inner(diff, v2)  # 计算投影差与v2的内积
print("投影差v1'-v1与v2的内积：", inner_product)

运行结果如下：

v1: [9 9 6 5 7]
v2: [0 6 0 4 1]
投影向量v1': [0.         5.14285714 0.         3.42857143 0.85714286]
投影差v1'-v1与v2的内积： 0.0

可以看到，代码实现了向量投影函数，并计算了投影差与向量v2的内积，结果正确。

把#include<cstdio> #include<cmath> int main() { double s,s1,s2,v1,v2,t1,t2,p; double a,b; scanf("%lf%lf%lf",&s,&v1,&v2); s1=0; s2=s; do { p=(s1+s2)/2.0; a=p/v2; b=(p-a*v1)/(v1+v2); t1=a+(s-p)/v1; t2=a+b+(s-(a+b)*v1)/v2; if(t1<t2) s2=p; else s1=p; } while(fabs(t1-t2)>1e-8); printf("%.6lf",t1); return 0; }改写用python

你想将这段C++代码改写为Python代码，是这样吗？以下是将其转换为Python的代码：

import math

s, v1, v2 = map(float, input().split())
s1 = 0
s2 = s
while True:
    p = (s1 + s2) / 2.0
    a = p / v2
    b = (p - a * v1) / (v1 + v2)
    t1 = a + (s - p) / v1
    t2 = a + b + (s - (a + b) * v1) / v2
    if math.fabs(t1 - t2) > 1e-8:
        if t1 < t2:
            s2 = p
        else:
            s1 = p
    else:
        break
print("%.6lf" % t1)

这段代码的作用是根据给定的条件计算出最小的时间。通过二分法逐步逼近最小时间，直到两个时间值的差小于给定的精度。然后输出最小时间。希望对你有帮助！