def test(a): x = -1 y = -1 for i in range(len(a)):#找出P,T的位置 if (a[i]=='P'): x = i if (a[i]=='T'): y = i if (x==-1 or y==-1):#如果找不到P,T则返回0 return 0 if (x>y):#P在T的后面,返回0 return 0 if (y==x+1):#P,T之间没有字符,返回0 return 0 if (x!=0):#字符串不以P开头 b = a[0:x] else:#字符串以P开头 b = [] c = a[x+1:y] if (y!=len(a)-1):#字符串不以T结尾 d = a[y+1:len(a)] else:#字符串以T结尾 d = [] for i in b:#判断各个分段是否是字符A组成 if (i!='A'): return 0 for i in c: if (i!='A'): return 0 for i in d: if (i!='A'): return 0 if (d==b*len(c)):#条件判断 return 1 else: return 0 n = input() for i in range(int(n)): s = input() if (test(s)==1): print('YES') else: print('NO') 优化这段代码
时间: 2024-04-16 17:29:34 浏览: 104
numpy-mnist:使用numpy使用简单FNN对MNIST进行分类
这段代码可以进行一些优化,例如:
1. 使用 `enumerate` 函数来遍历字符串,以获取字符的索引和值。
2. 使用 `in` 运算符来检查一个字符是否在字符串中。
3. 使用列表推导式和 `join` 函数来简化对字符串的操作。
4. 将重复使用的表达式提取为变量,以避免重复计算。
下面是优化后的代码:
```python
def test(a):
x = -1
y = -1
for i, char in enumerate(a):
if char == 'P':
x = i
if char == 'T':
y = i
if x == -1 or y == -1:
return 0
if x > y or y == x + 1:
return 0
b = ''.join(a[:x]) if x != 0 else ''
c = ''.join(a[x + 1:y])
d = ''.join(a[y + 1:]) if y != len(a) - 1 else ''
if any(char != 'A' for char in b + c + d):
return 0
if d == b * len(c):
return 1
else:
return 0
n = input()
for _ in range(int(n)):
s = input()
if test(s) == 1:
print('YES')
else:
print('NO')
```
这个优化后的代码使用了更简洁的方式来处理字符串,并且避免了重复计算。
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