def count_odd_even(s): odd_sum = 0 even_sum = 0 for c in s: if c.isdigit(): if int(c) % 2 == 0: even_sum += int(c) else: odd_sum += int(c) return odd_sum, even_sum s=input() print('oddsum={},evensum={}'.format(s))

这段代码有一些问题，我来解释一下。

首先，在 `print` 语句中的 `format` 方法的参数应该是 `count_odd_even(s)`，而不是 `s`。因为 `count_odd_even(s)` 才是函数返回的元组，包含了奇数和偶数的和。

其次，在 `format` 方法中，应该使用 `{}` 作为占位符，而不是 `{}` 中指定的字符串。

最后，在输出语句中，应该将返回的奇数和偶数的和分别放到 `oddsum` 和 `evensum` 中，而不是反过来。

所以，修正后的代码应该是这样的：

def count_odd_even(s):
    odd_sum = 0
    even_sum = 0
    for c in s:
        if c.isdigit():
            if int(c) % 2 == 0:
                even_sum += int(c)
            else:
                odd_sum += int(c)
    return odd_sum, even_sum

s = input()
oddsum, evensum = count_odd_even(s)
print('oddsum={}, evensum={}'.format(oddsum, evensum))

相关问题

def fft_v(x): # 向量计算 x = np.asarray(x, dtype=float) N = x.shape[0] if np.log2(N) % 1 > 0: raise ValueError("must be a power of 2") N_min = min(N, 2) n = np.arange(N_min) k = n[:, None] M = np.exp(-2j * np.pi * n * k / N_min) X = np.dot(M, x.reshape((N_min, -1))) while X.shape[0] < N: X_even = X[:, :int(X.shape[1] / 2)] X_odd = X[:, int(X.shape[1] / 2):] terms = np.exp(-1j * np.pi * np.arange(X.shape[0]) / X.shape[0])[:, None] X = np.vstack([X_even + terms * X_odd, X_even - terms * X_odd]) return X.ravel() 请将这段代码用MATLAB实现

以下是使用 MATLAB 实现的代码：

function Y = fft_v(x)
    x = double(x);
    N = length(x);
    if rem(log2(N), 1) > 0
        error('must be a power of 2');
    end
    N_min = min(N, 2);
    n = 0:N_min-1;
    k = n.';
    M = exp(-2i * pi * n.' * k / N_min);
    X = M * reshape(x(1:N_min), [N_min, N/N_min]);
    while size(X, 1) < N
        X_even = X(:, 1:size(X, 2)/2);
        X_odd = X(:, size(X, 2)/2+1:end);
        terms = exp(-1i * pi * (0:size(X, 1)-1).' / size(X, 1));
        X = [X_even + terms * X_odd; X_even - terms * X_odd];
    end
    Y = X(:).';
end

这段代码与 Python 版本的代码基本相同，唯一的区别在于：

1. 在 MATLAB 中，将数组展开成向量需要使用 `(:).'` 的形式，而不是 Python 中的 `ravel()`。

2. 在 Python 中，可以使用 `np.asarray` 来将输入的数组转换为 `float` 类型，但是在 MATLAB 中，需要使用 `double` 函数将输入的数组转换为 `double` 类型。

def tsp_path_planning(points): # TSP路径规划 n = len(points) dist_matrix = cdist(points, points) mst = minimum_spanning_tree(csr_matrix(dist_matrix)).toarray() graph = Graph() for i in range(n): graph.add_node(i) for i in range(n): for j in range(i+1, n): if mst[i, j] != 0: graph.add_edge(i, j, weight=dist_matrix[i, j]) vertex_cover = min_weighted_vertex_cover(graph, weight='weight') odd_vertices = list(vertex_cover) odd_edges = np.zeros((len(vertex_cover), 2)) k = 0 for i in range(n): if i in odd_vertices: odd_edges[k, 0] = i k += 1 closed_tour = np.array(list(vertex_cover) + [vertex_cover[0]]) for i in range(0, len(odd_edges), 2): u, v = int(odd_edges[i, 0]), int(odd_edges[i+1, 0]) min_dist, min_j = np.inf, -1 for j in range(n): if j not in odd_vertices: dist = dist_matrix[u, j] + dist_matrix[v, j] if dist < min_dist: min_dist, min_j = dist, j closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == u)[0][0]+1, min_j) closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == v)[0][0]+1, min_j) odd_vertices.remove(u) odd_vertices.remove(v) return closed_tour这个函数貌似没有删除重复的顶点

是的，你说得没错。这个函数确实没有删除重复的顶点，因为它是用于求解TSP路径规划的，而TSP路径规划中需要经过所有的顶点，因此不需要删除重复的顶点。另外，由于TSP问题是NP问题，没有一种简单的算法可以在多项式时间内求解，因此很多TSP路径规划算法都是近似算法或者启发式算法，而不是精确算法，因此允许一定的误差和重复顶点。