return $"左:{Left_LL:F2},右:{Right_RR:F2},左上:{Left_LT:F2},右上:{Right_RT:F2}"啥意思

时间: 2023-05-16 16:07:30 浏览: 52
这是一个 C# 中的字符串插值语法,其中 $"..." 表示字符串插值,将变量的值插入到字符串中。在这个字符串中,Left_LL、Right_RR、Left_LT、Right_RT 是四个变量,分别表示左、右、左上、右上的值,这些值都是浮点数,保留两位小数。整个字符串的含义是将这四个变量的值插入到字符串中,形成一个字符串返回。
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对下面代码每一步含义进行注释 def convert_to_doubly_linked_list(self): if not self.root: return None def convert(root): if not root.left and not root.right: return ListNode(root.val) if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node if not root.right: left_tail = convert(root.left) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev cur_node = ListNode(root.val, left_tail, None) left_tail.next = cur_node return cur_node left_tail = convert(root.left) right_head = convert(root.right) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head) left_tail.next = cur_node right_head.prev = cur_node return left_head return convert(self.root) def inorder_traversal(self, root): if not root: return self.inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') self.inorder_traversal(root.right) def print_bst(self): self.inorder_traversal(self.root) print() def traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.next print() def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node.next: cur_node = cur_node.next while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.prev print()

这段代码是一个二叉搜索树(BST)转化为双向链表的函数,同时提供了打印BST和遍历双向链表的函数。 - `def convert_to_doubly_linked_list(self):`:定义一个将BST转化为双向链表的函数。 - `if not self.root:`:如果BST为空,则返回None。 - `def convert(root):`:定义一个递归函数,将BST转化为双向链表。 - `if not root.left and not root.right:`:如果该节点没有左右子树,返回一个只包含该节点值的ListNode。 - `if not root.left:`:如果该节点没有左子树,将右子树转化为双向链表,并将节点值作为新的头结点,返回该节点。 - `if not root.right:`:如果该节点没有右子树,将左子树转化为双向链表,并将节点值作为新的尾结点,返回该节点。 - `left_tail = convert(root.left)`:将左子树转化为双向链表,并返回左子树的尾结点。 - `right_head = convert(root.right)`:将右子树转化为双向链表,并返回右子树的头结点。 - `left_head = left_tail`:将左子树的头结点设置为左子树的尾结点。 - `while left_head.prev:`:找到左子树双向链表的头结点。 - `right_tail = right_head`:将右子树的尾结点设置为右子树的头结点。 - `while right_tail.next:`:找到右子树双向链表的尾结点。 - `cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head)`:创建一个新的节点,值为当前节点值,左指针指向左子树双向链表的尾结点,右指针指向右子树双向链表的头结点。 - `left_tail.next = cur_node`:将左子树双向链表的尾结点的右指针指向新节点。 - `right_head.prev = cur_node`:将右子树双向链表的头结点的左指针指向新节点。 - `return left_head`:返回双向链表的头结点。 - `return convert(self.root)`:调用递归函数convert并返回结果。 - `def inorder_traversal(self, root):`:定义一个中序遍历BST的函数。 - `if not root:`:如果该节点为空,则返回。 - `self.inorder_traversal(root.left)`:递归遍历左子树。 - `print(root.val, end=' ')`:输出当前节点的值。 - `self.inorder_traversal(root.right)`:递归遍历右子树。 - `def print_bst(self):`:定义一个打印BST的函数。 - `self.inorder_traversal(self.root)`:调用中序遍历函数遍历BST。 - `print()`:输出一个空行。 - `def traverse_doubly_linked_list(self, head):`:定义一个遍历双向链表的函数。 - `cur_node = head`:将当前节点指向链表的头结点。 - `while cur_node:`:遍历整个链表,直到当前节点为空。 - `print(cur_node.val, end=' ')`:输出当前节点的值。 - `cur_node = cur_node.next`:将当前节点指向下一个节点。 - `print()`:输出一个空行。 - `def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head):`:定义一个逆序遍历双向链表的函数。 - `cur_node = head`:将当前节点指向链表的头结点。 - `while cur_node.next:`:找到链表的尾结点。 - `cur_node = cur_node.next`:将当前节点指向下一个节点。 - `while cur_node:`:逆序遍历整个链表,直到当前节点为空。 - `print(cur_node.val, end=' ')`:输出当前节点的值。 - `cur_node = cur_node.prev`:将当前节点指向上一个节点。 - `print()`:输出一个空行。

对下面代码每一步含义进行注释 if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node

首先,这段代码是Python语言的代码,是一个函数,函数名未知。 第一行代码:if not root.left: 判断节点root是否存在左子树,如果不存在左子树,则执行下面的代码。 第二行代码:right_head = convert(root.right) 将右子树转换成链表,并将链表头赋值给right_head。 第三行代码:right_tail = right_head 将right_tail指向right_head。 第四行代码:while right_tail.next: 判断right_tail的下一个节点是否存在,如果存在,则执行下面的代码。 第五行代码:right_tail = right_tail.next 将right_tail指向它的下一个节点。 第六行代码:cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) 创建一个新的节点cur_node,它的值为root的值,它的前驱节点为None,它的后继节点为right_head。 第七行代码:right_head.prev = cur_node 将right_head的前驱节点指向cur_node。 第八行代码:return cur_node 返回cur_node节点。

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这是上题的代码:def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

降低这段代码重复率:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

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