cur_x = train_data_temp[train_clients[i]]['x']

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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。

给出以下代码的注释：#!/ usr / bin /python3# coding - utf -8 import sys for line in sys . stdin : line . strip ) features = line . split ) for feature in features : feature _ list = feature . split (":") if len ( feature _ list )==3: print ("% s \t1"% feature _ list [0]) #!/ usr / bin /python3# coding = utf -8 import sys cur _ feature = None cur _ count =0 for line in sys . stdin : line = line . strip ) feature , count = line . splitO if cur _ feature == feature : cur _ count +=1 else : if cur _ feature != None : print (% s \ t % d "%( cur _ feature , cur _ count )) cur _ feature = feature cur _ count =1 print ("% s \ t % d "%( cur _ feature , cur _ count ))

这是两段 Python 代码，用于实现 MapReduce 算法的 Mapper 和 Reducer 部分。

第一段代码的注释：

- #!/ usr / bin /python3：指定脚本的解释器为 Python3。
- # coding - utf -8：指定脚本的编码格式为 UTF-8。
- import sys：导入 sys 模块，用于访问标准输入和输出。
- for line in sys.stdin: 逐行读取标准输入的数据。
- line.strip()：去除行首和行尾的空白字符。
- features = line.split()：将行数据按空格分割成多个特征。
- for feature in features: 遍历特征列表。
- feature_list = feature.split(":")：将特征按冒号分割成多个字段。
- if len(feature_list) == 3: 判断特征是否符合要求（包含三个字段）。
- print("%s\t1" % feature_list[0])：输出符合要求的特征的第一个字段和数字 1，以制表符分隔。

第二段代码的注释：

- #!/ usr / bin /python3：指定脚本的解释器为 Python3。
- # coding = utf -8：指定脚本的编码格式为 UTF-8。
- import sys：导入 sys 模块，用于访问标准输入和输出。
- cur_feature = None：定义当前特征的变量，并初始化为 None。
- cur_count = 0：定义当前特征的计数变量，并初始化为 0。
- for line in sys.stdin: 逐行读取标准输入的数据。
- line = line.strip()：去除行首和行尾的空白字符。
- feature, count = line.split("\t")：将行数据按制表符分割成特征和计数。
- if cur_feature == feature: 判断当前特征是否与上一个特征相同。
- cur_count += 1：如果相同，计数加一。
- else: 如果不同，输出上一个特征及其计数。
- if cur_feature != None: 判断上一个特征是否为 None。
- print("%s\t%d" % (cur_feature, cur_count))：输出上一个特征和计数，以制表符分隔。
- cur_feature = feature：更新当前特征为当前行的特征。
- cur_count = 1：将计数变量初始化为 1。
- print("%s\t%d" % (cur_feature, cur_count))：输出最后一个特征及其计数。