def function(): my_card = input() out_card = input() card_dict = {} for card in sorted(my_card.split("-")): if card in card_dict.keys(): card_dict[card] += 1 else: card_dict[card] = 1 for card in sorted(out_card.split("-")): if card in card_dict.keys(): card_dict[card] += 1 else: card_dict[card] = 1

这段代码是一个函数，它的作用是统计输入的两个字符串中每个字符出现的次数，并将结果保存在一个字典中。函数的输入有两个字符串：`my_card` 和 `out_card`，它们都包含由连字符 `-` 分隔的若干个字符。函数首先将 `my_card` 和 `out_card` 中的字符分别统计出现次数，并保存在 `card_dict` 字典中。如果字符已经在字典中出现过，则将其对应的计数器加一，否则将其加入字典并初始化计数器为 1。最后，函数返回字典 `card_dict`。

可以通过下面的代码调用该函数并输出结果：

result = function()
print(result)

例如，如果输入 `my_card='A-K-2-3-4'` 和 `out_card='2-4-5'`，则输出结果为：

{'2': 2, '3': 1, '4': 2, '5': 1, 'A': 1, 'K': 1}

相关问题

score_dict = {}while True: input_str = input().strip() if input_str == '#': break name, score = input_str.split() score = int(score) if name in score_dict: score_dict[name].append(score) else: score_dict[name] = [score]print('姓 名 平均成绩')for name, scores in score_dict: avg_score = sum(scores) / len(scores) print('{:<8} {:.2f}'.format(name, avg_score))

这段代码存在一些问题，应该修改为：

score_dict = {}

while True:
    input_str = input().strip()
    if input_str == '#':
        break
    name, score = input_str.split()
    score = int(score)
    if name in score_dict:
        score_dict[name].append(score)
    else:
        score_dict[name] = [score]

print('姓 名 平均成绩')
for name, scores in score_dict.items():
    avg_score = sum(scores) / len(scores)
    print('{:<8} {:.2f}'.format(name, avg_score))

主要修改包括：

- 对于 `for name, scores in score_dict`，应该改为 `for name, scores in score_dict.items()`，因为字典类型需要使用 `items()` 方法来遍历。
- 对于计算平均成绩，应该在遍历时进行，而不是在输入时计算。

def cal_similarity(x, y): dict_x = dict(x) dict_y = dict(y)

这段代码定义了一个计算两个字典的相似度的函数。首先，函数将输入的两个字典转换为字典类型，并赋值给变量`dict_x`和`dict_y`。接下来，可以使用字典的`keys()`方法获取字典中所有的键值对，并使用`set()`函数将其转换为集合类型。然后，可以使用集合的交集和并集操作来计算两个字典的相似度。代码实现如下：

def cal_similarity(x, y):
    dict_x = dict(x)
    dict_y = dict(y)
    set_x = set(dict_x.keys())
    set_y = set(dict_y.keys())
    intersection = set_x.intersection(set_y)
    union = set_x.union(set_y)
    similarity = len(intersection) / len(union)
    return similarity