python rigth函数
时间: 2023-07-07 18:09:21 浏览: 56
`right` 函数不是 Python 内置函数,它可能是某个程序中自定义的函数。但是在 Python 中,有一个类似功能的内置函数是 `str.rjust`,它可以将一个字符串靠右对齐,并在左侧用指定的字符(默认为空格)填充。
`str.rjust(width[, fillchar])`
其中,`width` 为最终字符串的宽度,`fillchar` 为填充字符,默认为空格。
示例:
```python
s = 'hello'
print(s.rjust(10)) # 输出 ' hello'
print(s.rjust(10, '*')) # 输出 '*****hello'
```
以上代码中,第一个 `rjust` 函数调用将 `s` 右对齐,并在左侧用空格填充,使得最终字符串的长度为 10;第二个 `rjust` 函数调用将 `s` 右对齐,并在左侧用星号填充,同样使得最终字符串的长度为 10。
相关问题
python二叉树函数
以下是一个用 Python 实现二叉树操作的示例函数```python
class TreeNode:
def __init__(self, value):
self.val = value
self.left = None
self.right = None
def insert(root, value):
if root is None:
return TreeNode(value)
else:
if value < root.val:
root.left = insert(root.left, value)
else:
root.right = insert(root.right, value)
return root
def search(root, value):
if root is None or root.val == value:
return root
if value < root.val:
return search(root.left, value)
return search(root.right, value)
def delete(root, value):
if root is None:
return root
if value < root.val:
root.left = delete(root.left, value)
elif value > root.val:
root.right = delete(root.right, value)
else:
if root.left is None:
temp = root.right
root = None
return temp
elif root.right is None:
temp = root.left
root = None
return temp
temp = minValueNode(root.right)
root.val = temp.val
root.right = delete(root.right, temp.val)
return root
def minValueNode(node):
current = node
while current.left is not None:
current = current.left
return current
def inorderTraversal(root):
if root is not None:
inorderTraversal(root.left)
print(root.val, end=' ')
inorderTraversal(root.right)
```
这些函数实现了二叉树的基本操作,包括插入节点、搜索节点、删除节点和中序遍历等。你可以根据需要使用这些函数来操作二叉树。
python merge函数
Python中的merge函数通常用于合并两个有序的序列。它可以将两个有序的列表合并成一个有序的列表。该函数的常见用法如下:
```python
def merge(left, right):
result = []
i, j = 0, 0
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
```
该函数接受两个参数,即左边的有序列表和右边的有序列表。它将这两个列表合并成一个有序的列表并返回。
该函数的主要思路是从左到右遍历两个列表,比较每个列表中的元素大小,并将较小的元素添加到结果列表中。当其中一个列表被完全遍历后,将另一个列表中剩余的元素添加到结果列表中,最后将结果列表返回。