<__main__.Treenode object at 0x00000171643D5880>输出这个在哪里查看具体数据

这个字符串 `<__main__.Treenode object at 0x00000171643D5880>` 是Python中对内存中某个特定对象的引用。`__main__.Treenode` 指定了这是一个 `Treenode` 类的对象，并且在主模块 (`__main__`) 中创建。`at 0x00000171643D5880` 是该对象的内存地址，这可以帮助调试跟踪。

如果想查看这个 `Treenode` 对象的具体数据，也就是它的 `val`, `left`, 和 `right` 属性，你需要通过索引来访问它们。首先确认你已经保存了这个对象的引用，比如 `node`：

node = <__main__.Treenode object at 0x00000171643D5880>

然后你可以像下面这样做：

print("Value:", node.val)
if node.left:
    print("Left value:", node.left.val)
if node.right:
    print("Right value:", node.right.val)

这会打印出节点的值以及它的左右子节点的值，如果有的话。

然而，由于实际内存地址可能因环境而异，直接复制上述代码可能无法获取实际的数据，因为这里的地址只是一个示例。在实际操作中，你应该替换为你实际的对象地址。

相关问题

23/06/11 20:11:09 INFO internal.SharedState: Warehouse path is '/export/servers/spark/spark-warehouse'. Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'date_format(unix_timestamp(`timestamp`, 'yyyy-MM-dd\'T\'HH:mm:ss.SSS'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')' due to data type mismatch: argument 1 requires timestamp type, however, 'unix_timestamp(`timestamp`, 'yyyy-MM-dd\'T\'HH:mm:ss.SSS')' is of bigint type.; at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.package$AnalysisErrorAt.failAnalysis(package.scala:42) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1$$anonfun$apply$2.applyOrElse(CheckAnalysis.scala:82) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1$$anonfun$apply$2.applyOrElse(CheckAnalysis.scala:74) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:301) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:301) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(TreeNode.scala:69)

这个错误是由于在你的代码中调用了 `date_format` 函数，但是该函数的参数类型不匹配所致。具体来说，你使用了 `unix_timestamp` 函数将 `timestamp` 字段转换为 Unix 时间戳，但是 `unix_timestamp` 函数返回的是 `bigint` 类型，而 `date_format` 函数要求的参数是 `timestamp` 类型。因此，你需要在调用 `date_format` 函数之前将 `unix_timestamp` 函数返回的 `bigint` 类型转换为 `timestamp` 类型。你可以使用 `from_unixtime` 函数将 Unix 时间戳转换为 `timestamp` 类型，然后再调用 `date_format` 函数进行格式化。例如：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = spark.read.format("csv").load("input.csv")
val formattedDf = df.withColumn("timestamp", from_unixtime(unix_timestamp($"timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS")).cast("timestamp"))
                    .withColumn("formatted_timestamp", date_format($"timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
formattedDf.show()

在上面的示例中，我们使用 `from_unixtime` 函数将 `timestamp` 列中的 Unix 时间戳转换为 `timestamp` 类型，并将结果保存到新的 `timestamp` 列中。然后，我们使用 `date_format` 函数对 `timestamp` 列进行格式化，将结果保存到 `formatted_timestamp` 列中。

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; string str; int len; struct treeNode{ char data; treeNode *L_child,*R_child; treeNode(char d){ data=d; } }; template<class T> class Tree{ public: Tree(){ root=NULL; } treeNode* createNode() { treeNode *t; if(len>=str.size()){ return NULL; } T data = str[len++]; if(data=='*'){ t=NULL; }else{ t=new treeNode(data); t->L_child=createNode(); t->R_child=createNode(); } return t; }; treeNode* getRoot(); int getAns(treeNode *root); void LRN(treeNode *root); private: treeNode *root; }; template<class T> treeNode* Tree<T>::getRoot() { return this->root; } template<class T> int Tree<T>::getAns(treeNode *root){ if(root==NULL) return 0; int ans = 0; if(root->L_child!=NULL&&root->R_child!=NULL){ ans=1; } return ans+getAns(root->L_child)+getAns(root->R_child); } int main() { while(cin>>str){ len=0; Tree<char> *tree = new Tree<char>(); treeNode *root = tree->getRoot(); root = tree->createNode(); cout<<tree->getAns(root)<<endl; } }

这段代码实现了一个二叉树的构建和求解：先通过输入的字符串构建一棵二叉树，然后统计二叉树中有多少个节点同时拥有左右子树（即度为2的节点），最后输出结果。具体实现过程为：

- 定义了一个 treeNode 结构体，其中包括节点的数据（char 类型）和左右子树的指针。
- 定义了一个 Tree 类，其中包括根节点的指针和三个成员函数：

- createNode()：通过递归的方式，将输入的字符串构建成一棵二叉树。
- getRoot()：获取根节点的指针。
- getAns()：统计二叉树中有多少个节点同时拥有左右子树。

- 在主函数中，通过循环输入字符串，每次构建一棵二叉树并统计结果，最后输出结果。