用python编写一个函数f(s: str) -> str ,判断一个合式公式s是永真式、永假式还是可满足式。 (在s中,命题变元最多有p,q,r三个,仅包含与、或、非三种运算,用and, or, not来表示)函数要求:读入满足上述要求的代表s的非空字符串,如果是永真式则返回"永真式",如果不是永真式但是可满足式则返回“可满足式",如果是永假式返回“永假式”(不要返回引号)

时间: 2023-05-27 15:05:28 浏览: 44
我们可以使用真值表来判断一个公式的真假性质。因为命题变元只有p、q、r三个,所以一共有$2^3=8$种不同的赋值情况,我们可以枚举这些情况来计算公式的真值,如果这些情况下公式都为真,那么这个公式就是永真式;如果这些情况下公式都为假,那么这个公式就是永假式;否则,这个公式就是可满足式。 具体实现时,我们可以使用Python的eval函数来计算公式的真值。我们首先需要将字符串中的p、q、r替换成True和False,然后使用eval函数计算代表公式的字符串的真值。例如,如果公式为"(p and q) or not r",我们需要将它替换成"True and True or not False",然后使用eval函数计算这个字符串的值。最后,我们枚举所有可能的赋值情况,计算公式的真值,并判断公式的真假性质。 以下是完整代码: def f(s: str) -> str: variables = ['p', 'q', 'r'] values = [True, False] # 替换变量为True和False for v in variables: s = s.replace(v, str(True)) s = s.replace('not True', str(False)) s = s.replace('not False', str(True)) # 判断公式真值 truth_values = [] for p in values: for q in values: for r in values: truth_values.append(eval(s)) # 判断真假性质 if all(truth_values): return "永真式" elif not any(truth_values): return "永假式" else: return "可满足式" # 测试代码 print(f("(p and q) or not r")) # 可满足式 print(f("(p and q) or r")) # 永真式 print(f("(not p and not q) or (not p and q) or (p and not q)")) # 可满足式 print(f("p and not p")) # 永假式

最新推荐

产品探针测试设备sw18_零件图_机械工程图_机械三维3D设计图打包下载.zip

产品探针测试设备sw18_零件图_机械工程图_机械三维3D设计图打包下载

numpy-1.26.3-cp312-cp312-win32.whl.zip

whl文件

面向6G的编码调制和波形技术.docx

面向6G的编码调制和波形技术.docx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

Power BI中的数据导入技巧

# 1. Power BI简介 ## 1.1 Power BI概述 Power BI是由微软公司推出的一款业界领先的商业智能工具,通过强大的数据分析和可视化功能,帮助用户快速理解数据,并从中获取商业见解。它包括 Power BI Desktop、Power BI Service 以及 Power BI Mobile 等应用程序。 ## 1.2 Power BI的优势 - 基于云端的数据存储和分享 - 丰富的数据连接选项和转换功能 - 强大的数据可视化能力 - 内置的人工智能分析功能 - 完善的安全性和合规性 ## 1.3 Power BI在数据处理中的应用 Power BI在数据处

建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

假设我们有一个包含两个特征(x1和x2)和一个二元目标变量(y)的数据集。我们可以使用逻辑回归模型来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系。 逻辑回归模型的一般形式是: p(y=1|x1,x2) = σ(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x1x2) 其中,σ是sigmoid函数,β0、β1、β2和β3是需要估计的系数。 这个方程表达的是当x1、x2和x1x2的值给定时,y等于1的概率。我们可以通过最大化似然函数来估计模型参数,或者使用梯度下降等优化算法来最小化成本函数来实现此目的。

智能网联汽车技术期末考试卷B.docx

。。。

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

数据可视化:Pandas与Matplotlib的结合应用

# 1. 数据可视化的重要性 1.1 数据可视化在数据分析中的作用 1.2 Pandas与Matplotlib的概述 **1.1 数据可视化在数据分析中的作用** 数据可视化在数据分析中扮演着至关重要的角色,通过图表、图形和地图等形式,将抽象的数据转化为直观、易于理解的可视化图像,有助于人们更直观地认识数据,发现数据之间的关联和规律。在数据分析过程中,数据可视化不仅可以帮助我们发现问题和趋势,更重要的是能够向他人有效传达数据分析的结果,帮助决策者做出更明智的决策。 **1.2 Pandas与Matplotlib的概述** Pandas是Python中一个提供数据

1. IP数据分组的片偏移计算,MF标识符怎么设置。

IP数据分组是将较长的IP数据报拆分成多个较小的IP数据报进行传输的过程。在拆分的过程中,每个数据分组都会设置片偏移和MF标识符来指示该分组在原始报文中的位置和是否为最后一个分组。 片偏移的计算方式为:将IP数据报的总长度除以8,再乘以当前分组的编号,即可得到该分组在原始报文中的字节偏移量。例如,若原始报文总长度为1200字节,每个数据分组的最大长度为500字节,那么第一个分组的片偏移为0,第二个分组的片偏移为500/8=62.5,向下取整为62,即第二个分组的片偏移为62*8=496字节。 MF标识符是指“更多的分组”标识符,用于标识是否还有后续分组。若该标识位为1,则表示还有后续分组;