for (k = 0; k < (1 << 8); k++) { if(user[k] == 0){ break; }else if(user[k] == 0x2c){ user[k] = ' '; } }优化一下

时间: 2023-04-03 22:00:43 浏览: 31
这段代码可以优化为: for (k = ; k < (1 << 8) && user[k] != ; k++) { if(user[k] == x2c){ user[k] = ' '; } } 这样可以避免不必要的循环,提高代码效率。
相关问题

帮我优化一下代码 for (k = 0; k < (1 << 8); k++) { if(user[k] == 0){ break; }else if(user[k] == 0x2c){ user[k] = ' '; } }

你可以尝试使用位运算来优化这段代码,例如使用位与运算符 & 来判断 user[k] 是否为 ,使用位或运算符 | 来将 user[k] 转换为 ' '。具体实现可以参考以下代码: for (k = ; k < (1 << 8); k++) { if (!(user[k] & xFF)) { break; } else if (user[k] == x2c) { user[k] = ' '; } }

for (j = 0; j < needDisk; j++) { for (i = USER_ROOT_STARTBLOCK + 1; i < DISK_NUM; i++) if (fat[i].state == 0) break; if (i >= DISK_NUM) { cout << "磁盘已被分配完!" << endl; return; } first = fdisk + i * DISK_SIZE;//空闲磁盘起始盘物理地址 //当写到最后一块磁盘,则只写剩余部分内容 if (j == needDisk - 1) { for (int k = 0; k < size - (DISK_SIZE - fSize % DISK_SIZE - j * DISK_SIZE); k++) first[k] = content[k]; } else { for (int k = 0; k < DISK_SIZE; k++) first[k] = content[k]; } //修改文件分配表内容 fat[item].item = i; fat[i].state = 1; fat[i].item = -1; }

这段代码的作用是将文件内容写入分配的磁盘块中。具体操作如下: 首先,通过一个外层循环,需要写入的磁盘块数为needDisk。循环次数就是需要写入的磁盘块数。 然后,通过一个内层循环,在所有磁盘块中找到第一个状态为0(即未分配)的磁盘块,并将其分配给文件使用。具体操作和上一个问题中的解释一样,不再赘述。分配后,获取该磁盘块的起始地址,即first = fdisk + i * DISK_SIZE。 接着,判断是否为最后一个磁盘块。如果是,则只写入剩余的部分内容,即size - (DISK_SIZE - fSize % DISK_SIZE - j * DISK_SIZE)。具体操作是,通过一个循环将剩余的内容逐个写入该磁盘块中。如果不是最后一个磁盘块,则将整个磁盘块中的内容全部写入。 然后,修改文件分配表中的信息。将当前磁盘块的盘块号记录在上一个磁盘块对应的项中,即fat[item].item = i;将当前磁盘块的状态设置为已分配,即fat[i].state = 1;将当前磁盘块对应的项设置为-1,表示该磁盘块是该文件的最后一个磁盘块,即fat[i].item = -1。 最终,该代码完成了文件内容的写入操作,将文件内容逐块写入已分配的磁盘块中。

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查看 <c:if test="${user.rule==0 || user.uid ==news.uid }"> 修改 </c:if> <c:if test="${user.rule==0 }"> 删除 </c:if> <c:if test="${user.rule==0 }"> 审核</c:if> </c:forEach> <button type="button" >批量删除</button>
</body> <script type="text/javascript"> function banchDelete(){ var idsArray = document.getElementsByName("newsIds"); var nidArray=[]; for(k in idsArray){ if(idsArray[k].checked){ nidArray.push(idsArray[k].value); } } if(nidArray.length==0){ alert("请选择要删除的新闻"); return } window.location.href="./newsBanchDelete.jsp?nids="+nidArray.join(","); } </script>这段代码优化使user.rule=0的用户才能看见批量删除的按钮

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逐行分析下面的代码:import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) new_popular = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_popular: new_popular[new] = 0 new_popular[new] += 1 new_count = len(new_popular) print('Total movie number = %d' % new_count) print('Build user co-rated news matrix ...') new_sim_matrix = {} for user, news in trainSet.items(): for m1 in news: for m2 in news: if m1 == m2: continue new_sim_matrix.setdefault(m1, {}) new_sim_matrix[m1].setdefault(m2, 0) new_sim_matrix[m1][m2] += 1 print('Build user co-rated movies matrix success!') print('Calculating news similarity matrix ...') for m1, related_news in new_sim_matrix.items(): for m2, count in related_news.items(): if new_popular[m1] == 0 or new_popular[m2] == 0: new_sim_matrix[m1][m2] = 0 else: new_sim_matrix[m1][m2] = count / math.sqrt(new_popular[m1] * new_popular[m2]) print('Calculate news similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 20 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for new, rating in watched_news.items(): for related_new, w in sorted(new_sim_matrix[new].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:k]: if related_new in watched_news: continue rank.setdefault(related_new, 0) rank[related_new] += w * float(rating) rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

# 连接到MySQL 数据库 conn = mysql.connector.connect( host='120.78.240.31', user='game', password='LmmaFmxZ7M7r7LAh', database='game', charset='utf8' ) cursor = conn.cursor() # 查询示例数据 cursor.execute('SELECT zs_library.id,zs_library.number, zs_library.zs_name,game.game_name,zs_library.txt_url,' 'zs_library.tupian_url1,zs_library.tupian_url2,zs_library.tupian_url3,zs_library.tupian_url4,' 'zs_library.tupian_url5,zs_library.tupian_url6,zs_library.tupian_url7,zs_library.tupian_url8,' 'zs_library.tupian_url9,zs_library.tupian_url10,zs_library.tupian_url11,zs_library.tupian_url12,' 'zs_library.tupian_url13,zs_library.tupian_url14,zs_library.tupian_url15,zs_library.tupian_url16,' 'zs_library.tupian_url17,zs_library.tupian_url18,zs_library.tupian_url19,zs_library.tupian_url20,' 'zs_library.dates FROM zs_library JOIN game ON ' 'zs_library.game_id = game.id WHERE zs_library.id=%s',(int(zs_library_id),)) items = cursor.fetchall() arr = [] arrsd = [] for k in range(0, len(items[0])): if k == 1 or k == 2 or k == 3 or k == 4: arr.append(items[0][k].decode("utf-8")) elif k == 5 or k == 6 or k == 7 or k == 8 or k == 9 or k == 10 or k == 11 or k == 12 or k == 13 or k == 14 or k == 15 or k == 16 or k == 17\ or k == 18 or k == 19 or k == 20 or k == 21 or k == 22 or k == 23 or k == 24: if items[0][k]: arrsd.append(items[0][k]) else: arrsd.append('') else: arr.append(items[0][k]) # 获取对应数据库的内容 with open(arr[4], "r", encoding="utf-8") as file: content = file.read() new_content = content.replace("\n\n", "

") return template("gameedit.html", number=number, items=arr,arrsd='_*'.join(arrsd), id=id,content=new_content)

user_behavior = { '王一': {'《哪吒》': 3.5, '《我不是药神》': 4.5}, '王二': {'《深海》': 3.5, '《长津湖》': 4.5}, '王三': {'《疯狂动物城》': 4.0, '《人生大事》': 3.5, '《这个杀手不太冷静》': 4.0} } # 计算用户之间的相似度 def cal_user_sim(user_behavior): sim_matrix = {} for user1 in user_behavior: sim_matrix[user1] = {} for user2 in user_behavior: if user1 == user2: continue sim_matrix[user1][user2] = len(set(user_behavior[user1].keys()) & set(user_behavior[user2].keys())) return sim_matrix # 找到与目标用户最相似的K个用户 def find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k=2): sim_users = sorted(user_sim[target_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k] return sim_users # 推荐电影给目标用户 def recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2): sim_users = find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k) movie_list = [] for user, sim in sim_users: for movie in user_behavior[user]: if movie not in user_behavior[target_user]: movie_list.append((movie, user_behavior[user][movie] * sim)) movie_list = sorted(movie_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) return [movie[0] for movie in movie_list][:k] # 测试推荐算法 user_sim = cal_user_sim(user_behavior) print("请输入用户:") target_user = input() rec_movies = recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2) print(f"为用户{target_user}推荐的电影是:{rec_movies}")。将这个代码,每一行都给出解释,说明为什么这么做代码?

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