def add_friend(self, friend): if isinstance(friend,Friend): self.friend_ls.append(friend)

这是一个 Python 类 FriendSystem 的方法 add_friend，它接收一个参数 friend，并将其添加到 friend_ls 列表中。

以下是示例代码：

class FriendSystem(object):
    friend_ls = []

    def add_friend(self, friend):
        if isinstance(friend, Friend):
            self.friend_ls.append(friend)

在这个示例中，add_friend 方法首先判断参数 friend 是否是 Friend 类的实例，如果是，则将其添加到 friend_ls 列表中。如果不是，则不做任何处理。这样可以保证 friend_ls 列表中只存储 Friend 类的实例。

在实际应用中，可以在 Friend 类中定义一些属性和方法，来表示好友的信息和行为。例如，可以定义一个 name 属性来表示好友的姓名，定义一个 send_message 方法来表示给好友发送消息的行为。在 add_friend 方法中，可以通过判断参数 friend 是否具有这些属性和方法，来进一步确保 friend 是一个合法的 Friend 对象。

相关问题

上述代码中的class Tree: def __init__(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def __contains__(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def __repr__(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def __str__(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()

对不起，我的上一条回答中的代码是错误的。这是因为我误将题目中的 Tree 类与我之前所编写的 TreeNode 类混淆了。以下是一个正确的 Tree 类的实现，其中包含了一些常用的方法：

class Tree:
    def __init__(self, label, branches=[]):
        for b in branches:
            assert isinstance(b, Tree)
        self.label = label
        self.branches = list(branches)

    def is_leaf(self):
        return not self.branches

    def map(self, fn):
        self.label = fn(self.label)
        for b in self.branches:
            b.map(fn)

    def __contains__(self, e):
        if self.label == e:
            return True
        for b in self.branches:
            if e in b:
                return True
        return False

    def __repr__(self):
        if self.branches:
            branch_str = ', ' + repr(self.branches)
        else:
            branch_str = ''
        return 'Tree({0}{1})'.format(repr(self.label), branch_str)

    def __str__(self):
        def print_tree(t, indent=0):
            tree_str = '  ' * indent + str(t.label) + "\n"
            for b in t.branches:
                tree_str += print_tree(b, indent + 1)
            return tree_str
        return print_tree(self).rstrip()

其中，__init__ 方法接收一个标签 label 和一个分支列表 branches，用来初始化一棵树。我们使用 assert 语句来检查分支列表中是否都是 Tree 类的对象。is_leaf 方法用来判断当前节点是否为叶子节点，即是否没有分支。map 方法接收一个函数 fn，用来对树中的每个节点进行映射。__contains__ 方法接收一个元素 e，用来判断该元素是否在树中。__repr__ 方法用来返回该树的字符串表示，而__str__ 方法用来返回一个更加易读的字符串表示。其中，我们使用了递归的方式来打印整棵树。

请注意，以上代码仅供参考，具体实现可能因应用场景而异。

Write a function cumulative_mul that mutates the Tree t so that each node's label becomes the product of all labels in the subtree rooted at the node.其中class Tree: def __init__(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def __contains__(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def __repr__(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def __str__(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()

以下是实现 cumulative_mul 函数的代码：

def cumulative_mul(t):
    if t.is_leaf():
        return t.label
    else:
        product = t.label
        for b in t.branches:
            product *= cumulative_mul(b)
        t.label = product
        return product

这个函数首先检查输入的树是否为叶子节点，如果是，则返回该节点的标签。如果不是，则遍历节点的所有分支，递归调用 cumulative_mul 函数，并将每个分支的返回值相乘，最终得到该节点的标签。然后更新该节点的标签，并返回该节点的标签。由于该函数是使用递归实现的，因此会对树进行深度优先遍历，从而确保每个节点的标签都是其子树中标签的乘积。