生成一个列表是其他两个列表的共同元素
时间: 2024-05-04 15:17:02 浏览: 8
可以使用列表推导式来生成一个列表,该列表是其他两个列表的共同元素。下面是示例代码:
```
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [2, 4, 6, 8, 10]
common_elements = [x for x in list1 if x in list2]
print(common_elements)
```
输出结果为:
```
[2, 4]
```
在上面的代码中,我们首先定义了两个列表 list1 和 list2,然后使用列表推导式生成了一个新列表 common_elements,该列表包含了 list1 和 list2 中的共同元素。具体来说,我们遍历 list1 中的每个元素 x,如果它也在 list2 中出现了,就将它添加到 common_elements 中。最后,我们打印出 common_elements 的值。
相关问题
将两个自定义对象类型的List合并为一个map的java代码
假设两个List的元素类型分别为A和B,它们都有一个共同的属性作为Key。
可以使用Java 8的Stream API将两个List合并为一个Map:
```java
Map<String, B> map = listB.stream().collect(Collectors.toMap(B::getKey, Function.identity()));
Map<String, A> result = listA.stream().collect(Collectors.toMap(A::getKey, a -> a, (a1, a2) -> {
B b = map.get(a1.getKey());
a1.setB(b);
return a1;
}));
```
这里假设ListA的元素类型A有一个名为key的属性,ListB的元素类型B有一个名为key的属性,并且B对象可以通过getKey()方法获取其key属性的值。
首先使用listB的元素生成一个Map,以B的key属性为key,B对象本身为value。
然后使用listA的元素生成另一个Map,以A的key属性为key,A对象本身为value。如果两个A对象的key属性值相同,就调用一个合并函数,将第一个A对象的B属性设置为相应的B对象,然后返回第一个A对象。这个合并函数是可选的,只有在key值相同时才会调用。
n个士兵组成的小分队必须越过一条又深又宽,又没有桥的河。他们注意到在岸边有两个十二岁大的小男孩在玩划艇。然而船非常小,只能容纳两个男孩或者是一个士兵。怎样才能让士兵渡过河并且留下两个男孩共同操作这条船?这条船要与岸之间横渡多少次?用伪代码设计一个算法来实现这个问题
士兵渡河问题是一个经典的逻辑谜题,可以使用深度优先搜索算法来解决。
首先,我们需要定义状态,即士兵、男孩和船的位置。由于船只能容纳两个男孩或一个士兵,我们可以使用一个长度为4的数组来表示状态。
数组的第一个元素表示士兵的位置(0为左岸,1为右岸),第二和第三个元素表示两个男孩的位置,最后一个元素表示船的位置(0为左岸,1为右岸)。
初始状态为[0, 0, 0, 0],即士兵和两个男孩都在左岸,船也在左岸。
接下来,我们可以使用深度优先搜索算法来搜索所有可能的状态,直到找到一种状态,满足士兵能够渡过河并留下两个男孩一起操作船。
在搜索过程中,我们需要遵循以下规则:
1. 船只能从左岸到右岸或从右岸到左岸。
2. 在船上的男孩必须有一个成年人陪同。
3. 在任何时候,如果右岸上只剩下一个男孩,则士兵必须带着这个男孩回到左岸。
4. 搜索过程中需要记录每个状态的深度,以避免陷入死循环。
最后,我们需要统计船与岸之间的横渡次数,即为找到满足条件的状态的深度。
下面是伪代码实现:
```
procedure DFS(state, depth):
if depth > max_depth:
return
if state == [1, 1, 1, 1]:
print("Solution found!")
return
for each valid move:
new_state = make_move(state, move)
if new_state is valid and new_state is not visited:
mark new_state as visited
DFS(new_state, depth + 1)
unmark new_state
procedure make_move(state, move):
new_state = state.copy()
new_state[0] = move[0]
new_state[1] = move[1]
new_state[2] = move[2]
new_state[3] = 1 - state[3]
return new_state
max_depth = 15
visited = set()
state = [0, 0, 0, 0]
visited.add(tuple(state))
DFS(state, 0)
```
其中,`max_depth`表示搜索的最大深度,`visited`是一个集合用于记录已经搜索过的状态,`make_move`函数用于生成新的状态,`DFS`函数用于进行深度优先搜索。
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