什么代码解决上面的问题
时间: 2024-11-12 16:44:10 浏览: 16
上述问题并没有提供特定的编程问题,所以无法直接给出解决代码。不过,如果假设你在询问如何在Python中演示多态的概念,可以举一个简单的例子:
```python
# 定义一个动物基类 Animal
class Animal:
def sound(self):
pass
# 实现两个派生类 Dog 和 Cat
class Dog(Animal):
def sound(self):
return "汪汪"
class Cat(Animal):
def sound(self):
return "喵喵"
# 多态应用:创建多个对象并调用sound方法
animals = [Dog(), Cat()]
for animal in animals:
print(animal.sound()) # 输出结果会根据实例类型变化
```
在这个例子中,`sound`方法在`Animal`基类中是虚方法,而在`Dog`和`Cat`子类中实现了各自的版本,这就是多态。你可以看到,虽然我们都是通过`animal.sound()`调用的,但实际输出的是各自子类的行为。
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上面问题的代码解决结果
这个问题的解决方法是,根据硬件板子的型号 `STM32H747I_DISCO_CM7`,选择正确的目标设备,将其设置为代码中使用的设备。例如,如果硬件板子使用的是 `STM32H747I` 型号的芯片,那么你应该将目标设备设置为 `STM32H747XI`,而不是 `STM32H747XIHx:CM7`。
在KEIL中进行操作时,你需要创建一个新的项目,选择正确的目标设备,并将你的代码添加到项目中。确保你的代码文件的名称和后缀与KEIL项目中使用的名称和后缀相同。然后编译你的代码,并按需进行调试和测试。
总之,正确选择目标设备是解决这个问题的关键。你需要仔细检查你的硬件板子的型号,并根据其型号选择正确的目标设备。同时,你还需要仔细检查你的代码和KEIL项目设置是否正确,并遵循最佳实践来编写和组织你的代码,以确保你的代码可以正确地工作并且没有引入新的问题。
给出解决上面问题的代码
为了提供具体的代码,这里我将展示一个使用Python的解决方案,使用了内置的`deque`作为队列(因为它是双端队列,对于这种需要频繁添加和删除两端元素的情况更高效):
```python
from collections import deque
def shortest_path(maze, start, target):
rows, cols = len(maze), len(maze[0])
directions = [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)] # 上下左右
def is_valid(i, j):
return 0 <= i < rows and 0 <= j < cols and maze[i][j] == 0
queue = deque([(start[0], start[1], 0)]) # 起点、初始步数,元组形式方便操作
visited = set() # 记录已访问过的节点
visited.add(start)
while queue:
row, col, steps = queue.popleft()
if (row, col) == target: # 找到师傅,返回步数
return steps
for dx, dy in directions:
new_row, new_col = row + dx, col + dy
if is_valid(new_row, new_col) and (new_row, new_col) not in visited:
queue.append((new_row, new_col, steps + 1))
visited.add((new_row, new_col))
return -1 # 如果遍历完都没有找到,表示无法到达
# 示例输入
maze = [
[0, 0, 1],
[0, 0, 0],
[0, 1, 0]
]
start = (0, 0)
target = (2, 2)
print(shortest_path(maze, start, target))
```
这个代码首先定义了一些辅助函数,如检查坐标是否有效以及存储搜索路径。接着,使用广度优先搜索的方式逐层探索迷宫,直到找到目标或者队列为空。如果找不到,返回-1。
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