19 38 C:\Users\Lenovo\Documents\12.3 1.cpp [Error] 'visited' was not declared in this scope

时间: 2025-01-04 21:38:10 浏览: 6
错误提示 "visited" was not declared in this scope 表示在当前作用域内找不到变量 `visited` 的声明。在C++中，`visited` 很可能是用于跟踪已经访问过的节点，在深度优先搜索等算法中经常用到。如果你在`main`函数中尝试使用 `visited`，但在之前的代码块中没有初始化或者宣告它，就会出现这个错误。 为了修复这个问题，你需要确保在使用 `visited` 变量之前，你已经为它分配了内存空间并且进行了适当的初始化。通常是在开始遍历前这样做： ```cpp bool visited[MAX_VERTICES]; // 在这里初始化 visited 数组 ``` 如果你在其他地方定义了 `visited` 并想在 `dfs` 函数中使用，确保你在 `dfs` 函数内部也有正确的引入： ```cpp void dfs(int vertex) { // ... 其他代码 visited[vertex] = true; // 或者在进入递归前设置为 true // ... } ``` 如果还是有问题，检查一下是否在调用 `dfs` 函数的地方也用了 `visited`，并确保是在合适的上下文中声明或传递给 `dfs`。一旦做了这些调整，你应该就可以避免这个错误了。
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好的，我理解了你的要求。这个问题可以分为两个步骤，第一个是将字符串分割成多个链接，第二个是去重后遍历。这是我的解决方案： ```python # 将字符串拆分成多个链接 link_str = "http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/22666529,http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/22666269,http://baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E9%BE%99%E6%B9%AB/85909,http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/24132384,http://baike.baidu.com/view/1.htm,http://baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E9%BE%99%E6%B9%AB/23583829,http://baike.baidu.com/view/4.htm,http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/85904,http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/22666716,http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/57049628,http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/49728219,http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/24333588,http://baike.baidu.com/view/2.htm,http://baike.baidu.com/view/9.htm,http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/24359580,http://baike.baidu.com/view/10.htm,http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/22666529,http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/22666269,http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/85906,http://baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E9%BE%99%E6%B9%AB/85909,http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/24132384,http://baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E9%BE%99%E6%B9%AB/23583829,http://baike.baidu.com/view/4.htm,http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/85904,http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/22666716,http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/57049628,http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/49728219,http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/24333588,http://baike.baidu.com/view/2.htm,http://baike.baidu.com/view/9.htm,http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/24359580,http://baike.baidu.com/view/10.htm" links = link_str.split(",") # 去重后遍历链接 visited = set() for link in links: if link not in visited: visited.add(link) print(link) ``` 这个代码会输出： ``` http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/22666529 http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/22666269 http://baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E9%BE%99%E6%B9%AB/85909 http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/24132384 http://baike.baidu.com/view/1.htm http://baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E9%BE%99%E6%B9%AB/23583829 http://baike.baidu.com/view/4.htm http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/85904 http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/22666716 http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/57049628 http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/49728219 http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/24333588 http://baike.baidu.com/view/2.htm http://baike.baidu.com/view/9.htm http://baike.baidu.com/item/%E9%9B%81%E8%8D%A1%E5%B1%B1/24359580 http://baike.baidu.com/view/10.htm http://baike.baidu.com/item/%E7%81%B5%E5%B3%B0/85906 ``` 这些链接已经去重并且按照出现的顺序遍历了一遍。

def postorder(root): if root is None: return [] stack = [] result = [] visited = set() stack.append(root) while stack: curr = stack[-1] if (curr.left is None or curr.left in visited) and (curr.right is None or curr.right in visited): stack.pop() visited.add(curr) result.append(curr.value) else: if curr.right is not None and curr.right not in visited: stack.append(curr.right) if curr.left is not None and curr.left not in visited: stack.append(curr.left) for i in result: print(i,end=",") return result

这是一段二叉树后序遍历的代码，它采用了迭代的方式实现。具体实现方式是通过使用一个栈来模拟递归过程，先将根节点压入栈中，然后进行循环。每次循环时，取出栈顶元素，如果它的左右子节点都已经被访问过了，就将它弹出栈，并将它的值加入到结果列表中，否则将它的右子节点和左子节点依次压入栈中。最后输出结果列表即可。 你有什么其他问题吗？
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vsited = set() while head: if head in visted: return head else: visited.add(head) head = head.next return None

具体来说，它使用了一个集合 visited 来存储已经访问过的节点，然后依次遍历链表中的每个节点，如果发现某个节点已经在 visited 中出现过，则说明链表中存在环，返回这个节点即可。 需要注意的是，代码中有一个...

class QNode: def __init__(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1完善代码

visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w =...

Failed to find entry-points: System.Exception: Unexpected exception while collecting types in assembly Assembly-CSharp, Version=0.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null ---> Mono.Cecil.AssemblyResolutionException: Failed to resolve assembly: 'GameFramework, Version=0.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null' at Mono.Cecil.BaseAssemblyResolver.Resolve (Mono.Cecil.AssemblyNameReference name, Mono.Cecil.ReaderParameters parameters) [0x00105] in <ebb9e4250ed24cbfa42055e3532ef311>:0 at zzzUnity.Burst.CodeGen.AssemblyResolver.Resolve (Mono.Cecil.AssemblyNameReference name) [0x00039] in <a2dd15248a25411e914af2a2c82fb63f>:0 at Burst.Compiler.IL.AssemblyLoader.Resolve (Mono.Cecil.AssemblyNameReference name) [0x00079] in <a2dd15248a25411e914af2a2c82fb63f>:0 at Mono.Cecil.MetadataResolver.Resolve (Mono.Cecil.TypeReference type) [0x00038] in <ebb9e4250ed24cbfa42055e3532ef311>:0 at Mono.Cecil.ModuleDefinition.Resolve (Mono.Cecil.TypeReference type) [0x00006] in <ebb9e4250ed24cbfa42055e3532ef311>:0 at Mono.Cecil.TypeReference.Resolve () [0x00006] in <ebb9e4250ed24cbfa42055e3532ef311>:0 at Burst.Compiler.IL.Server.EntryPointMethodFinder.CollectGenericTypeInstances (Mono.Cecil.TypeReference type, System.Collections.Generic.List1[T] types, System.Collections.Generic.HashSet1[T] visited) [0x0002f] in <a2dd15248a25411e914af2a2c82fb63f>:0 at Burst.Compiler.IL.Server.EntryPointMethodFinder.CollectGenericTypeInstances (Mono.Cecil.AssemblyDefinition assembly, System.Collections.Generic.List1[T] types, System.Collections.Generic.HashSet1[T] visited) [0x00057] in <a2dd15248a25411e914af2a2c82fb63f>:0 at Burst.Compiler.IL.Server.EntryPointMethodFinder.FindEntryPoints (System.String[] rootAssemblyNames, Burst.Compiler.IL.Hashing.CacheRuntime.HashCacheAssemblyStore assemblyStore, Burst.Compiler.IL.AssemblyLoader assemblyLoader, Burst.Compiler.IL.NativeCompilerOptions options, Burst.Compiler.IL.Server.ProfileDelegate profileCallback, System.Boolean includeRootAssemblyReferences, System.Boolean splitTargets, Burst.Compiler.IL.Helpers.DebugLogWriter debugWriter) [0x0019d] in <a2dd15248a25411e914af2a2c82fb63f>:0 --- End of inner exception stack trace --- at Burst.Compiler.IL.Server.EntryPointMethodFinder.FindEntryPoints (System.String[] rootAssemblyNames, Burst.Compiler.IL.Hashing.CacheRuntime.HashCacheAssemblyStore assemblyStore, Burst.Compiler.IL.AssemblyLoader assemblyLoader, Burst.Compiler.IL.NativeCompilerOptions options, Burst.Compiler.IL.Server.ProfileDelegate profileCallback, System.Boolean includeRootAssemblyReferences, System.Boolean splitTargets, Burst.Compiler.IL.Helpers.DebugLogWriter debugWriter) [0x001d9] in <a2dd15248a25411e914af2a2c82fb63f>:0 at Burst.Compiler.IL.Server.FindMethodsJob.Execute (Burst.Compiler.IL.Server.CompilerServerJobExecutionContext context) [0x00133] in <a2dd15248a25411e914af2a2c82fb63f>:0

这是一个异常信息，看起来是在程序集 Assembly-CSharp 中找不到依赖的程序集 GameFramework。你可能需要检查一下是否正确地安装了 GameFramework 或者其他需要的依赖库，并且它们的版本是否与你的程序集匹配。...

File "D:\23101\比赛\光电赛\maze_car\测试\11111.py", line 46, in dijkstra heapq.heappush(heap, (new_distance, neighbor)) TypeError: '<' not supported between instances of 'Node' and 'Node'错误如上代码如下 def dijkstra(self, start_node): start_node.distance = 0 heap = [(start_node.distance, start_node)] while heap: (distance, node) = heapq.heappop(heap) if node.visited: continue node.visited = True for (neighbor, edge_distance) in node.neighbors: if not neighbor.visited: new_distance = node.distance + edge_distance if new_distance < neighbor.distance: neighbor.distance = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, neighbor))

这个错误是由于在使用 heapq 堆操作时，Python 不知道如何比较节点（Node）对象。您需要在 Node 类中实现 __lt__ 方法，以便 Python 可以比较这些对象。 例如： python class Node: ...

优化这段代码.pic { display: block; position: relative; margin-bottom: 3px; width: 50px; height: 50px; } .inner {overflow-y:auto;text-overflow:ellipsis;word-break:keep-all;white-space:nowrap; border: solid 3px #fff; padding: 16px 16px 0; position: absolute; } ul{list-style-type: none;} li {float: left; width: 100px; height: 100px; line-height: 18px; position: relative; border-bottom: solid 1px #e5e5e5; } li div {margin-bottom:1px;margin-left: 10px;} body,ul, li, p,img, div { margin: 0; padding: 0; list-style-type: none; font-size: 12px;} .price {padding-bottom: 3px; color: #878787; } .price_n {color: #c30; font-weight: bold; padding-right: 10px; font-family: Arial; } .price_s {color: #c30; font-family: Arial; } .price_r {color: #878787; text-decoration: line-through; padding-right: 10px; font-family: Arial; } #bookname {text-decoration:underline; color:#555555; display: block; overflow: auto; width: 200px; font-family: Arial; } #bookname:hover {color:#FF6600; } .inner a {color: #018BD3;} .inner a:hover {color:#FF6600; } .inner a:VISITED {color:#018BD3;}

1. 去掉一些不必要的属性，比如li的position属性和div的margin-bottom属性。 2. 将一些重复的属性合并，比如.font-family: Arial;可以直接写在ul上。 3. 考虑使用flexbox布局，可以更方便地控制商品列表项的排列和...

import requests import random import parsel visited_urls = set() # 保存已经访问过的链接 page = 1 while True: # 循环爬取 url = f'https://travel.qunar.com/travelbook/list.htm?page={page}&order=hot_heat' html_data = requests.get(url).text selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() # 遍历当前页面中的所有链接 for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com' + li if detail_url in visited_urls: # 如果链接已经访问过，则跳过 continue visited_urls.add(detail_url) # 将链接加入集合中 detail_html = requests.get(detail_url).text time.sleep(random.randint(3, 5)) detail_selector = parsel.Selector(detail_html) title = detail_selector.css('.b_crumb_cont *:nth-child(3)::text').get() comment = detail_selector.css('.title.white::text').get() view_count = detail_selector.css('.view_count::text').get() date = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get() days = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howlong > p > span.data::text').get() money = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howmuch > p > span.data::text').get() character = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.who > p > span.data::text').get() play_list = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data > span::text').getall() for play in play_list: print(play) print(title, comment, view_count, date, days, money, character, play_list, detail_url) time.sleep(random.randint(3, 5)) # 判断是否需要继续爬取 if len(lis) == 0 or page >= 20: break page += 1这段代码怎么将爬取出来的所有数据保存到csv文件

for data in all_data: writer.writerow(data) 其中，fieldnames是csv文件中的每一列的标题，all_data是一个列表，包含了所有爬取到的数据。在循环中，我们将每一条数据写入csv文件中。最后通过writerow...

def largest_component(self): visited = [False] * (max(self.graph) + 1) max_component_size = 0 for i in self.graph: if not visited[i]: component_size = 0 self.DFS(i, visited) for j in visited: if j: component_size += 1 max_component_size = max(max_component_size, component_size) return max_component_size

它首先创建一个 visited 数组，用于跟踪每个顶点是否被访问过。然后，对于图形中的每个顶点 i，如果 i 还没有被访问过，则使用 DFS 方法遍历与 i 相关的所有节点。在 DFS 遍历期间，visited 数组中已访问的顶点将被...

使用MATLAB编写蚁群算法的部分代码。运行蚁群算法程序，通过修改部分参数的值体验参数对算法性能的影响。代码实现:输入 个距离矩阵(对称)，输出一条有效 的TSP路径。例如，输入一个3阶的距离矩阵，则输出结果应是像这样的序列:1231.1321,2132... (1, 2, 3,….是城市标号)

visited = zeros(1, size(distance_matrix, 1)); % 蚂蚁起始位置为1 current_city = 1; visited(1) = 1; path = zeros(1, size(distance_matrix, 1)); path(1) = current_city; % 计算路径和距离 for city ...

# 遍历宝藏点 for treasure in treasures: while queue: current, path = queue.pop(0) if current == treasure: shortest_paths[treasure] = path break if current not in visited: visited.add(current) for neighbor in [(current[0]+1, current[1]), (current[0]-1, current[1]), (current[0], current[1]+1), (current[0], current[1]-1)]: if maze(neighbor[0], neighbor[1]) != 'wall': queue.append((neighbor, path + [current]))以上这段代码有什么功能具体怎么运行的，若去掉if maze(neighbor[0], neighbor[1]) != 'wall':会怎么样

如果去掉 if maze(neighbor[0], neighbor[1]) != 'wall': 这个判断语句，代码会将所有的相邻节点都添加到队列中，包括那些被标记为墙的节点。这样会导致搜索过程变得无效，因为在这些节点中不可能存在任何路径。同时...

用c语言实现简单地图导航： 1.地图不低于五个点 2.可以在代码里设置好点名，路径，路径权重 3.程序运行，输入两个点，输出最短距离及最短路径

visited[min_index] = 1; for (int j = 0; j < map->num_points; j++) { if (!visited[j]) { int edge_index = find_edge(map, min_index, j); if (edge_index != -1) { int new_dist = dist[min_index] + map...

// 更新距离数组和 visited 数组 while (minIt != graph.points.end()) { int curr = minIt->first; visited[curr] = true; for (unordered_map<int, int>::iterator it = graph.edges[curr].begin(); it != graph.edges[curr].end(); it++) { int neighbor = it->first; int weight = it->second; if (!visited[neighbor] && dist[curr] + weight < dist[neighbor]) { dist[neighbor] = dist[curr] + weight; } } // 找到距离起点最近的未访问点 minIt = graph.points.end(); for (unordered_map<int, Point>::iterator it = graph.points.begin(); it != graph.points.end(); it++) { if (!visited[it->first] && (minIt == graph.points.end() || dist[it->first] < dist[minIt->first])) { minIt = it; } } }

其中，dist 数组用于存储起点到各点的最短距离，visited 数组用于记录各点是否被访问过。该算法的基本思想是从起点开始，每次选择距离起点最近的未访问点作为下一个当前点，然后更新与该点相邻的点的最短距离。不断...

class Node: def __init__(self, num, name, intro): self.num = num self.name = name self.intro = intro self.visited = False class Edge: def __init__(self, fr, to, weight): self.fr = fr self.to = to self.weight = weight class Graph: def __init__(self): self.nodes = [] self.edges = {} def add_node(self, node): self.nodes.append(node) self.edges[node] = [] def add_edge(self, edge): self.edges[edge.fr].append(edge) self.edges[edge.to].append(Edge(edge.to, edge.fr, edge.weight))graph = Graph() with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): items = line.strip().split(',') num = int(items[0]) name = items[1] intro = items[2] node = Node(num, name, intro) graph.add_node(node) for i in range(3, len(items), 2): neighbor = int(items[i]) weight = int(items[i+1]) edge = Edge(node, graph.nodes[neighbor-1], weight) graph.add_edge(edge) data.txt里怎么写

data.txt 的格式应该是每一行代表一个节点和它的邻居节点以及边的权重，...1,Node1,This is Node1,2,10,3,15,4,20 2,Node2,This is Node2,1,10,3,5 3,Node3,This is Node3,1,15,2,5,4,8 4,Node4,This is Node4,1,20,3,8

实现 graph.cpp 里的函数void DFS(AdjGraph *G,int v)，实现图的深度优先遍历。

首先，让我们来看一下 graph.cpp 文件中的 DFS 函数的声明： cpp void DFS(AdjGraph *G, int v); 该函数的作用是实现图的深度优先遍历，其中 G 是一个指向邻接表表示的图的指针，v 是遍历的起点。 ...

优化下列代码def BFSTraverse(g): global visited visited = [False] * g.getVNum() count = 0 for i in range(g.getVNum()): if not visited[i]: count += 1 print("第%s个连通块:" % count,end ='') BFS(g,i) print() def BFS(g,i): q = LinkQueue() q.offer(i) while not q.isEmpty(): u = q.poll() visited[u] = True print(g.getVex(u),end = '') v = g.firstAdj(u) while v!=-1: if not visited[v]: q.offer(v) v = g.nextAdj(u,v) v = [1,2,3,4,5,6] e = [(1,2),(2,3),(4,5)] g = ALGraph(ALGraph.GRAPHKIND_UDG,len(v),v,e) g.createGraph() BFSTraverse(g)

= -1 and not visited[v]，这样可以减少不必要的循环。 4. 在 BFS 函数中，可以将 visited[u] = True 放在 while 循环的最后，这样可以避免重复标记 visited[u]。 优化后的代码如下： def BFSTraverse(g): ...

1.使用Python随机生成一个9x9的迷宫2.绘制走出该迷宫的路径

if x not in visited: visited.add(x) for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]: # 四邻方向 nx, ny = x + dx, y + dy if 0 [nx][ny] == 0: queue.append(((nx, ny), path + [x])) # 示例：找到...

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