L[-1:-1-len(L):-1]什么意思

时间: 2024-05-22 09:10:15 浏览: 82
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这是一个Python中用来反转列表L的语法。其中，L[-1]表示列表L中最后一个元素，L[-2]表示列表L中倒数第二个元素，以此类推。L[-1:-1-len(L):-1]中的-1表示从最后一个元素开始取值，-1-len(L)表示倒数第二个元素的下标位置，而最后一个-1表示步长为-1，即从后往前每隔一个元素取一个。因此，L[-1:-1-len(L):-1]就是反转列表L的语法。
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def findm(n,*l): num = list() # 遍历数组，查找到所有极小值点 for i in range(1, n - 1): if (l[i - 1] > l[i] and l[i + 1] > l[i]): num.append(i) # 存储极小值点的索引 tmp = list() #用于计数 for j in range(len(num)): t1 = t2 = num[j] tmp1 = 0 while t1 - 1 > -1: if l[t1] < l[t1 - 1]: t1 = t1-1 tmp1 += 1 t1 = t1 - 1 while t2 + 1 < num: if l[t2] < l[t2 + 1]: tmp1 += 1 t2 = t2 + 1 tmp.append(tmp1) return max(tmp)

while t1 - 1 > -1: if l[t1] < l[t1 - 1]: t1 = t1 - 1 tmp1 += 1 else: break while t2 + 1 < len(l): if l[t2] < l[t2 + 1]: tmp1 += 1 t2 = t2 + 1 else: break tmp.append(tmp1) return max(tmp)...

s1="I love python s2="python is a language s3="python print (s1[0]) print (s1[-1]) print(s1[:3]) print(s1[-1:-6:-2]) print (len(s3)) print (s3*3) imt(co print ((s1+s2).index("python"),(s1+s2).index("python",8)) print(s1.replace("",",")

print(s1[-1:-6:-2]) print(len(s3)) print(s3*3) print((s1+s2).index("python"), (s1+s2).index("python",8)) print(s1.replace("", ",")) 执行以上代码，输出如下： I n I l otp 6 pythonpythonpython ...
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约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n += 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n =...

解释：def steepest_descent(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the steepest descent algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -gfk try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break xk = xk + alpha * pk k += 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

其中，fun是目标函数，grad是目标函数的梯度函数，x0是参数的初始值，iterations是最大迭代次数，tol是优化算法的收敛容忍度。函数的返回值包括参数估计的值xk，目标函数在xk处的值fval，目标函数在xk处的梯度grad_...

s1="I love python" s2=python is a language s3="python print (s1[0]) print(s1[-1]) print s1[::3]) print(s1[-1:-6:-2]) print (1en(s3)) print (s3*3) teeg:oa,s9poi3 print ((s1+s2).index("python"),(s1+s2).index("python",8)) print(s1.replace("","")

print(s1[-1:-6:-2]) print(len(s3)) print(s3*3) print("teeg:oa,s9poi3") print((s1+s2).index("python"), (s1+s2).index("python",8)) print(s1.replace("", "")) 执行以上代码，输出如下： I n Ilpto ...

int InsertCity( CityList *L, int k, CityRecord ARecord ) { int j; int OK; if(L->Len==(MAX_CITY_NUM-1)) { printf("表满"); OK=FALSE; } if (k<1||k>L->Len+1) { printf("位置错误"); OK=FALSE; } for (j=L->Len;j>=k;j--) L->DataArray[j+1]=L->DataArray[j]; L->DataArray[k]=ARecord; L->Len++; return OK;}int DeleteCity( CityList *L, int k ) { int OK; int i; if(k<1||k>L->Len) { OK=0; } for(i=k;i<L->Len+1;i++) L->DataArray[i]=L->DataArray[i+1]; L->Len--; return OK; }详细解读代码

接下来，从CityList的最后一个元素开始，将元素逐个后移一个位置，直到第k个位置，然后将ARecord插入到第k个位置，并将CityList的长度Len加1。最后，返回OK标志。 DeleteCity函数的作用是从CityList中删除第k个记录...

20210150章明一班男 20210123李悦灵二班女 20210913欧阳紫玉一班女 读取文本文件data.txt，将学号、姓名、班级、性别插入到数据库Student.db的stu表中 import salite3 con = sqlite3.connect('student.db' cur = con.cursor0) cur.execute('create table if not exists stus(id primary key,name text,cla text,sex text)fr = open(dat.txt',r) for line in frreadlines(): L=len(line) if line[-1]=='n' L=L-1line=line[o:L]xh=line[0:8] xm=line[8:L-3] bj=line[L xb=line[L-1:]print(xh,xm,xb) values(?,?,?,?),(xh,xm,bj,xb))cur.execute(insert intofr.close()con.commit0)cur.close() con.close()

xb = line[-1:] cur.execute("INSERT INTO stu (id, name, cla, sex) VALUES (?, ?, ?, ?)", (xh, xm, bj, xb)) conn.commit() cur.close() conn.close() 代码的改动主要包括： 1. 修改了数据库文件名为 ...

解释这段代码：def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

这段代码实现了BFGS算法，用于最小化一个标量函数，其参数包括目标函数fun，目标函数的梯度grad，初始参数值x0，最大迭代次数iterations，以及优化算法的容忍度tol。函数返回优化结果xk，目标函数在xk处的值fval，...

L= litem for subl in L for item in subl] for i in range(0,len(L)-1):for jin range(i+1,len(L)):if(L{]<LG]):L(,LO -L0,L0 return 逐行注释

for i in range(len(L) - 1): # 注意这里应该是 len(L)，因为我们要排除最后一个元素 for j in range(i + 1, len(L)): if L[i] < L[j]: # 检查条件 # 如果满足条件，交换两个元素的位置 temp = L[i] L[i] = L[j...

function [spectruesub_enspeech] = spectruesub(testsignal) % 谱减法 testsignal=testsignal'; %-------------------------------参数定义--------------------------------- frame_len=256; %帧长 step_len=0.5frame_len; %分帧时的步长，相当于重叠50% wav_length=length(testsignal); R = step_len; L = frame_len; f = (wav_length-mod(wav_length,frame_len))/frame_len; k = 2f-1; % 帧数 h = sqrt(1/101.3434)hamming(256)'; % 汉宁窗乘以系数的原因是使其复合条件要求； testsignal = testsignal(1:fL); % 带噪语音与纯净语音长度对齐 win = zeros(1,fL); % 设定初始值； spectruesub_enspeech = zeros(1,fL); %-------------------------------分帧------------------------------------- for r = 1:k y = testsignal(1+(r-1)*R:L+(r-1)*R); % 对带噪语音帧间重叠一半取值； y = y.*h; % 对取得的每一帧都加窗处理； w = fft(y); % 对每一帧都作傅里叶变换； Y(1+(r-1)L:rL) = w(1:L); % 把傅里叶变换值放在Y中； end %-------------------------------估计噪声----------------------------------- NOISE= stationary_noise_evaluate(Y,L,k); %-------------------------------谱减法------------------------------------- for t = 1:k X = abs(Y).^2; S = X(1+(t-1)L:tL)-NOISE(1+(t-1)L:tL); % 含噪语音功率谱减去噪声功率谱； S = sqrt(S); A = Y(1+(t-1)L:tL)./abs(Y(1+(t-1)L:tL)); S = S.*A; s = ifft(S); s = real(s); spectruesub_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = spectruesub_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+s; % 在实域叠接相加； win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+h; % 窗的叠接相加； end spectruesub_enspeech = spectruesub_enspeech./win; spectruesub_enspeech=spectruesub_enspeech'; end

这是一个MATLAB函数，实现了谱减法的语音降噪。函数的输入是一个测试信号，输出是一个降噪后的语音信号。函数中使用了一些参数定义，如帧长、步长、汉宁窗等。函数首先对输入信号进行分帧处理，然后估计噪声功率谱，...

function [wiener_enspeech] = wienerfilter(testsignal) %维纳滤波 testsignal=testsignal'; frame_len=256; %帧长 step_len=0.5*frame_len; %分帧时的步长，相当于重叠50% wav_length=length(testsignal); R = step_len; L = frame_len; f = (wav_length-mod(wav_length,frame_len))/frame_len; k = 2*f-1; % 帧数 h = sqrt(1/101.3434)*hamming(256)'; % 汉宁窗乘以系数的原因是使其复合条件要求； win = zeros(1,f*L); % 设定初始值； wiener_enspeech = zeros(1,f*L); %-------------------------------分帧------------------------------------- for r = 1:k y = testsignal(1+(r-1)*R:L+(r-1)*R); % 对带噪语音帧间重叠一半取值； y = y.*h; % 对取得的每一帧都加窗处理； w = fft(y); % 对每一帧都作傅里叶变换； Y(1+(r-1)*L:r*L) = w(1:L); % 把傅里叶变换值放在Y中； end %-------------------------------噪声----------------------------------- NOISE= stationary_noise_evaluate(Y,L,k); %噪声最小值跟踪算法 % 每帧中的傅里叶变换和噪声估计 %-------------------------------winner------------------------------------- for t = 1:k X = abs(Y).^2; S=max((X(1+(t-1)*L:t*L)-NOISE(1+(t-1)*L:t*L)),0); G_k=(X(1+(t-1)*L:t*L)-NOISE(1+(t-1)*L:t*L))./X(1+(t-1)*L:t*L); S = sqrt(S); A1=G_k.*S; A = Y(1+(t-1)*L:t*L)./abs(Y(1+(t-1)*L:t*L)); % 带噪于语音的相位； S = A1.*A; s = ifft(S); s = real(s); % 取实部； wiener_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = wiener_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+s; % 在实域叠接相加； win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+h; % 窗的叠接相加； end wiener_enspeech = wiener_enspeech./win; wiener_enspeech=wiener_enspeech'; end

这个函数实现的是维纳滤波的语音降噪。输入是一个测试信号，输出是一个降噪后的语音信号。函数中也使用了一些参数定义，如帧长、步长、汉宁窗等。函数首先对输入信号进行分帧处理，然后估计噪声功率谱。...

详细解释下列代码int i; for(i=L-i>len-1; i>=0 && L->a[i]>x; i--) L->a[i+1]= L->a[i]; L->a[i+1]=x; L->len++;

这段代码有一些问题，可能是因为少了一些信息或者有一些语法错误...循环变量 i 的初始值是 L，每次减 1，直到减到 len - 1 为止。 需要注意的是，这个代码中可能有语法错误或者逻辑错误，所以具体含义可能不是这样的。

def binaSearch(x,t): low=0 high=len(t)-l while low<=high: mid=(low+high)//2 if t[mid]<x: low=mid+1 elif t[mid]>x: high=mid-1 else: return mid else: return -1 l=[34,64,67,72,73,82,83,85,87,88,90,91,96,98] x=int(input("请输入待查找的数：")) res=binaSearch(x,l) if res==-1: print("没有找到{}".format(x)) else: print("找到{},索引为{}！".format(x,res))

如果x不在t中，则返回-1。 具体实现过程为：首先定义一个low变量，表示当前查找区间的最小值的索引，初始值为0；再定义一个high变量，表示当前查找区间的最大值的索引，初始值为列表t的长度减去1。然后进行循环查找...
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为了有效地掌握S7-200 SMART PLC中的MB_Client指令，以便实现Modbus TCP通信，建议参考《S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解》。本教程将引导您了解从连接建立到数据交换的整个过程，并详细解释每个步骤中的关键点。 参考资源链接：[S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解](https://wenku.csdn.net/doc/119yes2jcm?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保您的S7-200 SMART CPU支持开放式用户通
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MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。