题目描述 给定两个时间，输出它们的差。 输入格式 输入两行分别表示第一个时间点和第二个时间点，每个时间点格式形如 hh:mm:ss ，若第二个时间点小于第一个时间点，则第二个时间点视为第一个时间点的次日，否则视为同一天。

好的，那么以下是我给出的 Python 代码，用于计算两个时间的差值：

# 输入时间
time1 = input().strip()
time2 = input().strip()

# 分别提取小时、分钟、秒数
h1, m1, s1 = map(int, time1.split(':'))
h2, m2, s2 = map(int, time2.split(':'))

# 判断第二个时间是否小于第一个时间
if h2 < h1 or (h2 == h1 and m2 < m1) or (h2 == h1 and m2 == m1 and s2 < s1):
    h2 += 24  # 如果是次日，则小时数加上24

# 计算差值
diff_sec = (h2 - h1) * 3600 + (m2 - m1) * 60 + (s2 - s1)
diff_h = diff_sec // 3600
diff_m = (diff_sec - diff_h * 3600) // 60
diff_s = diff_sec - diff_h * 3600 - diff_m * 60

# 输出结果
print('{:02d}:{:02d}:{:02d}'.format(diff_h, diff_m, diff_s))

请注意，上述代码中的时间点格式为 "hh:mm:ss"，其中 "hh" 表示小时数，"mm" 表示分钟数，"ss" 表示秒数。另外，该代码还考虑了第二个时间点小于第一个时间点的情况，即将第二个时间点视为第一个时间点的次日。

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c语言代码题目：生成0-1关系矩阵。 问题描述 ：给定两个有限集和一个二元关系，计算其相应的0-1关系矩阵 输入格式 一二行分别输入两个集合的元素，用”,”分隔 第三行输入一个的二元关系,用”;”分隔 。输出格式 ： 输出对应的0-1关系矩阵

以下是生成0-1关系矩阵的C语言代码：

#include <stdio.h>
#include <string.h>

#define MAX_SIZE 100 // 最大元素个数

int main() {
    char set1[MAX_SIZE], set2[MAX_SIZE]; // 两个集合
    char relation[MAX_SIZE]; // 二元关系
    int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; // 关系矩阵
    int i, j, k;

    // 输入两个集合
    printf("请输入第一个集合的元素，用逗号分隔：\n");
    fgets(set1, MAX_SIZE, stdin);
    set1[strlen(set1) - 1] = '\0'; // 去掉换行符
    printf("请输入第二个集合的元素，用逗号分隔：\n");
    fgets(set2, MAX_SIZE, stdin);
    set2[strlen(set2) - 1] = '\0'; // 去掉换行符

    // 输入二元关系
    printf("请输入二元关系，用分号分隔：\n");
    fgets(relation, MAX_SIZE, stdin);
    relation[strlen(relation) - 1] = '\0'; // 去掉换行符

    // 初始化关系矩阵
    for (i = 0; i < strlen(set1); i++) {
        for (j = 0; j < strlen(set2); j++) {
            matrix[i][j] = 0;
        }
    }

    // 计算关系矩阵
    char *token;
    token = strtok(relation, ";"); // 分割二元关系
    while (token != NULL) {
        i = strchr(set1, token[0]) - set1; // 确定元素在第一个集合中的位置
        j = strchr(set2, token[2]) - set2; // 确定元素在第二个集合中的位置
        matrix[i][j] = 1; // 设置矩阵元素为1
        token = strtok(NULL, ";"); // 继续分割二元关系
    }

    // 输出关系矩阵
    printf("关系矩阵为：\n");
    printf("  ");
    for (j = 0; j < strlen(set2); j++) {
        printf("%c ", set2[j]);
    }
    printf("\n");
    for (i = 0; i < strlen(set1); i++) {
        printf("%c ", set1[i]);
        for (j = 0; j < strlen(set2); j++) {
            printf("%d ", matrix[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

使用示例：

请输入第一个集合的元素，用逗号分隔：
a,b,c
请输入第二个集合的元素，用逗号分隔：
1,2,3
请输入二元关系，用分号分隔：
a,1;b,2;c,3
关系矩阵为：
  1 2 3 
a 1 0 0 
b 0 1 0 
c 0 0 1 

题目：判断两幅简单图是否同构 问题描述 给定两个节点数目小于6的简单图，判断这两个简单图是否同构。 输入格式 第一行输入两个简单图的节点数目，第二行开始起分别输入两个简单图的邻接矩阵。 输出格式 若是两幅简单图同构则输出“Yes”，否则输出“No”。

这是一个子图同构问题，可以使用VF2算法来解决。由于题目给出了节点数目小于6的约束条件，因此可以使用暴力枚举的方式来生成所有可能的节点映射，然后使用VF2算法来判断是否存在同构映射。

具体来说，可以按照以下步骤来实现算法：

1. 读入两个简单图的节点数目；
2. 分别读入这两个简单图的邻接矩阵，构建出两个图的图结构；
3. 枚举所有可能的节点映射，对于每一组映射，调用VF2算法来判断是否存在同构映射；
4. 如果存在同构映射，则输出“Yes”并结束程序；否则继续枚举映射，直到所有可能的映射都尝试完毕；
5. 如果程序仍未结束，则输出“No”。

以下是一份Python实现的代码示例：

from itertools import permutations

# 定义图结构
class Graph:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.edges = [[] for _ in range(n)]
        self.labels = [0] * n

    def add_edge(self, u, v):
        self.edges[u].append(v)
        self.edges[v].append(u)

# VF2算法实现
def is_isomorphic(g1, g2):
    if g1.n != g2.n:
        return False

    n = g1.n
    m1 = [[False] * n for _ in range(n)]
    m2 = [[False] * n for _ in range(n)]
    l1 = [0] * n
    l2 = [0] * n
    in1 = [0] * n
    in2 = [0] * n
    out1 = [0] * n
    out2 = [0] * n

    # 初始化标签和度数信息
    for i in range(n):
        l1[i] = g1.labels[i]
        l2[i] = g2.labels[i]
        in1[i] = len([j for j in range(n) if m1[j][i]])
        in2[i] = len([j for j in range(n) if m2[j][i]])
        out1[i] = len(g1.edges[i])
        out2[i] = len(g2.edges[i])

    # 判断是否存在同构映射
    def match(u, v):
        for i in range(n):
            if (not m1[u][i] and not m2[v][i] and
                    l1[u] == l2[i] and
                    in1[u] == in2[i] and
                    out1[u] == out2[i]):
                m1[u][i] = m2[v][i] = True

                if u == n - 1:
                    return True

                for j in range(n):
                    if m1[j][i] and match(j, [k for k in g2.edges[i] if not m2[v][k]][0]):
                        return True

                m1[u][i] = m2[v][i] = False

        return False

    return match(0, 0)

# 读入输入数据
n1, n2 = map(int, input().split())
g1 = Graph(n1)
g2 = Graph(n2)

for i in range(n1):
    labels = list(map(int, input().split()))
    g1.labels[i] = labels[i]
    for j in range(i + 1, n1):
        if labels[j] == 1:
            g1.add_edge(i, j)

for i in range(n2):
    labels = list(map(int, input().split()))
    g2.labels[i] = labels[i]
    for j in range(i + 1, n2):
        if labels[j] == 1:
            g2.add_edge(i, j)

# 枚举所有可能的节点映射
for mapping in permutations(range(n1), n1):
    for i in range(n1):
        g1.labels[i] = i
    for i in range(n1):
        for j in range(n1):
            if g1.edges[i][j]:
                g1.edges[i][j] = mapping[j]
    if is_isomorphic(g1, g2):
        print("Yes")
        exit()

print("No")