设计一个程序，输入两个整数集合A、B，对两个集合进行以下几个操作: ①求两个集合的并集、交集、差集、对称差集 ②判断A集合是否是B集合的子集 ③对两个集合的并集排序输出(升序)

好的，我可以回答这个问题。以下是程序的代码：

# 输入两个集合A、B
A = set(map(int, input().split()))
B = set(map(int, input().split()))

# 求两个集合的并集、交集、差集、对称差集
union = A.union(B)
intersection = A.intersection(B)
difference = A.difference(B)
symmetric_difference = A.symmetric_difference(B)

# 判断A集合是否是B集合的子集
is_subset = A.issubset(B)

# 对两个集合的并集排序输出(升序)
sorted_union = sorted(union)

# 输出结果
print("Union:", union)
print("Intersection:", intersection)
print("Difference:", difference)
print("Symmetric Difference:", symmetric_difference)
print("A is subset of B:", is_subset)
print("Sorted Union:", sorted_union)

希望这个程序能够解决你的问题。如果你还有其它问题，可以继续问我。

相关问题

有两个集合采用递增有序的整数单链表A、B存储,设计一个在时间上尽可能高效的python算法求两个集合的并集C,C仍然用单链表存储,并给出算法的时间和空间复杂度。例如A-(1,3,5,7),B=(1,2,4,5,7

为了找到两个有序链表 A 和 B 的并集，并将其存储在一个新的有序链表 C 中，我们可以使用一种称为“归并排序”的思想。具体的步骤如下：

1. 初始化三个指针，分别指向链表 A、B 和新链表 C 的头部。
2. 当所有指针都不为空时，比较当前指针所指向的元素：
a. 如果 A 指针所指的元素小于 B 指针，则将 A 指针移动一位，并将其当前元素添加到 C 链表中。
b. 否则，如果 B 指针所指的元素小于等于 A，将 B 指针移动一位，并同样将其元素添加到 C。
3. 当其中一个链表遍历完时，将另一个链表剩余的部分依次添加到 C 链表的后面。

Python 实现如下：

class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

def merge_sorted_lists(list_a, list_b):
    dummy = ListNode(0)  # 创建虚拟头节点
    current = dummy  # C链表的当前节点

    while list_a and list_b:
        if list_a.val < list_b.val:
            current.next = list_a
            list_a = list_a.next
        else:
            current.next = list_b
            list_b = list_b.next
        current = current.next  # 移动C链表的指针

    # 将未遍历完的链表添加到C链表
    if list_a:
        current.next = list_a
    elif list_b:
        current.next = list_b

    return dummy.next  # 返回实际并集链表的头节点

# 示例：
a_list = [ListNode(1, ListNode(3, ListNode(5, ListNode(7)))), None]
b_list = [ListNode(1, ListNode(2, ListNode(4, ListNode(5, ListNode(7))))]

result = merge_sorted_lists(a_list, b_list)

时间复杂度分析：
这个算法的时间复杂度是 O(M+N)，其中 M 和 N 分别是两个链表的长度，因为每个元素最多只会被访问一次。

空间复杂度分析：
这个算法的空间复杂度是 O(1)，除了存储输入链表的数据外，只额外使用了几个指针变量，所以它是一个原地合并的过程，不需要额外的存储空间。

给定两个房间的编号A和B，请找出从房间A到达房间B最少需要经过几个传送门。 例如：N=3，3个房间中传送门的编号分别为： 房间1：1、4、6； 房间2：2、3、4，8； 房间3：3、6、9。 其中房间1和房间2互通，共用4号传送门；房间1和房间3互通，共用6号传送门；房间2和房间3互通，共用3号传送门； 图片 当A=1，B=2，从房间1到达房间2，共有两种路线： 路线1：从房间1通过4号传送门进入房间2，共经过1个传送门； 路线2：从房间1通过6号传送门进入房间3，再从房间3通过3号传送门进入房间2，共经过2个传送门； 故从房间1到达房间2最少需要经过1个传送门。 输入描述 第一行输入一个正整数N（2≤N≤20），表示房间数量 接下来输入N行，每行包含多个正整数（1≤正整数≤100），第2行到第N+1行依次表示1到N号房间内所有传送门的编号，正整数之间以一个英文逗号隔开 最后一行输入两个正整数A和B（1≤A≤N，1≤B≤N，且A≠B），表示两个房间的编号，正整数之间以一个英文逗号隔开 输出描述 输出一个整数，表示从房间A到达房间B最少需要经过几个传送门，如果房间A不能到达房间B，则输出-1

这个问题可以用广度优先搜索算法来解决。具体步骤如下：

1. 读入输入数据，包括房间数量N、每个房间的传送门编号和起点A、终点B。

2. 创建一个字典，将每个传送门编号对应的房间号存储在字典中。

3. 创建一个队列，将起点A添加进队列。

4. 创建一个集合，将起点A添加进集合。

5. 创建一个距离字典dist，将起点A的距离初始化为0。

6. 当队列不为空时，取出队列中的第一个元素，表示当前所在的房间。

7. 遍历当前房间中的传送门编号，如果该传送门通往的房间不在集合中，将该房间添加进集合中，并将其距离设置为当前房间的距离加1，并将该房间添加进队列中。

8. 如果当前房间是终点B，返回该房间的距离。

9. 如果遍历完所有可以到达的房间后还没有找到终点B，则返回-1。

下面是Python代码实现：