find_max()是在字典中找到年龄最大的人,并输出Python代码
时间: 2024-03-19 13:46:10 浏览: 54
可以使用以下代码实现:
```python
def find_max(dic):
max_age = 0
max_person = ''
for person, age in dic.items():
if age > max_age:
max_age = age
max_person = person
return max_person
# 测试
ages = {'Tom': 20, 'Jerry': 18, 'Alice': 25, 'Bob': 22}
print(find_max(ages)) # 输出:Alice
```
以上代码定义了一个 `find_max()` 函数,它接受一个字典作为参数,字典的键为人名,值为年龄。函数会遍历字典中的每一个键值对,找到年龄最大的人,并返回其名字。
在函数内部,我们定义了两个变量 `max_age` 和 `max_person`,分别用于保存当前最大年龄和对应的人名。然后我们使用 `for` 循环遍历字典中的每一个键值对,如果当前年龄大于 `max_age`,就更新 `max_age` 和 `max_person`。最后,函数返回 `max_person`。
在测试代码中,我们定义了一个字典 `ages`,包含了几个人的年龄信息。我们调用 `find_max()` 函数,传入 `ages` 字典作为参数,函数会输出年龄最大的人的名字,即 `Alice`。
相关问题
用python写下方的代码,下方函数求得一个列表numbers中的众数,思路如下:1)用count()计算列表 numbers中每个元素出现的次数2)将上述元素和对应的出现次数存入字典,count_num中;3)用max()找到count_num中最大的值,并找到拥有该值的字典键添加到max_count_num中; 4)max_count_num中的元素就是众数,count_num 是众数 出现的次数。
以下是Python代码实现:
def find_mode(numbers):
count_num = {}
max_count_num = []
max_count = 0
for num in numbers:
if num in count_num:
count_num[num] += 1
else:
count_num[num] = 1
for key, value in count_num.items():
if value > max_count:
max_count = value
max_count_num = [key]
elif value == max_count:
max_count_num.append(key)
return max_count_num, max_count
# 示例使用
numbers_example = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4]
mode, count = find_mode(numbers_example)
print(f"The mode of {numbers_example} is {mode}, and it appears {count} times.")
# 输出:The mode of [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4] is [4], and it appears 3 times.
最大匹配算法python代码
以下是基于匈牙利算法的最大匹配算法的Python代码:
```python
def max_matching(graph):
"""
Find the maximum matching in a bipartite graph using the Hungarian algorithm.
The graph is represented as an adjacency list, where the keys are the vertices on one side
of the bipartition and the values are lists of vertices on the other side of the bipartition that
are connected to the key vertex.
"""
# Initialize the matching to be empty
matching = {}
for u in graph.keys():
matching[u] = None
# Find the augmenting path using DFS
def dfs(u, visited):
for v in graph[u]:
if v not in visited:
visited.add(v)
if matching[v] is None or dfs(matching[v], visited):
matching[v] = u
return True
return False
# Find the maximum matching by iterating through all vertices in the first partition
for u in graph.keys():
dfs(u, set())
# Count the number of edges in the matching
num_edges = sum(1 for u in graph.keys() if matching[u] is not None)
return matching, num_edges
```
其中,`graph` 是一个字典,键为第一部分的顶点,值为与该顶点相连的第二部分的顶点列表。函数返回一个元组,第一个元素是匹配,第二个元素是匹配的边数。
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