def create_roads(self, road_list): for road in road_list: self.create_road(*road)

时间: 2023-05-23 14:03:23 浏览: 58
ChitGPT: 这是一个 Python 代码段。此代码段通过遍历道路列表并调用 create_road 方法来创建道路。每个道路都是通过 *road 参数传递给 create_road 方法的元组形式。
相关问题

检查代码错误并修改 def create_rul(self): # 村庄数目输入框 self.num_label = tk.Label(self, text="村庄数目") self.num_label.pack() self.num_entry = tk.Entry(self) self.num_entry.pack() # 可建公路数目输入框 self.edge_label = tk.Label(self, text="可建公路数目") self.edge_label.pack() self.edge_entry = tk.Entry(self) self.edge_entry.pack() # 确认按钮 self.confirm_button = tk.Button(self, text="确认", command=self.create_widgets) self.confirm_button.pack() def create_widgets(self): # 获取村庄数目和可建公路数目 num = int(self.num_entry.get()) edge = int(self.edge_entry.get()) # 村庄名称输入框 self.village_label = tk.Label(self, text="村庄名称") self.village_label.pack() for i in range(num): self.village_entry = tk.Entry(self) self.village_entry.pack() # 村村连同道路信息输入框 self.road_label = tk.Label(self, text="村村连同道路信息‘村,村,路’") self.road_label.pack() for j in range(edge): self.road_entry = tk.Entry(self) self.road_entry.pack() # 提交按钮 self.submit_button = tk.Button(self, text="确认", command=self.submit) self.submit_button.pack()

在 `create_widgets` 函数中,每次循环创建 `self.village_entry` 和 `self.road_entry` 时,应该使用列表将它们存储起来,否则后面的循环会覆盖前面的输入框,导致只有最后一个输入框被保留。同时,在 `submit` 回调函数中,应该获取所有输入框的值,而不是只获取最后一个输入框的值。具体修改如下: ``` def create_rul(self): # 村庄数目输入框 self.num_label = tk.Label(self, text="村庄数目") self.num_label.pack() self.num_entry = tk.Entry(self) self.num_entry.pack() # 可建公路数目输入框 self.edge_label = tk.Label(self, text="可建公路数目") self.edge_label.pack() self.edge_entry = tk.Entry(self) self.edge_entry.pack() # 确认按钮 self.confirm_button = tk.Button(self, text="确认", command=self.create_widgets) self.confirm_button.pack() def create_widgets(self): # 获取村庄数目和可建公路数目 num = int(self.num_entry.get()) edge = int(self.edge_entry.get()) # 村庄名称输入框 self.village_label = tk.Label(self, text="村庄名称") self.village_label.pack() self.village_entries = [] # 存储村庄名称输入框 for i in range(num): village_entry = tk.Entry(self) village_entry.pack() self.village_entries.append(village_entry) # 村村连同道路信息输入框 self.road_label = tk.Label(self, text="村村连同道路信息‘村,村,路’") self.road_label.pack() self.road_entries = [] # 存储村村连同道路信息输入框 for j in range(edge): road_entry = tk.Entry(self) road_entry.pack() self.road_entries.append(road_entry) # 提交按钮 self.submit_button = tk.Button(self, text="确认", command=self.submit) self.submit_button.pack() def submit(self): # 获取所有输入框的值 villages = [village_entry.get() for village_entry in self.village_entries] roads = [road_entry.get() for road_entry in self.road_entries] # 处理输入数据 ... ``` 这样,每个输入框都会被存储在列表中,便于后续获取它们的值。

def minimum_cost_network(n,roads): G = nx.Graph() G.add_nodes_from(range(1,n+1)) G.add_weighted_edges_from(roads) min_tree = nx.minimum_spanning_tree(G) min_cost = sum(data["weight"] for u, v, data in min_tree.edges(data = True)) return min_cost

这是一个 Python 函数,它的作用是计算一个无向连通图的最小生成树的边权和。具体来说,它接受两个参数:一个整数 n 表示图中节点的数量,和一个包含 n-1 个元素的列表 roads,其中每个元素是一个三元组 (u, v, w),表示一条从节点 u 到节点 v 的有向边,边权为 w。函数使用 NetworkX 库构建了一个图对象 G,然后调用 NetworkX 库提供的 minimum_spanning_tree 函数计算最小生成树 min_tree,最后将 min_tree 的所有边的权值相加得到最小生成树的边权和 min_cost,然后将其返回。

相关推荐

Solve the problem with c++ code, and give your code: Ack Country has N cities connected by M one-way channels. The cities occupied by the rebels are numbered 1, while the capital of Ack country is numbered N. In order to reduce the loss of effective force, you are permitted to use self-propelled bombers for this task. Any bomber enters the capital, your job is done. This seems simple enough, but the only difficulty is that many cities in Ack Country are covered by shields. If a city is protected by a shield, all shield generators that maintain the shield need to be destroyed before the bomber can enter or pass through the city. Fortunately, we know the cities where all the shield generators are located, and which cities' shields are being charged. If the bomber enters a city, all of its shield generators can be destroyed instantly. You can release any number of Bombermen and execute any command at the same time, but it takes time for bombermen to pass through the roads between cities. Please figure out how soon you can blow up Ack Nation's capital. The clock is ticking. Input: Two positive integers N,M in the first row. The next M lines, each with three positive integers, indicate that there is a road leading from the city to the city. It takes w time for the bomber to cross this road. Then N lines, each describing a city's shield. The first is a positive integer n, representing the number of shield generators that maintain shields in the city. Then n_i city numbers between 1 and N, indicating the location of each shield generator. In other words, if your bomber needs to enter the city, the bomber needs to enter all the entered cities in advance. If n_i=0, the city has no shields. Guarantee n_i=0.Output: a positive integer, the minimum time to blow up the capital. e.g., Input: 6 6 1 2 1 1 4 3 2 3 3 2 5 2 4 6 2 5 3 2 0 0 0 1 3 0 2 3 5, Output: 6.

修改一下该代码中的错误function [s1, s2] = repair_roads(data_file, pos_sheet, road_sheet, centers) % 检查输入参数是否合法 if nargin < 4 error('输入参数不足!'); end % 读取数据 position = xlsread(data_file, pos_sheet); roads = xlsread(data_file, road_sheet); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = pdist2(position, position); % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads[i,j] == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent==u); pv = find(parent==v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 计算总距离S1 s1 = sum(min(dist(:,centers), [], 2)); % 计算维修道路总里程S2 is_center = ismember(1:n, centers); s2 = sum(mst(is_center(mst(:,1)) | is_center(mst(:,2)), 3)); % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:length(centers) plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = dist(i,centers); [~,c] = min(d); plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 输出结果 disp(['总距离S1:' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2:' num2str(s2)]); end

解决该代码存在的问题function [s1, s2] = repair_roads(data_file, pos_sheet, road_sheet, centers) % 读取数据 position = xlsread(data_file, pos_sheet); roads = xlsread(data_file, road_sheet); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = zeros(n, n); for i = 1:n for j = i+1:n dist(i,j) = sqrt((position(i,1)-position(j,1))^2 + (position(i,2)-position(j,2))^2); dist(j,i) = dist(i,j); end end % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent, u); pv = find(parent, v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 计算总距离S1 s1 = 0; for i = 1:n d = inf; for j = 1:length(centers) d = min(d, dist(i,centers(j))); end s1 = s1 + d; end % 计算维修道路总里程S2 s2 = 0; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); if ismember(u, centers) || ismember(v, centers) s2 = s2 + w; end end % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:length(centers) plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = inf; c = 0; for j = 1:length(centers) if dist(i,centers(j)) < d d = dist(i,centers(j)); c = j; end end plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 输出结果 disp(['总距离S1:' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2:' num2str(s2)]); end

解决该代码位置2处的索引超出数组边界function [s1, s2] = repair_roads(data_file, pos_sheet, road_sheet, centers) % 检查输入参数是否合法 if nargin < 4 error('输入参数不足!'); end % 读取数据 position = xlsread(data_file, pos_sheet); roads = xlsread(data_file, road_sheet); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = pdist2(position, position); % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent==u); pv = find(parent==v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 计算总距离S1 s1 = sum(min(dist(:,centers), [], 2)); % 计算维修道路总里程S2 is_center = ismember(1:n, centers); s2 = sum(mst(is_center(mst(:,1)) | is_center(mst(:,2)), 3)); % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:length(centers) plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = dist(i,centers); [~,c] = min(d); plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 输出结果 disp(['总距离S1:' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2:' num2str(s2)]); end

最新推荐

recommend-type

基于C语言+AT89C52单片机搭建的PID直流电机控制程序,用于Proteus电路仿真+源码+开发文档(高分优秀项目)

基于C语言+AT89C52单片机搭建的PID直流电机控制程序,用于Proteus电路仿真+源码+开发文档,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介: 本文所介绍的基于AT89C52单片机的PID直流电机控制系统设计过程主要分为MATLAB建模、Proteus硬件电路的设计以及基于C51语法的单片机程序开发编写。本系统性质为单闭环控制,即通过转速对电机进行调速;将采用增量式编码器进行电机转速的测量,并设定PWM波形生成的开关频率为7KHz,速度回路的采样周期为14ms。 1. 所需仿真平台 单片机部分代码主要利用Keil uVision5平台进行编译,工具链采用C51。仿真电路搭建平台为Proteus 8 Professional。 2. Release版本 编译后的运行环境为Atmel AT89C52单片机平台。 3. 运行 将已发布的HEX文件放入Proteus 8 Professional仿真平台或以上版本内运行即可; 可通过修改Proteus仿真文件方波的频率(开关频率)来改变PWM相应的频率;
recommend-type

基于.net8的物料管理系统

{FB0886BF-35E0-480F-8B15-E4D52B351628}
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、
recommend-type

已知自动控制原理中通过更高的频率特征来评估切割频率和库存——相位稳定。确定封闭系统的稳定性。求Wcp 和ψ已知W(p)=30•(0.1p+1)•(12.5p+1)/p•(10p+1)•(0.2p+1)•(p+1)

根据相位稳定的定义,我们需要找到一个频率 Wcp,使得相位满足 -ψ = -180°,即 ψ = 180°。此时系统的相位裕度为 0°,系统处于边缘稳定状态。 首先,我们需要将 W(p) 表示成极点和零点的形式。将分母和分子分别因式分解,得到: W(p) = 30 • (0.1p+1) • (12.5p+1) / [p • (10p+1) • (0.2p+1) • (p+1)] = 375p/(p+1) - 3750/(10p+1) + 750p/(0.2p+1) - 3750p/(10p+1) + 150p/(p+1) + 30 因此,系统的极点为 -1、-0.1、-0.2、