OUT = []for i in IN[0]: if i == 1: OUT.append(IN[0].index(i))

时间: 2024-03-01 14:54:51 浏览: 54
这段代码看起来没有缺少分号,但是它确实存在语法错误。在JavaScript中,每个语句都应该以分号结束。在你提供的代码中,虽然每个语句都占用了一行,但是它们没有使用分号将它们分隔开来,从而导致了语法错误。可以在每个语句的末尾添加分号来修复这个问题: ``` OUT = []; for (var i = 0; i < IN[0].length; i++) { if (IN[0][i] === 1) { OUT.push(i); } } ``` 这个代码块不仅添加了分号来解决语法错误,还对循环进行了修改,使其可以正确地遍历输入数组,并使用数组的push()方法向输出数组中添加元素。
相关问题

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)

改错如下: ```python class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class LinkList: def __init__(self): self.head = None self.tail = 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 += 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 += 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 += 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: t = t.next 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: t = t.next 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.next n, p = map(int, input().split(' ')) data = [i for i in range(1, n+1)] print(data) datalist = [] for i in range(len(data)): datalist.append(data[i]) link = LinkList() link.form(datalist) a = p-1 b = [] while link.length() > 0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a += p-1 while a >= link.length(): a -= link.length() print(b) ```

start_index = 0 for index, card in enumerate(cards): if card in card_dict.keys(): num = 4 - card_dict[card] if num == 0: if index - start_index >= 5: chains.append([start_index, index-1]) start_index = index + 1 elif index == len(cards)-1: chains.append([start_index, len(cards)-1])

这段代码是在查找 `cards` 中的顺子。`cards` 是一个字符串,其中包含由连字符 `-` 分隔的若干个字符。函数的目的是找到 `cards` 中所有长度大于等于 5 的顺子,并将它们的起始位置和结束位置存储在 `chains` 列表中。 具体的实现是,首先遍历 `cards` 中的每个字符,用 `enumerate` 函数获取它的下标和值。如果当前字符出现在字典 `card_dict` 中,说明它在 `my_card` 或 `out_card` 中出现过,需要考虑它是否可以作为顺子的起始位置。接着计算当前字符最多还可以出现几次,即 `num = 4 - card_dict[card]`。如果 `num` 等于 0,说明当前字符不能再出现了,需要判断是否可以构成一个长度大于等于 5 的顺子。如果前面的字符数量大于等于 5,则将前面的起始位置和当前位置(不包括当前位置)存入 `chains` 列表中,并更新起始位置为当前位置加 1。如果当前字符不是顺子的起始位置,说明它在前面已经出现过,直接跳过即可。 如果当前字符是 `cards` 中的最后一个字符,需要特殊处理。如果前面的字符数量大于等于 5,则将前面的起始位置和当前位置(包括当前位置)存入 `chains` 列表中。最后,函数返回的 `chains` 列表中包含了 `cards` 中所有长度大于等于 5 的顺子的起始位置和结束位置。
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解释下面这段代码: for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望,如果不满足,则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时,label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步,所以无需 reshape,直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

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