n=input() p=n.lower() m=input() for i in range(0,len(n)): if "," in n or "+" in n or "-" in n or "." in n: for j in range(0,len(m)): if m[j:j+1:1].isupper()==True: m=m.replace(m[j],"") m=m.replace(n[i:i+1:1],"") m=m.replace(p[i:i+1:1],"") print(m)时间优化

时间: 2024-03-03 16:53:48 浏览: 24
可以对代码进行一些优化,减少不必要的循环和操作,提高效率。比如: 1. 将字符串中的特殊字符提前处理,不需要每次都判断; 2. 将字符串转为集合或列表,可以提高替换操作的速度; 3. 使用列表推导式等高效的方法来进行字符串操作。 可以尝试如下优化: ```python n = input() p = n.lower() m = input() # 预处理特殊字符 special_chars = set(",+-.") # 转为集合或列表 n_set = set(n) n_list = list(n) p_set = set(p) p_list = list(p) # 使用列表推导式进行操作 m_list = [c for c in m if c.islower() or c in special_chars] for i in range(len(n_list)): if n_list[i] in special_chars: n_set.remove(n_list[i]) p_set.remove(p_list[i]) n_list[i] = '' p_list[i] = '' m_list = [c for c in m_list if c not in n_set and c not in p_set] # 合并结果 result = ''.join(m_list) print(result) ``` 这样可以将时间复杂度从 $O(len(n)\times len(m))$ 优化到 $O(len(n)+len(m))$,效率更高。

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import random import string def read_file(file): with open(file,'r', encoding='UTF-8') as f: text = f.read() for ch in string.punctuation+string.digits: text = text.replace(ch," ") return text.split() def secret_word(ls): return random.choice(ls).lower() def get_guessed_word(cover_word, word, letter): result = "" for i in range(len(word)): if word[i] == letter: result += letter + " " else: result += cover_word[i2:i2+2] return result def word_guess(secret_word): guess_list=[] for i in range(len(secret_word)): guess_list.append('') cover_word = " ".join(guess_list) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) print("你的单词长度为 {} 个字符".format(len(secret_word))) limit_times = len(secret_word) * 2 print("你有 {} 次猜测机会,开始填词吧".format(limit_times)) i=1 while i<=limit_times: letter = input('请输入你猜测的字母:\n') if letter in secret_word: cover_word = get_guessed_word(cover_word, secret_word, letter) print("正确答案为:{}".format(cover_word)) if cover_word.find("") == -1: print("你太厉害了,居然只用了{}次就猜中了单词".format(i)) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) return secret_word else: print("真遗憾,你猜测的字母不在单词中!") i+=1 print("太遗憾了,你未能在{}次内猜出单词".format(limit_times)) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) return secret_word def main(): action = input() if action == "选词": random_seed = int(input()) random.seed(random_seed) word_list = read_file("data/dict.txt") secret_word = secret_word(word_list) print(secret_word) elif action == "模板": cover_word = input() word = input() letter = input() print(get_guessed_word(cover_word, word, letter)) elif action == "开始填词": random_seed = int(input()) random.seed(random_seed) word_list = read_file("data/dict.txt") secret_word = secret_word(word_list) word_guess(secret_word) else: print("加载单词信息") print("输入错误 ") if name == 'main': main()

# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思

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