某犯罪团伙通过蔬菜价格传递犯罪信息。具体方法是：编写80个暗语，每个暗语用一个两位数代表，为了进一步提高保密性，又对数字做了顺序替换。本次的传递的菜价信息是：“萝卜1.43元、白菜0.89元、芹菜2.56元、韭菜3.82元”，已经知道，顺序替换方式是平移4个位置（如：0替换为4，……，9替换为3）。请提取菜价信息中的数字，并还原成原始数字后，输出一个新的字符串。

根据顺序替换方式，将数字替换回来得到：94.87、32.43、78.90、16.48。

根据编写的暗语可知，94表示萝卜的价格，87表示“元”；32表示白菜的价格，43表示“元”；78表示芹菜的价格，90表示“元”；16表示韭菜的价格，48表示“元”。

将这些数字和单位组合起来，得到原始信息：“萝卜1.43元、白菜0.89元、芹菜2.56元、韭菜3.82元”。

因此，输出的新字符串为：“萝卜1.43元、白菜0.89元、芹菜2.56元、韭菜3.82元”。

相关问题

用python 编写一个支持分页下载图片的爬虫

### 回答1：

下面是一个简单的Python爬虫，支持分页下载图片：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

# 创建保存图片的文件夹
if not os.path.exists('images'):
    os.makedirs('images')

# 爬取的起始页和终止页
start_page = 1
end_page = 10

# 图片下载函数
def download_image(url, filename):
    response = requests.get(url)
    with open(filename, 'wb') as f:
        f.write(response.content)

# 爬虫主程序
for page in range(start_page, end_page+1):
    url = f'https://www.example.com/page/{page}'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    img_tags = soup.find_all('img')
    for img in img_tags:
        img_url = img.get('src')
        if img_url.startswith('http'):
            img_name = img_url.split('/')[-1]
            download_image(img_url, f'images/{img_name}')

以上代码中，我们首先创建了一个名为 `images` 的文件夹，用于保存下载的图片。然后定义了一个 `download_image` 函数，用于下载单张图片。接着，在主程序中，我们定义了起始页和终止页，循环遍历每一页的网页。对于每一页，我们使用 `requests` 库发送 GET 请求，获取响应文本，然后用 `BeautifulSoup` 库解析文本，提取出所有的 `img` 标签，遍历每个标签，获取图片的 URL。最后，调用 `download_image` 函数下载图片并保存到 `images` 文件夹中。

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际应用中可能需要根据网站的具体情况进行调整。此外，爬虫的使用需要遵守相关法律法规，不得用于非法用途。

### 回答2：
使用Python编写一个支持分页下载图片的爬虫可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库，如`requests`、`beautifulsoup`、`os`等。

2. 确定要爬取的网站URL，并使用`requests`库发送HTTP请求来获取网页的内容。

3. 使用`beautifulsoup`库解析网页内容，通过查找相应的HTML标签和属性，定位到图片所在的位置。

4. 创建一个目录来保存下载的图片，可以使用`os`库中的`makedirs`函数创建。

5. 遍历每个分页，即每个包含图片的页面，并找到所有的图片URL。

6. 使用`requests`库将每个图片URL发送HTTP请求，获取图片的二进制数据。

7. 将图片数据保存到之前创建的目录中，可以使用`open`函数以二进制写入模式打开一个文件，并将图片数据写入文件中。

8. 继续处理下一页，直到所有分页都被爬取完毕。

以下是一个简单示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

def download_images(url, folder):
    # 发送HTTP请求获取网页内容
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    # 创建目录保存下载的图片
    os.makedirs(folder, exist_ok=True)

    # 查找图片的标签和属性，定位到图片位置
    images = soup.find_all('img', class_='image-class') # 根据实际网页中的标签和属性进行修改

    # 遍历每个图片URL并下载
    for image in images:
        image_url = image['src'] # 根据实际网页中的属性进行修改
        image_data = requests.get(image_url).content

        # 将图片数据保存到目标文件中
        with open(os.path.join(folder, image_url.split('/')[-1]), 'wb') as f: # 根据实际网页中图片URL的格式进行修改
            f.write(image_data)

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    base_url = "https://example.com/page/" # 根据实际网页中的URL格式进行修改
    total_pages = 10 # 根据实际网页中的总页数进行修改
    save_folder = "images" # 设置保存图片的目录名

    for page in range(1, total_pages+1):
        url = base_url + str(page)
        download_images(url, save_folder)

以上是一个简单的例子，可以根据实际网页的结构和需求进行修改和扩展。

### 回答3：
要编写一个支持分页下载图片的爬虫，可以使用Python的requests、BeautifulSoup和urllib库来实现。

首先，导入所需库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib

然后，定义一个函数来获取页面的HTML内容：

def get_html(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

接下来，定义一个函数来解析HTML内容并获取所有图片的URL：

def get_image_urls(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    image_urls = []
    images = soup.find_all('img')
    for image in images:
        image_url = image['src']
        image_urls.append(image_url)
    return image_urls

接下来，定义一个函数来下载图片到本地：

def download_image(url, filename):
    try:
        urllib.request.urlretrieve(url, filename)
    except Exception as e:
        print(e)

最后，定义一个函数来实现分页下载图片的功能：

def download_images(start_page, end_page, folder):
    for page in range(start_page, end_page + 1):
        url = 'http://example.com/page/{}'.format(page)  # 替换为实际的分页URL
        html = get_html(url)
        image_urls = get_image_urls(html)
        for i, image_url in enumerate(image_urls):
            image_filename = '{}/image_{}_{}.jpg'.format(folder, page, i+1)
            download_image(image_url, image_filename)

调用download_images函数，传入起始页数、结束页数和保存图片的文件夹路径，即可开始分页下载图片：

download_images(1, 10, '/path/to/folder')

以上就是使用Python编写一个支持分页下载图片的爬虫的方法。可以根据实际需求进行适当调整和改进。

普通并查集 题目描述 在某城市里住着n个人，任何两个认识的人不是朋友就是敌人，而且满足: 我朋友的朋友是我的朋友； 我敌人的敌人是我的朋友; 我的敌人的朋友是我的敌人； 我的朋友的敌人是我的敌人； 所有是朋友的人组成一个团伙。告诉你关于这n个人的m 条信息，即某两个人是朋友，或者某两个人是敌人，请你编写一个程序，计算出这个城市最多可能有多少个团伙？

这是一个典型的并查集问题。我们可以先将所有人看作是独立的集合，然后根据给出的信息，不断合并集合，最后统计集合的数量即可。

具体来说，我们可以用一个数组parent记录每个人所在的集合的代表元素，初始时每个人自成一个集合，即parent[i]=i。

然后，对于每条朋友关系，我们将两个人所在的集合合并。具体来说，我们可以找到两个人所在集合的代表元素（即它们的parent[i]），然后将其中一个集合的代表元素指向另一个集合的代表元素，这样它们就成为了一个集合。

对于每条敌人关系，我们需要将它们所在的集合标记为互相敌对。具体来说，我们可以将其中一个集合的代表元素的parent指向另一个集合的代表元素的相反数（为了区分敌人和朋友，我们将朋友的parent[i]设为正数，敌人的parent[i]设为负数），这样它们就成为了两个互相敌对的集合。

在合并集合时，我们还需要更新每个集合的代表元素的parent。具体来说，我们可以在find函数里使用路径压缩，将每个经过的点直接指向代表元素，从而加速后续的find操作。

最后，我们可以遍历每个人的parent，统计一共有多少个代表元素，即有多少个团伙。

以下是具体的实现代码：