def DispBTree(self): return self._DispBTree(self.b) def _DispBTree(self,t): if t==None: return "" else: bstr=t.data if t.lchild!=None or t.rchild!=None: bstr+="(" bstr+=self._DispBTree(t.lchild) if t.rchild!=None: bstr+="," bstr+=self._DispBTree(t.rchild) bstr+=")" return bstr解释该代码每一行

这段代码是一个二叉树的遍历和输出函数，具体解释如下：

第1行：定义一个名为DispBTree的函数，该函数没有参数，返回值为self._DispBTree(self.b)的返回值。

第2行：定义一个名为_DispBTree的函数，该函数有一个参数t，返回值为一个字符串。

第3行：如果t为None，则返回一个空字符串。

第4-14行：对于非空的节点t，首先将其数据t.data保存在字符串bstr中。如果该节点有左子树或右子树，则在bstr中加入一个左括号“（”，然后递归调用左子树和右子树，将其返回值加入bstr中，如果该节点还有右子树，则在bstr中加入一个逗号“，”。最后在bstr中加入一个右括号“）”，并将其返回。

第15行：结束_DispBTree函数的定义。

相关问题

运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码

这个错误提示是因为代码中使用了旧版本的autograd函数，需要使用新版本的autograd函数。可以使用`@staticmethod`修饰`GuidedBackpropReLU`类中的`forward`方法，将其转换为静态方法。修改后的代码如下：

class GuidedBackpropReLU(nn.ReLU):
    @staticmethod
    def forward(input):
        output = torch.clamp(input, min=0.0)
        grad = torch.zeros_like(output)
        grad[output > 0] = 1.0
        output = output * grad
        return output

class GuidedBackpropReLUModel:
    def __init__(self, model, use_cuda):
        self.model = model
        self.model.eval()
        self.cuda = use_cuda
        if self.cuda:
            self.model = model.cuda() 
        for idx, module in self.model.features._modules.items():
            if module.__class__.__name__ == 'ReLU':
                self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU()

    def forward(self, input):
        return self.model(input)

    def forward_static(self, input):
        if self.cuda:
            output = self.forward(input.cuda())
        else:
            output = self.forward(input)
        return output

    def __call__(self, input, index=None):
        output = self.forward_static(input)
        if index is None:
            index = np.argmax(output.cpu().data.numpy())
        one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32)
        one_hot[0][index] = 1
        one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True)
        if self.cuda:
            one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output)
        else:
            one_hot = torch.sum(one_hot * output)
        one_hot.backward()

        output = input.grad.cpu().data.numpy()
        output = output[0, :, :, :]
        return output

帮我修改这段代码 from collections import deque class BTNode: def __init__(self,d=None): self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: def __init__(self,d=None): self.b=d def SetRoot(self,r): self.b=r def DispBTree(self): return self._DispBTreel(self.b) def _DispBTree1(self,t): if t==None: return "" else: bstr=str(t.data) if t.lchild!=None or t.rchild!=None: bstr+="(" bstr+=self._DispBTree(t.lchild) if t.rchild!=None: bstr+="," bstr+=self._DispBTree(t.rchild) bstr==")" return bstr def RePostOrder(bt): _RePostOrder(bt.b) def _RePostOrder(t): if t==None: return print(t.data+" ") _RePostOrder(t.lchild) _RePostOrder(t.rchild) b=BTNode('A') p1=BTNode('B') p2=BTNode('C') p3=BTNode('D') p4=BTNode('E') p5=BTNode('F') p6=BTNode('G') b.lchild=p1 b.rchild=p2 p1.lchild=p3 p1.rchild=p4 p2.lchild=p5 p2.rchild=p6 bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' ');print(bt.DispBTree()) print("求解结果:") RePostOrder(bt)

代码存在一些小问题，我给你修改一下：

from collections import deque

class BTNode:
    def __init__(self,d=None):
        self.data=d
        self.lchild=None
        self.rchild=None

class BTree:
    def __init__(self,d=None):
        self.b=d

    def SetRoot(self,r):
        self.b=r

    def DispBTree(self):
        return self._DispBTree(self.b)

    def _DispBTree(self,t):
        if t==None:
            return ""
        else:
            bstr=str(t.data)
            if t.lchild!=None or t.rchild!=None:
                bstr+="("
                bstr+=self._DispBTree(t.lchild)
                if t.rchild!=None:
                    bstr+=","
                bstr+=self._DispBTree(t.rchild)
                bstr+=")"
            return bstr

def RePostOrder(bt):
    _RePostOrder(bt.b)

def _RePostOrder(t):
    if t==None:
        return
    _RePostOrder(t.lchild)
    _RePostOrder(t.rchild)
    print(t.data)

b=BTNode('A')
p1=BTNode('B')
p2=BTNode('C')
p3=BTNode('D')
p4=BTNode('E')
p5=BTNode('F')
p6=BTNode('G')

b.lchild=p1
b.rchild=p2
p1.lchild=p3
p1.rchild=p4
p2.lchild=p5
p2.rchild=p6

bt=BTree()
bt.SetRoot(b)

print("bt:",end='  ')
print(bt.DispBTree())

print("求解结果:")
RePostOrder(bt)

这段代码是二叉树后序遍历算法的实现。其中 `_RePostOrder` 是递归函数，用于对二叉树进行后序遍历；`RePostOrder` 函数则是对 `_RePostOrder` 的一个包装，用于外部调用。在 `main` 函数中，我们创建了一个二叉树，并调用 `RePostOrder` 函数对其进行后序遍历。