class Solution(object): def fourSum(self, nums, target): nums.sort() output = [] def Search(i, target, oneSolution, notSelected): if target == 0 and len(oneSolution) == 4: output.append(oneSolution) return elif len(oneSolution) > 4 or i >= len(nums): return if target - nums[i] - (3 - len(oneSolution)) * nums[-1] > 0 or nums[i] in notSelected: Search(i + 1, target, oneSolution, notSelected) elif target - (4 - len(oneSolution)) * nums[i] < 0: return else: Search(i + 1, target, oneSolution, notSelected + [nums[i]]) Search(i + 1, target - nums[i], oneSolution + [nums[i]], notSelected) Search(0, target, [], []) return output
时间: 2024-02-15 14:27:42 浏览: 26
这是一个 Python 的解决方案,它实现了一个寻找四个数之和等于目标值的函数 fourSum。它的实现方式是通过排序后,采用递归搜索的方式,每次从原始数组中选择一个数,如果选择该数,就在 oneSolution 中添加该数,然后继续递归搜索,否则不选择该数,继续递归搜索。当 oneSolution 中的数的数量等于 4 且它们的和等于目标值时,就将 oneSolution 添加到输出列表 output 中。最终返回输出列表 output。
需要注意的是,该代码可能存在一些问题,例如当目标值为负数时,可能会出现错误,需要根据实际需求进行修改和完善。
相关问题
class Solution: def search(self, nums: List[int], target: int) -> int: left,right= 0,len(nums)-1 if left > right: return -1 mid = (left + right) // 2 if nums[mid] == target: return mid elif target < nums[mid]: return self.search_helper(nums[left:mid-1], target) else: return self.search_helper(nums[mid+1:right], target) 修改代码
根据您的要求,我对代码进行了修改。修改后的代码如下:
```python
class Solution:
def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
return self.search_helper(nums, target, 0, len(nums)-1)
def search_helper(self, nums: List[int], target: int, left: int, right: int) -> int:
if left > right:
return -1
mid = (left + right) // 2
if nums[mid] == target:
return mid
elif target < nums[mid]:
return self.search_helper(nums, target, left, mid-1)
else:
return self.search_helper(nums, target, mid+1, right)
```
在修改后的代码中,我将递归调用的方法名从 `search_helper` 修改为 `self.search_helper`,并将 `search_helper` 方法移动到 `search` 方法内部作为一个辅助方法。这样可以确保递归调用时能够正确访问到 `self.search_helper` 方法。
另外,我将原来的递归调用改为了对 `self.search_helper` 方法的调用,并传入了正确的参数,包括数组 `nums`、目标值 `target`,以及左右边界 `left` 和 `right`。
这样修改后的代码应该能够正确执行二分查找算法。请注意,这里的切片操作已经被移除,而是通过传递左右边界来确定查找范围。
解释这段代码class MultiEnvironment(gym.Env): def __init__(self): self.paths = [] self.path = [] self.width = 300 self.height = 3.75 self.cash_a = False #画圈 self.agent_nums = 5 self.agent_size = 1.5 self.map_size = 1 self.adversary = True self.cash_distance = 1.5 #安全距离 self.goal_position = [290, 0.9275] self.action0 = np.array([2, 0]) # 实例化智能体 self.agents = [Agent() for i in range(self.agent_nums)] self.rewards = []
这段代码定义了一个名为 MultiEnvironment 的类,继承自 OpenAI Gym 的 `gym.Env` 类。这个类可以被用来创建多智能体环境,其中有以下属性:
- paths:路径的列表。
- path:当前路径。
- width:环境的宽度。
- height:环境的高度。
- cash_a:是否画圆。
- agent_nums:代理的数量。
- agent_size:代理的大小。
- map_size:地图的大小。
- adversary:是否存在敌对行为。
- cash_distance:安全距离。
- goal_position:目标位置。
- action0:第一个代理的默认动作(用于展示)。
- agents:代理的列表。
- rewards:代理的奖励。
在类的构造函数 `__init__` 中,这些属性被初始化为各自的默认值。在这个类中,还可以定义环境中的状态和动作空间,以及确定代理如何与环境进行交互的函数。这个类可以被用来进行多智能体环境的训练和测试。
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