请在（1）处填上合适的代码。 class seq: n=0 def （1）(self): self.n+=1 return self.n def __iter__(self): return self if __name__=='__main__': s=seq() for i in range(5): print(next(s),end=' ')

请在（1）处填上合适的代码：

def __next__(self):
    return self.n

完整代码如下：

class seq:
    n=0
    def __next__(self):
        self.n+=1
        return self.n
    def __iter__(self):
        return self

if __name__=='__main__':
    s=seq()
    for i in range(5):
        print(next(s),end=' ')

输出结果为：1 2 3 4 5

相关问题

class Recovery(Model): def __init__(self, hidden_dim, n_seq): self.hidden_dim=hidden_dim self.n_seq=n_seq return def build(self, input_shape): recovery = Sequential(name='Recovery') recovery = net(recovery, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.n_seq) return recovery

这段代码定义了一个名为Recovery的类，继承自Keras的Model类。Recovery类用于构建一个恢复模型，该模型包含多层GRU或LSTM。

Recovery类具有以下方法和属性：
- __init__方法：初始化方法，接受hidden_dim和n_seq两个参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量，n_seq指定输出序列的长度。
- build方法：构建方法，接受input_shape作为参数。在该方法中，创建一个名为recovery的Sequential模型对象，并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3，hidden_units设置为self.hidden_dim，output_units设置为self.n_seq。最后返回构建好的模型对象。

通过创建Recovery类的实例，你可以使用build方法来构建一个恢复模型，该模型包含多层GRU或LSTM，并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定，输出序列的长度由n_seq指定。你可以根据需要进行调整。

优化这段代码 import heapq import numpy as np def MinTimeSlot(containerList, req, CONTAINER_SPARE): seq1 = 0 spareContainerList = [] for container in containerList: if container.appId == req.appId and container.state == CONTAINER_SPARE: seq1 += 1 heapq.heappush(spareContainerList, (-1 * container.killedTime, seq1, container)) return spareContainerList

这段代码的优化方案需要结合具体使用场景和数据规模来考虑。以下是几个可能的优化方案：

1. 使用列表推导式替代循环，可以增加代码的可读性和执行效率：

   seq1 = 0
   spareContainerList = [(-1 * container.killedTime, i, container) for i, container in enumerate(containerList) if container.appId == req.appId and container.state == CONTAINER_SPARE]
   heapq.heapify(spareContainerList)
   return spareContainerList

2. 如果列表中的元素数量很大，可以考虑使用生成器表达式和堆排序算法来节省内存和提高执行速度：

   def MinTimeSlot(containerList, req, CONTAINER_SPARE):
       spareContainerList = ((-1 * container.killedTime, i, container) for i, container in enumerate(containerList) if container.appId == req.appId and container.state == CONTAINER_SPARE)
       return heapq.nsmallest(len(spareContainerList), spareContainerList)

3. 如果该函数需要频繁调用，可以将已经筛选出来的容器列表缓存起来，避免重复计算：

   class ContainerCache:
       def __init__(self, containerList):
           self.containerDict = {}
           for container in containerList:
               if container.appId not in self.containerDict:
                   self.containerDict[container.appId] = []
               if container.state == CONTAINER_SPARE:
                   self.containerDict[container.appId].append(container)
   
       def get_spare_containers(self, appId):
           return self.containerDict.get(appId, [])
   
   
   containerCache = ContainerCache(containerList)
   
   def MinTimeSlot(containerList, req, CONTAINER_SPARE, containerCache):
       seq1 = 0
       spareContainerList = []
       for container in containerCache.get_spare_containers(req.appId):
           seq1 += 1
           heapq.heappush(spareContainerList, (-1 * container.killedTime, seq1, container))
       return spareContainerList