def PrintData(x,y): for i in range(x,y+1): print(i,end=" ") return a,b=eval(input()) print(PrintData(a,b))

时间: 2024-05-09 11:16:26 浏览: 78
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多语言实现贪心算法详解：从钱币找零到哈夫曼编码的编程实践与应用场景分析

这段代码中的问题是缩进不正确，应该将第二行到第四行的代码向右移动一个缩进层级，即： ``` def PrintData(x,y): for i in range(x,y+1): print(i,end=" ") return a,b=eval(input()) PrintData(a,b) ``` 此外，最后一行的 `print(PrintData(a,b))` 也是有问题的，因为 `PrintData` 函数并没有返回任何值，因此没有必要在 `print` 函数中调用它。应该改为直接调用 `PrintData(a,b)` 即可。
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squares = [x**2 for x in range(10)] 这段代码会生成一个包含0到9平方数的列表，展示了Python的高效率和简洁性。 Python中的匿名函数（lambda函数）也是值得掌握的工具，它们常用于简单的单行函数定义。比如...
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解释以下代码# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import queue import prettytable as pt def find_zero(num): tmp_x, tmp_y = np.where(num == 0) return tmp_x[0], tmp_y[0] def swap(num_data, direction): x, y = find_zero(num_data) num = np.copy(num_data) if direction == 'left': if y == 0: # print('不能左移') return num num[x][y] = num[x][y - 1] num[x][y - 1] = 0 return num if direction == 'right': if y == 2: # print('不能右移') return num num[x][y] = num[x][y + 1] num[x][y + 1] = 0 return num if direction == 'up': if x == 0: # print('不能上移') return num num[x][y] = num[x - 1][y] num[x - 1][y] = 0 return num if direction == 'down': if x == 2: # print('不能下移') return num else: num[x][y] = num[x + 1][y] num[x + 1][y] = 0 return num def cal_wcost(num): # return sum(sum(num != end_data)) - int(num[1][1] != 0) con = 0 for i in range(3): for j in range(3): tmp_num = num[i][j] compare_num = end_data[i][j] if tmp_num != 0: con += tmp_num != compare_num return con def data_to_int(num): value = 0 for i in num: for j in i: value = value * 10 + j return value def sorte_by_floss(): tmp_open = opened.queue.copy() length = len(tmp_open) for i in range(length): for j in range(length): if tmp_open[i].f_loss < tmp_open[j].f_loss: tmp = tmp_open[i] tmp_open[i] = tmp_open[j] tmp_open[j] = tmp if tmp_open[i].f_loss == tmp_open[j].f_loss: if tmp_open[i].step > tmp_open[j].step: tmp = tmp_open[i] tmp_open[i] = tmp_open[j] tmp_open[j] = tmp opened.queue = tmp_open

这段代码实现了一个八数码问题的解法，其中包括以下函数： - find_zero(num)：用于找到给定数组中数值为0的位置。 - swap(num_data, ...这些函数都是八数码问题解法中的基础操作，可以用于构建A*算法等解法。

优化下面代码class SparseMatrix: def __init__(self, row, col, num): self.row = row self.col = col self.num = num self.data = [] for i in range(num): self.data.append((0, 0, 0)) def set_value(self, i, j, value): if i < 0 or i >= self.row or j < 0 or j >= self.col: return False k = 0 while k < self.num and self.data[k][0] < i: k += 1 while k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] < j: k += 1 if k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] == j: self.data[k] = (i, j, value) else: self.data.insert(k, (i, j, value)) self.num += 1 def add(self, other): if self.row != other.row or self.col != other.col: return None i = j = k = 0 result = SparseMatrix(self.row, self.col, 0) while i < self.num and j < other.num: if self.data[i][0] < other.data[j][0] or ( self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] < other.data[j][1]): result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 elif self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] == other.data[j][1]: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2] + other.data[j][2]) i += 1 j += 1 else: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 while i < self.num: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 while j < other.num: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 return result A = SparseMatrix(3, 3, 2) A.set_value(0, 0, 1) A.set_value(1, 1, 2) B = SparseMatrix(3, 3, 2) B.set_value(0, 0, 2) B.set_value(1, 1, 3) # 计算 A+B C = A.add(B) # 输出结果 print("A:") for i in range(A.row): for j in range(A.col): print(A.data[i*A.col+j][2], end=" ") print() print("B:") for i in range(B.row): for j in range(B.col): print(B.data[i*B.col+j][2], end=" ") print() print("C:") for i in range(C.row): for j in range(C.col): print(C.data[i*C.col+j][2], end=" ") print()

print(A.data[i*A.col+j][2], end=" ") print() print("B:") for i in range(B.row): for j in range(B.col): print(B.data[i*B.col+j][2], end=" ") print() print("C:") for i in range(C.row): for j in ...

import random def Signal(): data=random.sample(range(0,2),1) return data j=1 while j<501: i=0 for i in range(0,10): if j<10: s= Signal() if s==[0]: d='A'+'-'+"00"+str(j) elif s==[1]: d="XXXXX" elif 10<=j<100: s=Signal() if s == [0]: d = 'A' + '-' + '0' + str(j) elif s == [1]: d = "XXXXX" elif 100<=j<501: s=Signal() if s==[0]: d='A'+'-'+str(j) elif s==[1]: d='XXXXX' print([+str(d)+''],end="") j+=1 print() 帮我修改一下这个程序

for i in range(0,10): if j < 10: s = Signal() if s == [0]: d = 'A' + '-' + "00" + str(j) elif s == [1]: d = "XXXXX" elif 10 <= j < 100: s = Signal() if s == [0]: d = 'A' + '-' + '...

def stuid(data): student_id = [] for i in range(len(data)): if len(data[i]) == 8 and data[i].isdigit(): student_id.append(data[i]) return student_iddata1 = input().split()student_id = stuid(data1)for x in student_id: print(x, end=" ")修改代码

for i in range(len(input_data)): if len(input_data[i]) == 8 and input_data[i].isdigit(): student_id.append(input_data[i]) return student_id input_data = input().split() student_id = get_student_...

class SparseMatrix: def __init__(self, m, n, data): self.m = m self.n = n self.data = data self.tuple_list = [] for i in range(self.m): for j in range(self.n): if data[i][j] != 0: self.tuple_list.append((i, j, data[i][j])) def __add__(self, other): if self.m != other.m or self.n != other.n: raise ValueError("两个矩阵的维度不一致") result_data = [[0] * self.n for _ in range(self.m)] for i, j, v in self.tuple_list: result_data[i][j] += v for i, j, v in other.tuple_list: result_data[i][j] += v return SparseMatrix(self.m, self.n, result_data) def print_matrix(self): for i in range(self.m): for j in range(self.n): print(self.data[i][j], end=" ") print() A = [[1, 0, 0, 0], [0, 2, 0, 0], [0, 0, 3, 0]] B = [[0, 0, 0, 4], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]] sparse_A = SparseMatrix(3, 4, A) sparse_B = SparseMatrix(3, 4, B) sparse_C = sparse_A + sparse_B sparse_C.print_matrix()

这段代码实现了基于三元组顺序表的稀疏矩阵...在代码的最后，它创建了两个稀疏矩阵对象 sparse_A 和 sparse_B，分别表示矩阵 A 和 B，然后将它们相加，得到一个新的稀疏矩阵对象 sparse_C，并打印出它的数据。

def GetNo(self, e): # 查找第一个为e的元素的序号 i = 0 while i < self.size and self.data[i] != e: i += 1 # 查找元素e if (i >= self.size): # 未找到时返回-1 return -1 else: return i # 找到后返回其序号 def Insert(self, i, e): # 在线性表中序号i位置插入元素e def Delete(self, i): # 在线性表中删除序号i的元素 def display(self): # 输出顺序表 for i in range(0, self.size): print(self.data[i], end=' ') print()

for j in range(self.size - 1, i - 1, -1): self.data[j + 1] = self.data[j] self.data[i] = e self.size += 1 def Delete(self, i): if i < 0 or i >= self.size: raise Exception('Index out of range')...

将以下代码转化为matlab代码表示：import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

for i = 1:29 for j = 1:29 A(i,j) = data.consumes(j) / data.r; end A(i,i) = A(i,i) - 1; end end %% 获取矩阵b function b = get_b_maatrix(data) b = ones(29,1); for i = 1:29 b(i) = -data.dst*...

已知稀疏矩阵A和B，编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算，请根据已有代码class TripleNode(object): def __init__(self, row=0, column=0, value=0): self.row = row self.column = column self.value = value class SparseMatrix(object): def __init__(self, maxSize): self.maxSize=maxSize self.data=[None]*self.maxSize for i in range(self.maxSize): self.data[i]=TripleNode() self.rows=0 self.cols=0 self.nums=0 def create(self,mat): count = 0 self.rows = len(mat) self.cols = len(mat[0]) for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: count += 1 self.num = count self.data = [None] * self.nums k = 0 for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: self.data[k] = TripleNode(i, j, mat[i][j]) k += 1编写五个python程序

程序1：定义一个函数add_sparse_matrix(A, B)，实现稀疏矩阵A和B的加法运算。 python def add_sparse_matrix(A, B): if A.rows != B.rows or A.cols != B.cols: return None C = SparseMatrix(A.maxSize + ...

根据我所给的代码写出队的主函数 MaxSize=100 #全局变量，假设容量为100 class CSqQueue: #循环队列类 def __init__(self): #构造方法 self.data=[None]*MaxSize #存放队列中元素 self.front=0 #队头指针 self.rear=0 #队尾指针 def empty(self): #判断队列是否为空 return self.front==self.rear def push(self,e): #元素e进队 assert (self.rear+1)%MaxSize!=self.front #检测队满 self.rear=(self.rear+1)%MaxSize self.data[self.rear]=e def pop(self): #出队元素 assert not self.empty() #检测队空 self.front=(self.front+1)%MaxSize return self.data[self.front] def gethead(self): #取队头元素 assert not self.empty() #检测队空 head=(self.front+1)%MaxSize #求队头元素的位置 return self.data[head] def size(self): return ((self.rear-self.front+MaxSize)%MaxSize) def pushk(qu, k, e): # 进队第k个元素e n = qu.size() if k < 1 or k > n + 1: return False # 参数k错误返回False if k <= n: for i in range(1, n + 1): # 循环处理队中所有元素 if i == k: qu.push(e) # 将e元素进队到第k个位置 x = qu.pop() # 出队元素x qu.push(x) # 进队元素x else: qu.push(e) # k=n+1时直接进队e return True def popk(qu,k): #出队第k个元素 n=qu.size() assert k>=1 and k<=n #检测参数k错误 for i in range(1,n+1): #循环处理队中所有元素 x=qu.pop() #出队元素x if i!=k: qu.push(x) #将非第k个元素进队 else: m=x #取第k个出队的元素 return m if __name__ == '__main__': qu = CSqQueue() n=int(input("请输入元素个数：")) print("请依次输入每个元素：") for i in range(n): x = input() qu.push(x) # 将输入的元素依次入队 print("元素个数=%d" % (qu.size())) k=int(input("请输入进队元素的序号：")) x = int(input("请输入进队元素：")) pushk(qu,k,x) c=int(input("请输入取出元素的序号：")) popk(qu,c) while not qu.empty(): print(qu.pop(), end=' ') print() x = int(input("请输入入队元素：")) qu.push(x)

for (int i = 1; i <= 10; i++) { EnQueue(Q, i); } PrintQueue(Q); int len = QueueLength(Q); cout 队列长度为：" ; int x; if (GetHead(Q, x)) cout 队头元素为：" << x ; if (DeQueue(Q, x)) ...

class SequenceStack: """顺序栈 """ top = None def __init__(self): """初始化顺序栈 """ self.MaxStackSize = int(input("输入栈的大小：")) self.s = [None for x in range(0, self.MaxStackSize)] self.top = -1 def IsEmptyStack(self): """判断栈是否为空 """ if self.top == -1: return True else: return False def PushStack(self, element): """入栈 """ if self.top < self.MaxStackSize - 1: self.top = self.top + 1 self.s[self.top] = element else: print("栈满！") self.StackTraverse() return def PopStack(self): """出栈 """ if self.IsEmptyStack(): print("栈空！") return else: iTop = self.top self.top = self.top - 1 return self.s[iTop] def StackTraverse(self): """遍历顺序栈 """ if self.IsEmptyStack(): print("栈空！") return else: print("当前栈底至栈顶数据分别为：") for i in range(0, self.top + 1): print(self.s[i], end=' ') print("") def GetTopStack(self): """获取顺序栈顶数据 """ if self.IsEmptyStack(): print("栈空！") return else: return self.s[self.top] def GetStackLength(self): """获取当前栈长度 """ if self.IsEmptyStack(): print("栈空！") return else: return self.top + 1 def CreateStackByInput(self): """创建顺序栈 """ data = input("请输入数据，按#结束：") while data != '#': self.PushStack(data) data = input("请输入数据，按#结束：") self.StackTraverse() ss = SequenceStack() ss.CreateStackByInput() element = input("输入入栈数据：") ss.PushStack(element=element) print("当前栈长度为：", ss.GetStackLength()) print("当前栈顶数据为：", ss.GetTopStack()) print("出栈数据为：", ss.PopStack()) class SequenceStack: """顺序栈 """ t

照顺序入栈，输入exit结束：") while data != 'exit': self.PushStack(data) data = input("请输入数据，按照顺序入栈，输入exit结束：") 该类为一个顺序栈，通过输入栈的大小和数据，创建一个新的顺序栈。通过...

data = [['西红柿', '排骨', '鸡蛋'], ['西红柿', '茄子'], ['鸡蛋', '袜子'], ['西红柿', '排骨', '茄子'], ['西红柿', '排骨', '袜子', '酸奶'], ['鸡蛋', '茄子', '酸奶'], ['排骨', '鸡蛋', '茄子'], ['土豆', '鸡蛋', '袜子'], ['西红柿', '排骨', '鞋子', '土豆']] # 获取所有可能出现的物品 items=['土豆','排骨','茄子','袜子','西红柿','酸奶','鞋子','鸡蛋'] # 构建布尔矩阵 matrix = [] for d in data: row = [] for item in items: if item in d: row.append(1) else: row.append(0) matrix.append(row) # 输出布尔矩阵 print('ID', end='\t') for item in items: print(item, end='\t') print() for i in range(len(data)): print('I' + str(i+1), end='\t') for j in range(len(items)): print(matrix[i][j], end='\t') print() # 计算关联规则 rules = [('西红柿','排骨'), ('排骨','西红柿'), ('袜子','鸡蛋'), ('茄子','排骨'), ('茄子','西红柿'), ('茄子','鸡蛋')] # 计算支持度 def support(itemset, data): count = 0 for d in data: if all(item in d for item in itemset): count += 1 return count / len(data) # 计算置信度 def confidence(rule, data): antecedent = rule[0] consequent = rule[1] antecedent_count = 0 rule_count = 0 for d in data: if all(item in d for item in antecedent): antecedent_count += 1 if all(item in d for item in rule): rule_count += 1 if antecedent_count == 0: return 0 return rule_count / antecedent_count # 输出支持度和置信度 for rule in rules: print(f"Rule: {rule} \t Support: {support(rule, data):.4f} \t Confidence: {confidence(rule, data):.4f}")为什么这个代码置信度输出都是零，怎么改

for d in data: if all(item in d for item in antecedent): antecedent_count += 1 if all(item in d for item in rule): rule_count += 1 if antecedent_count == 0: return 0 return float(rule_count) /...

请你用pytorch代码def数据预处理部分。原始数据形状为（16992，307，3）.16992是时间段数，307是传感器数量，3是特征维度，分别包括速度，流量和占空比。现在仅需保留速度这一个特征，即变成（16992，307）。然后为其添加度特征和星期特征，度特征根据邻接矩阵而来，星期特征根据时间段数而来。最终数据形状变成（16992，307，3），3是特征维度，分别包括速度，度和星期。请你用for循环补齐下列代码：def transform_data(data,degree,n_node，week_feature): # transform from row data to formatted data len_record = data.shape[0] num_available_data = len_record - n_time - out_time x = np.zeros([num_available_data, n_time, n_node, 2])#0---speed,1---degree,2---weekday y = np.zeros([num_available_data, n_time, n_node]) for i in range(num_available_data): start = i end = i + n_time x[i, :, :,0] = data[start: end,:,0] y[i,:,:] = data[end:end + out_time ,:,0] for i in range(n_node): x[:,:,i,1]=np.ones([num_available_data,n_time])*degree[i] 最好告诉我每行在做什么，最终return x和y，最后，生成形状为（16992，307，3）的随机原始数据集和形状为（307，307）的邻接矩阵调用一下上述函数，让我看看x，y的输出形状，刚刚的代码报错all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 3 dimension(s) and the array at index 1 has 4 dimension(s)

for i in range(num_available_data): start = i end = i + n_time x[i, :, :, 0] = data[start:end, :, 0] for j in range(n_node): x[i, :, j, 1] = degree[j] x[i, :, j, 2] = week_feature[start:end] ...

怎么用python将下面代码中的dw,db改为私有属性import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom HelperClass.DataReader_1_0 import *file_name = "../../data/ch04.npz"class NeuralNet_0_1(object): def __init__(self, eta): self.eta = eta self.w = 0 self.b = 0 def __forward(self, x): z = x * self.w + self.b return z def __backward(self, x,y,z): dz = z - y db = dz dw = x * dz return dw, db def __update(self, dw, db): self.w = self.w - self.eta * dw self.b = self.b - self.eta * db def train(self, dataReader): for i in range(dataReader.num_train): # get x and y value for one sample x,y = dataReader.GetSingleTrainSample(i) # get z from x,y z = self.__forward(x) # calculate gradient of w and b dw, db = self.__backward(x, y, z) # update w,b self.__update(dw, db) # end for def inference(self, x): return self.__forward(x)# end classdef ShowResult(net, dataReader): X,Y = dataReader.GetWholeTrainSamples() # draw sample data plt.plot(X, Y, "b.") # draw predication data PX = np.linspace(0,1,10) PZ = net.inference(PX) plt.plot(PX, PZ, "r") plt.title("Air Conditioner Power") plt.xlabel("Number of Servers(K)") plt.ylabel("Power of Air Conditioner(KW)") plt.show()if __name__ == '__main__': # read data sdr = DataReader_1_0(file_name) sdr.ReadData() # create net eta = 0.1 net = NeuralNet_0_1(eta) net.train(sdr) # result print("w=%f,b=%f" %(net.w, net.b)) # predication result = net.inference(1.346) print("result=", result) ShowResult(net, sdr)

将dw和db改为私有属性可以在它们的变量名前加上... for i in range(dataReader.num_train): x, y = dataReader.GetBatchTrainSamples(1) z = self.__forward(x) dw, db = self.__backward(x, y, z) self.__update()

帮我修改以下代码使其能够计算支持度和置信度import time def load_data(): f = open(r'伤寒论处理.txt', encoding='utf-8') data = []#所有的内容 for line in f: line=line.strip() records = line.split(' ') every_line = []#每行的内容 for item in records: every_line.append(item) data.append(every_line) return data def create_l1(data, min_sup): sscnt = {} for i in data: for j in i: if frozenset({j}) not in sscnt: sscnt[frozenset({j})] = 1 else: sscnt[frozenset({j})] += 1 num_items = float(len(data)) l1 = [] sup_data = {} for k in sscnt: support = sscnt[k] / num_items if support >= min_sup: l1.append(k) sup_data[k] = support return l1, sup_data # 从候选K项集到频繁K项集（支持度计算） def apriori(data, min_sup=0.05): l1, sup_data = create_l1(data, min_sup) l = [l1] k = 2 while len(l[k - 2]) > 0: ck = lk_to_ckk(l[k - 2], k) lk, supk = ck_to_lk(data, ck, min_sup) sup_data.update(supk) l.append(lk) k += 1 print(sup_data) print(len(sup_data)) return l, sup_data if name == 'main': start = time.perf_counter() dataSet = load_data() L, sup_data = apriori(dataSet) end = time.perf_counter() print('Running time: %s Seconds' % (end - start))

for i in range(1, len(l)): for freqset in l[i]: H1 = [frozenset([item]) for item in freqset] if i > 1: rules_from_conseq(freqset, H1, sup_data, rules, min_conf) else: calc_conf(freqset, H1, sup...

def GetNo(self,e): #查找第一个为e的元素的序号 j=0 p=self.head.next while p is not None and p.data!=e: j+=1 #查找元素e p=p.next if p is None: return -1 #未找到时返回-1 else: return j #找到后返回其序号 def Insert(self, i, e): #在线性表中序号i位置插入元素e def Delete(self,i): #在线性表中删除序号i位置的元素 def display(self): #输出线性表 p=self.head.next while p is not None: print(p.data,end=' ') p=p.next; print() if __name__ == '__main__': L=LinkList() print() print(" 建立空单链表L") a=[1,2,3,4,5,6] print(" 1-6创建L") L.CreateListR(a) print(" L[长度=%d]: " %(L.getsize()),end=''),L.display() print(" 插入6-11") for i in range(6,11): L.Add(i) print(" L[长度=%d]: " %(L.getsize()),end=''),L.display() print(" 序号为2的元素=%d" %(L[2])) print(" 设置序号为2的元素为20") L[2]=20 print(" L[长度=%d]: " %(L.getsize()),end=''),L.display() x=6 print(" 第一个值为%d的元素序号=%d" %(x,L.GetNo(x))) n=L.getsize() for i in range(n-2): print(" 删除首元素") L.Delete(0) print(" L[长度=%d]: " %(L.getsize()),end=''),L.display()

for i in a: p.next = Node(i) p = p.next def Add(self, e): p = self.head while p.next is not None: p = p.next p.next = Node(e) def getsize(self): p = self.head.next size = 0 while p is ...
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基于Java的家庭理财系统设计与开发-金融管理-家庭财产管理-实用性强

内容概要：文章探讨了互联网时代的背景下开发一个实用的家庭理财系统的重要性。文中分析了国内外家庭理财的现状及存在的问题，阐述了开发此系统的目的——对家庭财产进行一体化管理，提供统计、预测功能。系统涵盖了家庭成员管理、用户认证管理、账单管理等六大功能模块，能够满足用户多方面查询及统计需求，并保证数据的安全性与完整性。设计中运用了先进的技术栈如SSM框架（Spring、SpringMVC、Mybatis），并采用MVC设计模式确保软件结构合理高效。 适用人群：对于希望科学地管理和规划个人或家庭财务的普通民众；从事财务管理相关专业的学生；有兴趣于家政学、经济学等领域研究的专业人士。 使用场景及目标：适用于日常家庭财务管理的各个场景，帮助用户更好地了解自己的消费习惯和资金状况；为目标客户提供一套稳定可靠的解决方案，助力家庭财富增长。 其他说明：文章还包括系统设计的具体方法与技术选型的理由，以及项目实施过程中的难点讨论。对于开发者而言，不仅提供了详尽的技术指南，还强调了用户体验的重要性。
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