%type <node> DEFLIST这是什么

时间: 2023-11-14 09:05:05 浏览: 25
这段代码是在使用 Bison 工具生成语法分析器时使用的,用于指定某个非终结符号的类型。其中,`DEFLIST` 是一个非终结符号,`<node>` 则是用来指定该非终结符号的类型为语法树节点。 在 Bison 的语法规则中,可以使用非终结符号来描述源代码中的语法结构。在使用非终结符号时,需要指定该非终结符号的类型。类型可以是任何数据类型,比如整数、字符串、结构体等等。在 Bison 中,可以使用 `%type` 命令来指定非终结符号的类型,并且可以使用 `<类型>` 的方式来访问该类型。 在这段代码中,`<node>` 用于指定 `DEFLIST` 非终结符号的类型为语法树节点。这意味着在语法分析器中,每次分析到 `DEFLIST` 非终结符号时,都会生成一个表示该节点的语法树节点,并将其存储在 Bison 自动生成的语法分析器中。 例如,假设有以下的 Bison 语法规则: ``` deflist : def | deflist def ; def : TYPE ID '=' expr ';' ; ``` 在这个语法规则中,`deflist` 和 `def` 都是非终结符号。而 `def` 表示一个变量定义,包含类型、标识符和表达式等信息。在使用 `%type` 命令时,可以指定 `def` 非终结符号的类型为语法树节点,以便在语法分析器中进行使用。 例如,在语法分析器中,如果需要访问一个 `deflist` 节点的子节点,可以使用以下代码: ```c ast_node* node = create_deflist_node(); for (int i = 1; i <= $1.number; i++) { ast_node* def_node = $i.node; add_child_node(node, def_node); } ``` 在上述代码中,`$1` 表示规则中的第一个表达式,即 `deflist` 的子节点个数。由于 `deflist` 的类型为语法树节点,因此可以通过访问 `$i.node` 来获取其第 i 个子节点的语法树节点,并通过 `add_child_node` 函数将其添加到 `deflist` 节点的子节点中。

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优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

帮我翻译代码:def splitRoutes(node_id_list,model):V={i:[] for i in model.demand_id_list} V[-1]=[[0]*(len(model.vehicle_type_list)+4)] V[-1][0][0]=1 V[-1][0][1]=1 number_of_lables=1 for i in range(model.number_of_demands): n_1=node_id_list[i] j=i load=0 distance={v_type:0 for v_type in model.vehicle_type_list} while True: n_2=node_id_list[j] load=load+model.demand_dict[n_2].demand stop = False for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] if i == j: distance[v_type]=model.distance_matrix[v_type,n_1]+model.distance_matrix[n_1,v_type] else: n_3=node_id_list[j-1] distance[v_type]=distance[v_type]-model.distance_matrix[n_3,v_type]+model.distance_matrix[n_3,n_2]\ +model.distance_matrix[n_2,v_type] route=node_id_list[i:j+1] route.insert(0,v_type) route.append(v_type) "检查时间窗口。只有在满足时间窗口时才能生成新标签。否则,跳过“" if not checkTimeWindow(route,model,vehicle): continue for id,label in enumerate(V[i-1]): if load<=vehicle.capacity and label[k+4]<vehicle.numbers: stop=True if model.opt_type==0: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]vehicle.variable_cost else: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]/vehicle.free_speedvehicle.variable_cost W=copy.deepcopy(label) "set the previous label id " W[1]=V[i-1][id][0] "set the vehicle type" W[2]=v_type "update travel cost" W[3]=W[3]+cost "update the number of vehicles used" W[k+4]=W[k+4]+1 if checkResidualCapacity(node_id_list[j+1:],W,model): label_list,number_of_lables=updateNodeLabels(V[j],W,number_of_lables) V[j]=label_list j+=1 if j>=len(node_id_list) or stop==False: break if len(V[model.number_of_demands-1])>0: route_list=extractRoutes(V, node_id_list, model) return route_list else: print("由于容量不足,无法拆分节点id列表") return None

翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

降低这段代码的重复率:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

帮我翻译代码:def splitRoutes(node_id_list,model): V={i:[] for i in model.demand_id_list}#代码首先使用字典推导式创建了一个空的字典,并将其赋值给 "V"。字典中的键为需求点的 ID,值为一个空列表。 V[-1]=[[0]*(len(model.vehicle_type_list)+4)] V[-1][0][0]=1 V[-1][0][1]=1 number_of_lables=1 for i in range(model.number_of_demands): n_1=node_id_list[i] j=i load=0 distance={v_type:0 for v_type in model.vehicle_type_list} while True: n_2=node_id_list[j] load=load+model.demand_dict[n_2].demand stop = False for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] if i == j: distance[v_type]=model.distance_matrix[v_type,n_1]+model.distance_matrix[n_1,v_type] else: n_3=node_id_list[j-1] distance[v_type]=distance[v_type]-model.distance_matrix[n_3,v_type]+model.distance_matrix[n_3,n_2]\ +model.distance_matrix[n_2,v_type] route=node_id_list[i:j+1] route.insert(0,v_type) route.append(v_type) "检查时间窗口。只有在满足时间窗口时才能生成新标签。否则,跳过“" if not checkTimeWindow(route,model,vehicle): continue for id,label in enumerate(V[i-1]): if load<=vehicle.capacity and label[k+4]<vehicle.numbers: stop=True if model.opt_type==0: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]vehicle.variable_cost else: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]/vehicle.free_speedvehicle.variable_cost W=copy.deepcopy(label) "set the previous label id " W[1]=V[i-1][id][0] "set the vehicle type" W[2]=v_type "update travel cost" W[3]=W[3]+cost "update the number of vehicles used" W[k+4]=W[k+4]+1 if checkResidualCapacity(node_id_list[j+1:],W,model): label_list,number_of_lables=updateNodeLabels(V[j],W,number_of_lables) V[j]=label_list j+=1 if j>=len(node_id_list) or stop==False: break if len(V[model.number_of_demands-1])>0: route_list=extractRoutes(V, node_id_list, model) return route_list else: print("由于容量不足,无法拆分节点id列表") return None

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