input_str = input() num = len(input_str) searched = [] for i in range(num): for j in range(num): if str(input_str[j:j+i:]) not in searched: searched.append(str(input_str[j:j+i:])) print(len(searched))的Python代码什么意思

这段 Python 代码的作用是计算输入字符串中不同子串的数量。具体来说，它通过两个嵌套的循环遍历所有可能的子串，并将其添加到一个列表中。如果该子串已经在列表中出现过，则不再重复计数。最终，代码输出列表的长度，即不同子串的数量。

相关问题

class DownConv(nn.Module): def __init__(self, seq_len=200, hidden_size=64, m_segments=4,k1=10,channel_reduction=16): super().__init__() """ DownConv is implemented by stacked strided convolution layers and more details can be found below. When the parameters k_1 and k_2 are determined, we can soon get m in Eq.2 of the paper. However, we are more concerned with the size of the parameter m, so we searched for a combination of parameter m and parameter k_1 (parameter k_2 can be easily calculated in this process) to find the optimal segment numbers. Args: input_tensor (torch.Tensor): the input of the attention layer Returns: output_conv (torch.Tensor): the convolutional outputs in Eq.2 of the paper """ self.m =m_segments self.k1 = k1 self.channel_reduction = channel_reduction # avoid over-parameterization middle_segment_length = seq_len/k1 k2=math.ceil(middle_segment_length/m_segments) padding = math.ceil((k2*self.m-middle_segment_length)/2.0) # pad the second convolutional layer appropriately self.conv1a = nn.Conv1d(in_channels=hidden_size, out_channels=hidden_size // self.channel_reduction, kernel_size=self.k1, stride=self.k1) self.relu1a = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2a = nn.Conv1d(in_channels=hidden_size // self.channel_reduction, out_channels=hidden_size, kernel_size=k2, stride=k2, padding = padding) def forward(self, input_tensor): input_tensor = input_tensor.permute(0, 2, 1) x1a = self.relu1a(self.conv1a(input_tensor)) x2a = self.conv2a(x1a) if x2a.size(2) != self.m: print('size_erroe, x2a.size_{} do not equals to m_segments_{}'.format(x2a.size(2),self.m)) output_conv = x2a.permute(0, 2, 1) return output_conv

这是一个用于实现降采样卷积（DownConv）的PyTorch模型类。在构造函数中，需要指定一些参数，包括序列长度seq_len，隐藏层大小hidden_size，中间段数m_segments，卷积核大小k1和通道缩减channel_reduction。其中，降采样卷积层的实现使用了两个卷积层，第一个卷积层的卷积核大小为k1，步长为k1，将输入张量进行降采样；第二个卷积层的卷积核大小为k2，步长为k2，将第一个卷积层的输出进行进一步的降采样，并按照论文中的公式计算得到输出张量。为了使得第二个卷积层的输出张量大小与中间段数m_segments相等，需要在卷积层中进行适当的padding。在前向传播时，需要将输入张量进行维度变换，使得其可以被卷积层处理，然后将卷积层的输出张量再次进行维度变换，使得其可以作为下一层的输入。如果第二个卷积层的输出张量大小不等于中间段数m_segments，则会输出一条错误信息。

list=[] while True: a=input("Enter a number(<Enter> to quit):") a=int(a) list.append(a) if a == ' ': break b=int(input("Enter a number searched:")) for i in range(len(list)): if b==list[i]: x=i else: x=-1 print("%d在列表索引值为%d的位置上"&(x,a))

这段代码存在几个问题：
1. 在判断用户输入是否为空时，应该用 `if not a` 的方式判断，而不是 `if a == ' '`。
2. 在判断列表中是否存在目标元素时，应该用 `if b == list[i]` 的方式判断，而不是 `if b==list[i]: x=i else: x=-1`。
3. 在输出结果时，应该用 `%d在列表索引值为%d的位置上` 的方式输出，而不是 `&(x,a)`。

以下是修正后的代码：

list = []
while True:
    a = input("Enter a number(<Enter> to quit):")
    if not a:
        break
    a = int(a)
    list.append(a)

b = int(input("Enter a number searched:"))
x = -1
for i in range(len(list)):
    if b == list[i]:
        x = i
        break

if x != -1:
    print("%d在列表索引值为%d的位置上" % (b, x))
else:
    print("%d不在列表中" % b)