def print_truth_table(self, node, text1): variables = [] i = 0 while i < len(text1): char = text1[i] if char.isalpha():#char是字母或数字 var_end = i + 1 while var_end < len(text1) and text1[var_end].isalpha(): var_end += 1 var_name = text1[i:var_end] variables.append(var_name) i = var_end else: i += 1 num_rows = 2 ** len(variables) max_var_len = max([len(var) for var in variables]) table_header = " | ".join(["{:<{}}".format(var, max_var_len) for var in variables]) + " | " + text1 print(table_header) for i in range(num_rows): data = {} binary_string = bin(i)[2:].zfill(len(variables)) for j in range(len(variables)): var = variables[j] value = int(binary_string[j]) data[var] = bool(value) result = self.evaluate_formula(node, data) row_values = [str(int(data[var])) for var in variables] + [str(int(result))] row_str = " ".join(row_values) print(row_str)

时间: 2024-02-14 22:20:14 浏览: 19
这段代码是用来实现打印逻辑表达式的真值表的,它接收两个参数,一个是逻辑表达式的树形结构,另一个是逻辑表达式的字符串表示。在函数中,首先通过解析逻辑表达式字符串获取其中的变量名,并计算需要打印的行数。然后使用字符串格式化的方式打印真值表的表头,接着使用循环构建真值表中的每一行数据,并调用 evaluate_formula 函数计算出该行数据对应的逻辑表达式的值。最后,将每一行的数据格式化成字符串并打印出来。
相关问题

def print_truth_table(self, node, text1): variables = [] i = 0 while i < len(text1): char = text1[i] if char.isalpha():#char是字母或数字 var_end = i + 1 while var_end < len(text1) and text1[var_end].isalpha(): var_end += 1 var_name = text1[i:var_end] variables.append(var_name) i = var_end else: i += 1 num_rows = 2 ** len(variables) max_var_len = max([len(var) for var in variables]) table_header = " | ".join(["{:<{}}".format(var, max_var_len) for var in variables]) + " | " + text1 print(table_header) for i in range(num_rows): data = {} binary_string = bin(i)[2:].zfill(len(variables)) for j in range(len(variables)): var = variables[j] value = int(binary_string[j]) data[var] = bool(value) result = self.evaluate_formula(node, data) row_values = [str(int(data[var])) for var in variables] + [str(int(result))] row_str = " ".join(row_values) print(row_str)逐句解释这段代码

这段代码是一个 Python 函数,名为 `print_truth_table`,接受两个参数 `node` 和 `text1`。函数的作用是打印出逻辑表达式 `text1` 的真值表。 函数首先定义了一个空列表 `variables` 和一个整数变量 `i`,然后进入一个循环,遍历 `text1` 中的每个字符。如果当前字符是字母或数字,则将其作为变量名的一部分,并将其添加到 `variables` 列表中,然后将 `i` 更新到变量名的末尾;否则,将 `i` 加一以继续遍历下一个字符。 接下来,函数计算出真值表的行数,即 $2$ 的变量数次方。然后,找到变量名中最长的那个,并将其长度保存在 `max_var_len` 变量中。接下来,使用 `max_var_len` 格式化每个变量名,生成表头,并将其与 `text1` 拼接起来。最后,使用 `print` 函数将表头打印出来。 在打印真值表的每一行之前,函数需要为每个变量生成一个布尔值,并将其存储在一个字典中。这个字典被传递给函数 `evaluate_formula`,它将计算逻辑表达式的值,并将结果存储在 `result` 变量中。接下来,将每个变量的布尔值和 `result` 转换为字符串,并将它们拼接成一个字符串 `row_str`。最后,使用 `print` 函数将 `row_str` 打印出来。 总之,这段代码的作用是计算逻辑表达式的真值表并将其打印出来,以便用户可以更好地了解表达式的行为。

打印真值表 def pttable(self, node, text1): variables = [] i = 0 while i < len(text1): char = text1[i] if char.isalpha():#char是字母或数字 var_end = i + 1 while var_end < len(text1) and text1[var_end].isalpha(): var_end += 1 var_name = text1[i:var_end] variables.append(var_name) i = var_end else: i += 1 num_rows = 2 ** len(variables) max_var_len = max([len(var) for var in variables]) table_header = " | ".join(["{:<{}}".format(var, max_var_len) for var in variables]) + " | " + text1 print(table_header) for i in range(num_rows): data = {} binary_string = bin(i)[2:].zfill(len(variables)) for j in range(len(variables)): var = variables[j] value = int(binary_string[j]) data[var] = bool(value) result = self.evaluate_formula(node, data) row_values = [str(int(data[var])) for var in variables] + [str(int(result))] row_str = " ".join(row_values) print(row_str)解释一下这段代码

这段代码是一个函数`pttable`,用于打印逻辑表达式的真值表。函数接受两个参数:`node`表示逻辑表达式的语法树节点,`text1`表示逻辑表达式的字符串表示。函数首先解析`text1`中的变量名,存入`variables`列表中。然后根据变量数目计算出真值表的行数`num_rows`,并计算出表头的字符串`table_header`,包括变量名和表达式字符串。接着依次枚举每一行,将变量的取值组成一个字典`data`,并调用`evaluate_formula`方法计算表达式的值`result`。最后将行的值转换成字符串并打印出来。整个真值表的输出格式是每行一个字符串,每列之间使用制表符分隔,行和列之间使用竖线分隔。

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import numpy as np from platypus import NSGAII, Problem, Real, Integer # 定义问题 class JobShopProblem(Problem): def __init__(self, jobs, machines, processing_times): num_jobs = len(jobs) num_machines = len(machines[0]) super().__init__(num_jobs, 1, 1) self.jobs = jobs self.machines = machines self.processing_times = processing_times self.types[:] = Integer(0, num_jobs - 1) self.constraints[:] = [lambda x: x[0] == 1] def evaluate(self, solution): job_order = np.argsort(np.array(solution.variables[:], dtype=int)) machine_available_time = np.zeros(len(self.machines)) job_completion_time = np.zeros(len(self.jobs)) for job_idx in job_order: job = self.jobs[job_idx] for machine_idx, processing_time in zip(job, self.processing_times[job_idx]): machine_available_time[machine_idx] = max(machine_available_time[machine_idx], job_completion_time[job_idx]) job_completion_time[job_idx] = machine_available_time[machine_idx] + processing_time solution.objectives[:] = [np.max(job_completion_time)] # 定义问题参数 jobs = [[0, 1], [2, 0], [1, 2]] machines = [[0, 1, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1]] processing_times = [[5, 4], [3, 5], [1, 3]] # 创建算法实例 problem = JobShopProblem(jobs, machines, processing_times) algorithm = NSGAII(problem) algorithm.population_size = 100 # 设置优化目标 problem.directions[:] = Problem.MINIMIZE # 定义算法参数 algorithm.population_size = 100 max_generations = 100 mutation_probability = 0.1 # 设置算法参数 algorithm.max_iterations = max_generations algorithm.mutation_probability = mutation_probability # 运行算法 algorithm.run(max_generations) # 输出结果 print("最小化的最大完工时间:", algorithm.result[0].objectives[0]) print("工件加工顺序和机器安排方案:", algorithm.result[0].variables[:]) 请检查上述代码

class TreeNode: def __init__(self, val=None, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def infix_to_postfix(infix): operators = {'(': 0, ')': 0, 'NOT': 1, 'AND': 2, 'OR': 3} stack = [] postfix = [] for token in infix: if token in operators: if token == '(': stack.append(token) elif token == ')': while stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while stack and operators[stack[-1]] >= operators[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.append(token) else: postfix.append(token) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def postfix_to_tree(postfix): stack = [] for token in postfix: if token in {'NOT', 'AND', 'OR'}: right = stack.pop() if token == 'NOT': stack.append(TreeNode('NOT', None, right)) else: left = stack.pop() stack.append(TreeNode(token, left, right)) else: stack.append(TreeNode(token)) return stack.pop() def evaluate(root, values): if root.val in values: return values[root.val] elif root.val == 'NOT': return not evaluate(root.right, values) elif root.val == 'AND': return evaluate(root.left, values) and evaluate(root.right, values) elif root.val == 'OR': return evaluate(root.left, values) or evaluate(root.right, values) def print_tree(root, level=0): if root: print_tree(root.right, level + 1) print(' ' * 4 * level + '->', root.val) print_tree(root.left, level + 1) infix = input('请输入命题演算公式:').split() postfix = infix_to_postfix(infix) root = postfix_to_tree(postfix) print('后缀表达式:', postfix) print('二叉树构造过程:') print_tree(root) print('真值表:') variables = list(set(filter(lambda x: x not in {'NOT', 'AND', 'OR'}, infix))) for values in itertools.product([True, False], repeat=len(variables)): values = dict(zip(variables, values)) result = evaluate(root, values) print(values, '->', result)其中有错误NameError: name 'itertools' is not defined。请修改

根据以下代码:class Node: def init(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None def is_operator(c): return c in ['&', '|', '!'] def infix_to_postfix(infix): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} stack = [] postfix = [] for c in infix: if c.isalpha(): postfix.append(c) elif c == '(': stack.append(c) elif c == ')': while stack and stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() elif is_operator(c): while stack and precedence[c] <= precedence.get(stack[-1], 0): postfix.append(stack.pop()) stack.append(c) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def build_tree(postfix): stack = [] for c in postfix: if c.isalpha(): node = Node(c) stack.append(node) elif is_operator(c): node = Node(c) node.right = stack.pop() node.left = stack.pop() stack.append(node) return stack[-1] def evaluate(node, values): if node.value.isalpha(): return values[node.value] elif node.value == '!': return not evaluate(node.right, values) elif node.value == '&': return evaluate(node.left, values) and evaluate(node.right, values) elif node.value == '|': return evaluate(node.left, values) or evaluate(node.right, values) def calculate(formula, values): postfix = infix_to_postfix(formula) tree = build_tree(postfix) return evaluate(tree, values) 在该代码基础上,使用python语言,以菜单形式完成下面几个的输出:1.打印二叉树的构造过程;2.打印公式的后缀形式;3.二叉树的后序遍历序列;4.输入每个变量的值,计算并显示公式的真值,打印二叉树的评估过程;5.显示公式的真值表

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

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