int index = list.indexOf(a);

时间: 2023-08-11 08:52:09 浏览: 36
这段代码的意思是:查找列表 `list` 中第一个等于 `a` 的元素,并将其索引赋值给变量 `index`。其中,`int` 是整数数据类型关键字,`index` 是变量名,`=` 是赋值运算符,`list` 是一个列表对象,`indexOf` 是列表对象的一个方法,用于查找列表中第一个等于指定元素的索引,`a` 是一个列表中的元素。
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import java.util.*; class Main{ public static void main(String[] args){ Scanner in = new Scanner(System.in); String line; List<String> list = new ArrayList<>(); List<String> set = new ArrayList<>(); List<String> put=new ArrayList<>(); while(!( line =in.nextLine()).equals("end")){ String[] l = line.split(" "); for(String s:l){ list.add(s); } } for(String l:list){ if(!set.contains(l)){ set.add(l); } } for(String s:set){ int n =0; for(String l:list){ if(s.equals(l)){ n++; } } put.add(s+" "+n); } Collections.sort(put, new Comparator<String>() { @Override public int compare(String o1, String o2) { String[] arr1 = o1.split(" "); String[] arr2 = o2.split(" "); int s1 = Integer.parseInt(arr1[1]); int s2 = Integer.parseInt(arr2[1]); int f = s2-s1; if(s1==s2){ // 若出勤次数相同则按输入顺序输出 int index1 = put.indexOf(o1); int index2 = put.indexOf(o2); f = index1 - index2; } return f; } }); put.forEach(System.out::println); // put.forEach(System.out::println); } }j降重

这段代码是一个 Java 程序,用于统计输入中每个单词出现的次数,并按照出现次数将单词排序输出。程序的具体实现如下: 1. 导入 java.util 包,以使用 List 和 Scanner 类。 ``` import java.util.*; ``` 2. 创建一个公共的类 Main,其中包含一个公共的静态方法 main。 ``` class Main{ public static void main(String[] args){ // 程序代码 } } ``` 3. 创建一个 Scanner 对象 in,用于从标准输入读取数据。 ``` Scanner in = new Scanner(System.in); ``` 4. 创建三个 ArrayList 对象 list、set 和 put,分别用于存储输入的单词、去重后的单词和统计后的结果。 ``` List<String> list = new ArrayList<>(); List<String> set = new ArrayList<>(); List<String> put = new ArrayList<>(); ``` 5. 使用 while 循环读取输入的数据,将每个单词存储到 list 中。 ``` while(!(line = in.nextLine()).equals("end")){ String[] l = line.split(" "); for(String s:l){ list.add(s); } } ``` 6. 使用 for 循环遍历 list,将不重复的单词存储到 set 中。 ``` for(String l:list){ if(!set.contains(l)){ set.add(l); } } ``` 7. 使用另一个 for 循环遍历 set,统计每个单词在 list 中出现的次数,并将结果存储到 put 中。 ``` for(String s:set){ int n = 0; for(String l:list){ if(s.equals(l)){ n++; } } put.add(s + " " + n); } ``` 8. 使用 Collections.sort 方法对 put 进行排序,排序规则是先按照单词出现次数从大到小排序,若出现次数相同,则按照单词在输入中的顺序排序。 ``` Collections.sort(put, new Comparator<String>() { @Override public int compare(String o1, String o2) { String[] arr1 = o1.split(" "); String[] arr2 = o2.split(" "); int s1 = Integer.parseInt(arr1[1]); int s2 = Integer.parseInt(arr2[1]); int f = s2 - s1; if(s1 == s2){ int index1 = put.indexOf(o1); int index2 = put.indexOf(o2); f = index1 - index2; } return f; } }); ``` 9. 使用 forEach 方法遍历 put,将结果输出到标准输出。 ``` put.forEach(System.out::println); ```

约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

改错如下: ```python class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class LinkList: def __init__(self): self.head = None self.tail = None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n += 1 return n def addhead(self, data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self, data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t = self.head n = 1 l = self.length() while n < l: n += 1 t = t.next t.next = node node.next = self.head self.tail = node def delete(self, index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n += 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index: t = t.next n += 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self, data, index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index: t = t.next n += 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self, a): t = self.head for i in range(a): t = t.next return t.data def form(self, datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1, len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.next n, p = map(int, input().split(' ')) data = [i for i in range(1, n+1)] print(data) datalist = [] for i in range(len(data)): datalist.append(data[i]) link = LinkList() link.form(datalist) a = p-1 b = [] while link.length() > 0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a += p-1 while a >= link.length(): a -= link.length() print(b) ```

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pytorch部分代码如下:train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) samples, targets = mixup_fn(data, target) output = model(samples) optimizer.zero_grad() if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) scaler.scale(loss).backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) index = index[:, :x.size(1)] index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错: File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 622, in forward index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) # target.data.view(-1, 1). RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as self tensor 帮我看看如何修改源代码

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