MaxSize=100 #基于BF算法 def StrCount1(s,t): #BF算法求解 i,cnt=0,0 while i<len(s)-len(t)+1: j,k=i,0 while j<len(s) and k<len(t) and s[j]==t[k]: j,k=j+1,k+1 if k==len(t): #找到一个子串 cnt+=1 #累加出现的次数 i=j #i从j开始 else: i+=1 #i增加1 return cnt #基于KMP算法 def GetNext(t,next): #由模式串t求出next值

时间: 2023-12-12 07:05:13 浏览: 59
def GetNext(t, next): next[0] = -1 i, j = 0, -1 while i < len(t) - 1: if j == -1 or t[i] == t[j]: i, j = i + 1, j + 1 next[i] = j else: j = next[j] def StrCount2(s, t): # KMP算法求解 i, j, cnt = 0, 0, 0 next = [-1] * len(t) GetNext(t, next) while i < len(s): if j == -1 or s[i] == t[j]: i, j = i + 1, j + 1 else: j = next[j] if j == len(t): cnt += 1 j = 0 return cnt
相关问题

修改以下代码:MaxSize=100 #全局变量,假设容量为100 class CSqQueue1: #本例循环队列类 def __init__(self): #构造方法 self.data=[None]*MaxSize #存放队列中元素 self.rear=0 #队头指针 self.count=0 #队中元素个数 self.front = (self.rear - self.count + MaxSize) % MaxSize #队列的基本运算算法 def empty(self): #判断队列是否为空 return self.count==0 def push(self,e): #元素e进队 assert self.count!=MaxSize #检测队满 rear=(self.rear+1) % MaxSize self.data[rear]=e self.count+=1 #元素个数增1 def pop(self): # 出队元素 assert not self.empty() # 检测队空 self.count -= 1 # 元素个数减1 self.front = (self.rear - self.count + MaxSize) % MaxSize # 队头指针循环进1 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): # 返回队中元素个数 return ((self.rear - self.front + MaxSize) % MaxSize) #主程序 if __name__ == '__main__': st=CSqQueue1() st.push(7) st.push(5) st.push(10) st.push(3) print() print("队头元素: %d" % (st.gethead())) print(" 队列元素个数:%d" % (st.size())) print(" 出队元素:%d" % (st.pop())) print(" 队列元素个数:%d" % (st.size())) print()

MaxSize应该写成max_size,遵循Python的命名规范。除此之外,代码看起来没有其他问题。下面是修改后的代码: max_size = 100 # 全局变量,假设容量为100 class CSqQueue1: # 本例循环队列类 def __init__(self): # 构造方法 self.data = [None] * max_size # 存放队列中元素 self.rear = 0 # 队头指针 self.count = 0 # 队中元素个数 self.front = (self.rear - self.count + max_size) % max_size # 队列的基本运算算法 def empty(self): # 判断队列是否为空 return self.count == 0 def push(self, e): # 元素e进队 assert self.count != max_size # 检测队满 rear = (self.rear + 1) % max_size self.data[rear] = e self.count += 1 # 元素个数增1 def pop(self): # 出队元素 assert not self.empty() # 检测队空 self.count -= 1 # 元素个数减1 self.front = (self.rear - self.count + max_size) % max_size # 队头指针循环进1 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) % max_size # 求队头元素的位置 return self.data[head] def size(self): # 返回队中元素个数 return ((self.rear - self.front + max_size) % max_size) if __name__ == '__main__': st = CSqQueue1() st.push(7) st.push(5) st.push(10) st.push(3) print() print("队头元素: %d" % (st.gethead())) print(" 队列元素个数:%d" % (st.size())) print(" 出队元素:%d" % (st.pop())) print(" 队列元素个数:%d" % (st.size())) print()

修改以下代码:MaxSize=20 #全局变量,假设容量为100 class CSqQueue1: #本例循环队列类 def __init__(self): #构造方法 self.data=[None]*MaxSize #存放队列中元素 self.rear=0 #队头指针 self.count=0 #队中元素个数 self.front = (self.rear - self.count + MaxSize) % MaxSize #队列的基本运算算法 def empty(self): #判断队列是否为空 return self.count==0 def push(self,e): #元素e进队 assert self.count!=MaxSize #检测队满 rear=(self.rear+1) % MaxSize self.data[rear]=e self.count+=1 #元素个数增1 def pop(self): # 出队元素 assert not self.empty() # 检测队空 self.count -= 1 # 元素个数减1 self.front = (self.rear - self.count + MaxSize) % MaxSize # 队头指针循环进1 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): # 返回队中元素个数 return ((self.rear - self.front + MaxSize) % MaxSize) #主程序 if __name__ == '__main__': st=CSqQueue1() st.push(7) st.push(5) st.push(10) st.push(3) print() print("队头元素: %d" % (st.gethead())) print(" 队列元素个数:%d" % (st.size())) print(" 出队元素:%d" % (st.pop())) print(" 队列元素个数:%d" % (st.size())) print()

MaxSize应该是100,而不是20。另外,队头指针的计算公式也需要修改为(self.rear - self.count + MaxSize) % MaxSize。修改后的代码如下: ``` MaxSize=100 #全局变量,假设容量为100 class CSqQueue1: #本例循环队列类 def __init__(self): #构造方法 self.data=[None]*MaxSize #存放队列中元素 self.rear=0 #队头指针 self.count=0 #队中元素个数 self.front = (self.rear - self.count + MaxSize) % MaxSize #队列的基本运算算法 def empty(self): #判断队列是否为空 return self.count==0 def push(self,e): #元素e进队 assert self.count!=MaxSize #检测队满 rear=(self.rear+1) % MaxSize self.data[rear]=e self.count+=1 #元素个数增1 def pop(self): # 出队元素 assert not self.empty() # 检测队空 self.count -= 1 # 元素个数减1 self.front = (self.rear - self.count + MaxSize) % MaxSize # 队头指针循环进1 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): # 返回队中元素个数 return ((self.rear - self.front + MaxSize) % MaxSize) #主程序 if __name__ == '__main__': st=CSqQueue1() st.push(7) st.push(5) st.push(10) st.push(3) print() print("队头元素: %d" % (st.gethead())) print(" 队列元素个数:%d" % (st.size())) print(" 出队元素:%d" % (st.pop())) print(" 队列元素个数:%d" % (st.size())) print() ```
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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)

Python环境下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)

class SeqList: def __init__(self, maxsize=None): self.maxsize = maxsize self.length = 0 self.data = [None] * self.maxsize def __len__(self): return self.length def __getitem__(self, index): if 0 <= index < self.length: return self.data[index] else: raise IndexError("Index out of range") def __setitem__(self, index, value): if 0 <= index < self.length: self.data[index] = value else: raise IndexError("Index out of range") def __contains__(self, value): return value in self.data def index(self, value): for i in range(self.length): if self.data[i] == value: return i raise ValueError("Value not found") def count(self, value): return self.data.count(value) def insert(self, index, value): if self.length >= self.maxsize: raise Exception("SeqList is full") if index < 0: index = 0 elif index > self.length: index = self.length for i in range(self.length-1, index-1, -1): self.data[i+1] = self.data[i] self.data[index] = value self.length += 1 def remove(self, value): for i in range(self.length): if self.data[i] == value: for j in range(i, self.length-1): self.data[j] = self.data[j+1] self.data[self.length-1] = None self.length -= 1 return raise ValueError("Value not found") def pop(self, index=None): if not self.length: raise Exception("SeqList is empty") if index is None: index = self.length - 1 value = self[index] self.remove(value) return value def add(self, value): self.insert(self.length, value) def insert_ordered(self, value): index = 0 while index < self.length and self.data[index] < value: index += 1 self.insert(index, value) 给这段代码的每小段加注释

有什么问题/*【问题描述】课后作业第6题。试写一个判别给定二叉树是否为二叉排序树的算法。以前序遍历序列和中序遍历序列给出该二叉树的结点,并创建该二叉树。然后再进行判断。请注意,树中结点关键字可能相同。 【样例输入1】 6 4 5 8 6 9 0 4 5 6 6 8 9 0 【样例输出1】 true 【样例输入2】 6 4 7 8 0 4 7 6 8 0 【样例输出2】 false 【提示】若直接根据给定的中序是否有序来进行判断,此种判断方法不得分。务必先创建二叉树的链式存储,再对其进行判断。*/ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdlib> #define MAXSIZE 100 typedef char ElemType ; typedef struct TNode{ ElemType data; struct TNode * LChild,*RChild; }Tree,*BiTree; char mid[MAXSIZE],pre[MAXSIZE]; BiTree create(char data){ BiTree q=(BiTree)malloc(sizeof(Tree)); q->data=data; q->LChild=NULL; q->RChild=NULL; return q; } //根据先序中序建立二叉树 BiTree BuildTree(char *preorder,char *inorder,int len){ if(len==0)return NULL; else if(len==1)return create(*preorder); else{ BiTree newnode=create(*(preorder)); int index=0; for(int i=0;i<len;i++){ if(*(inorder+i)==*(preorder)) {index=i; break; } } newnode->LChild=BuildTree(preorder+1,inorder,index); newnode->RChild=BuildTree(preorder+index+1,inorder+index+1,len-index-1); return newnode; } } int isSort(BiTree T){ if(T!=NULL){ isSort(T->LChild); if(T->LChild!=NULL&&T->RChild!=NULL){ if(T->LChild->data>T->data||T->data>T->RChild->data)return 0; }if(T->RChild==NULL&&T->LChild!=NULL){ if(T->data<T->LChild->data)return 0; }if(T->RChild!=NULL&&T->LChild==NULL){ if(T->data>T->RChild->data)return 0; }isSort(T->RChild); }return 1; } int main(){ BiTree root; char pre[MAXSIZE],in[MAXSIZE]; int i=0,j=0,m; while(1){ std::cin>>m; if(m==0)break; pre[i]=m; i++; } while(1){ std::cin>>m; if(m==0)break; in[j]=m; j++; } int len=i; root=BuildTree(pre,in,len); int k=isSort(root); if(k==0)std::cout<<"false"; else std::cout<<"true"; }为什么都是tr ue

#include <stdio.h> #include <string.h> #define Maxsize 100005 struct node{ int data; int next_add; }list[Maxsize]; int cnt_1[Maxsize]; int cnt_2[Maxsize]; int cnt[Maxsize]; void Merge(struct node list[Maxsize], int l1, int l2, int cnt_1[Maxsize], int cnt_2[Maxsize]){ //对l2进行逆转 for(int i= 0; i<l2/2; i++){ int tmp = cnt_2[i]; cnt_2[i] = cnt_2[l2-i-1]; cnt_2[l2-i-1] = tmp; } int j=0; //计数l2 for(int i=0; i<l1; i++){ if(i % 2 == 1){ list[cnt_1[i]].next_add = cnt_2[j]; if(i == l1-1) list[cnt_2[j]].next_add = -1; else list[cnt_2[j]].next_add = cnt_1[i+1]; j++; } if(j == l2) break; } } void PrintN(struct node list[Maxsize], int first_add){ int sum = 0; int now_add =first_add; while (now_add != -1){ cnt[sum++] = now_add; now_add = list[now_add].next_add; } for(int i=0; i<sum; i++){ if(i == sum-1) printf("%05d %d -1\n", cnt[i], list[cnt[i]].data); else printf("%05d %d %05d\n", cnt[i], list[cnt[i]].data, cnt[i+1]); } } int main(){ int first_add1, first_add2, n; scanf("%d %d %d", &first_add1, &first_add2, &n); int now_add; for(int i=0; i<n; i++){ scanf("%d", &now_add); scanf("%d %d", &list[now_add].data, &list[now_add].next_add); } int l1 = 0; now_add = first_add1; while (now_add != -1){ cnt_1[l1++] = now_add; now_add = list[now_add].next_add; } int l2 = 0; now_add = first_add2; while (now_add != -1){ cnt_2[l2++] = now_add; now_add = list[now_add].next_add; } if(l1 > l2){ Merge(list, l1, l2, cnt_1, cnt_2); PrintN(list, first_add1); } else { Merge(list, l2, l1, cnt_2, cnt_1); PrintN(list, first_add2); } return 0; }为我讲解这个代码

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![传感器集成全攻略:ICM-42688-P运动设备应用详解](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-ba33fcfbde1d1207d7b8fe45b6ea58d0.png) # 摘要 ICM-42688-P传感器作为一种先进的惯性测量单元,广泛应用于多种运动设备中。本文首先介绍了ICM-42688-P传感器的基本概述和技术规格,然后深入探讨了其编程基础,包括软件接口、数据读取处理及校准测试。接着,本文详细分析了该传感器在嵌入式系统、运动控制和人机交互设备中的实践应用,并且探讨了高级功能开发,
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matlab 中实现 astar

在MATLAB中,A*算法是一种用于求解最短路径问题的启发式搜索算法。它适用于带权重的图或网格,特别是当有大量潜在解决方案时,比如迷宫寻路问题。以下是使用MATLAB基本步骤来实现A*算法: 1. **数据结构准备**: - 创建一个二维数组表示地图,其中0代表可以通行的节点,其他值代表障碍物或边界。 - 定义一个队列(通常使用`prioritiesqueue`)来存储待探索的节点及其信息。 2. **初始化**: - 设定起始节点(start),目标节点(goal),以及每个节点的初始g值(从起点到该点的实际代价)和f值(g值加上估计的h值,即启发函数)。 3.
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掌握Dash-Website构建Python数据可视化网站

资源摘要信息:"Dash-Website" 1. Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能而受到开发者的青睐。Python支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。它的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进来区分代码块,而不是使用大括号或关键字)。Python解释器和广泛的库支持使其可以广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算以及更多领域。 2. Dash框架 Dash是一个开源的Python框架,用于构建交互式的Web应用程序。Dash是专门为数据分析和数据科学团队设计的,它允许用户无需编写JavaScript、HTML和CSS就能创建功能丰富的Web应用。Dash应用由纯Python编写,这意味着数据科学家和分析师可以使用他们的数据分析技能,直接在Web环境中创建数据仪表板和交互式可视化。 3. Dash-Website 在给定的文件信息中,"Dash-Website" 可能指的是一个使用Dash框架创建的网站。Dash网站可能是一个用于展示数据、分析结果或者其他类型信息的Web平台。这个网站可能会使用Dash提供的组件,比如图表、滑块、输入框等,来实现复杂的用户交互。 4. Dash-Website-master 文件名称中的"Dash-Website-master"暗示这是一个版本控制仓库的主分支。在版本控制系统中,如Git,"master"分支通常是项目的默认分支,包含了最稳定的代码。这表明提供的压缩包子文件中包含了构建和维护Dash-Website所需的所有源代码文件、资源文件、配置文件和依赖声明文件。 5. GitHub和版本控制 虽然文件信息中没有明确指出,但通常在描述一个项目(例如网站)时,所提及的"压缩包子文件"很可能是源代码的压缩包,而且可能是从版本控制系统(如GitHub)中获取的。GitHub是一个基于Git的在线代码托管平台,它允许开发者存储和管理代码,并跟踪代码的变更历史。在GitHub上,一个项目被称为“仓库”(repository),开发者可以创建分支(branch)来独立开发新功能或进行实验,而"master"分支通常用作项目的主分支。 6. Dash的交互组件 Dash框架提供了一系列的交互式组件,允许用户通过Web界面与数据进行交互。这些组件包括但不限于: - 输入组件,如文本框、滑块、下拉菜单和复选框。 - 图形组件,用于展示数据的图表和可视化。 - 输出组件,如文本显示、下载链接和图像显示。 - 布局组件,如行和列布局,以及HTML组件,如按钮和标签。 7. Dash的部署 创建完Dash应用后,需要将其部署到服务器上以供公众访问。Dash支持多种部署方式,包括通过Heroku、AWS、Google Cloud Platform和其他云服务。部署过程涉及到设置Web服务器、配置数据库(如果需要)以及确保应用运行环境稳定。Dash文档提供了详细的部署指南,帮助开发者将他们的应用上线。 8. 项目维护和贡献 项目如Dash-Website通常需要持续的维护和更新。开发者可能需要添加新功能、修复bug和优化性能。此外,开源项目也鼓励社区成员为其贡献代码或文档。GitHub平台为项目维护者和贡献者提供了一套工具,如Pull Requests、Issues、Wiki和讨论区,以便更高效地协作和沟通。 总结而言,从给定的文件信息来看,“Dash-Website”很可能是一个利用Python语言和Dash框架构建的交互式数据可视化网站,其源代码可能托管在GitHub上,并且有一个名为“Dash-Website-master”的主分支。该网站可能具有丰富的交互组件,支持数据展示和用户互动,并且可以通过各种方式部署到Web服务器上。此外,作为一个开源项目,它可能还涉及到社区维护和协作开发的过程。