写一段C语言代码来判断当前城市i是否被访问过,且当前花费fare是否已经被记录过。如果没有被记录过,或者被记录过但是当前的最小花费比之前更小,就将当前最小花费记录到been[i][fare]中。其中,been是一个二维map,用于记录每个城市的最小花费,d是一个二维数组,用于记录每个城市之间的距离。
时间: 2024-03-09 08:46:39 浏览: 20
以下是一段示例代码:
```c
#include <stdbool.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define MAX_CITY 100
#define MAX_FARE 10000
int d[MAX_CITY][MAX_CITY]; // 存储每个城市之间的距离
int been[MAX_CITY][MAX_FARE]; // 存储每个城市的最小花费
bool is_visited(int i, int fare) {
if (!been[i][fare] || been[i][fare] > d[i][j]) {
been[i][fare] = d[i][j];
return true;
}
return false;
}
```
在这段代码中,is_visited函数用于判断当前城市i是否被访问过,且当前花费fare是否已经被记录过。如果没有被记录过,或者被记录过但是当前的最小花费比之前更小,就将当前最小花费记录到been[i][fare]中。函数返回值为true表示当前城市被访问过,false表示未被访问过。
相关问题
将这段代码转换为C语言 if (!been[i].count(fare) || been[i][fare] < d[i][j]) been[i][fare] = d[i][j];
下面是将该段代码转换为C语言的过程:
```c
if (!been[i].count(fare) || been[i][fare] < d[i][j]) {
been[i][fare] = d[i][j];
}
```
需要注意的细节有:
- C语言中没有 `count()` 函数,需要使用其他方法判断元素是否在 `been[i]` 中。可以使用 `been[i][fare]` 的值是否为0来判断,如果为0说明 `fare` 不在 `been[i]` 中。
- `been[i][fare]` 的类型需要根据题目而定。如果 `been[i]` 是一个数组,可以使用 `int` 类型;如果 `been[i]` 是一个哈希表,可以使用 `unordered_map` 类型。
- `d[i][j]` 的类型和值需要根据题目而定。
- 如果条件成立,则执行 `been[i][fare] = d[i][j]` 语句。
判断Age、Fare两个字段有无异常值,分别输出去掉Age、Fare、以及所有异常值的记录的三组数据。
以下是判断Age、Fare两个字段有无异常值,分别输出去掉Age、Fare、以及所有异常值的记录的三组数据的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv("titanic.csv")
# 判断 Age 是否有异常值
age_stats = df["Age"].describe()
age_max = age_stats["max"]
age_min = age_stats["min"]
if df[(df["Age"] > age_max) | (df["Age"] < age_min)].empty:
print("Age 中没有异常值")
else:
print("Age 中有异常值")
# 判断 Fare 是否有异常值
fare_stats = df["Fare"].describe()
fare_max = fare_stats["max"]
fare_min = fare_stats["min"]
if df[(df["Fare"] > fare_max) | (df["Fare"] < fare_min)].empty:
print("Fare 中没有异常值")
else:
print("Fare 中有异常值")
# 去掉 Age 异常值和 Fare 异常值的记录
df_clean = df[(df["Age"] <= age_max) & (df["Age"] >= age_min) & (df["Fare"] <= fare_max) & (df["Fare"] >= fare_min)]
print("去掉 Age 异常值和 Fare 异常值后的记录数:", len(df_clean))
# 去掉 Age 和 Fare 的记录
df_drop = df.drop(columns=["Age", "Fare"])
print("去掉 Age 和 Fare 后的记录数:", len(df_drop))
# 只去掉 Age 异常值和 Fare 异常值的记录
df_age_fare_clean = df.drop(df_clean.index)
print("只去掉 Age 异常值和 Fare 异常值后的记录数:", len(df_age_fare_clean))
```
需要注意的是,以上代码中的数据集文件名为 "titanic.csv",需要根据实际情况进行修改。
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