解释下面这段代码：def get_tc_graph_struc(temporal_len): struc_map = {} teporal_list = list(range(0,temporal_len)) for tp in teporal_list: # 遍历所有特征 if tp not in struc_map: # 构建结构映射字典struc_map struc_map[tp] = [] for other_tp in teporal_list: # 遍历所有特征 if other_tp is not tp and other_tp < tp: # 将除当前节点以外的所有节点保存到struc_map中，struc_map字典保存所有节点与其他节点的连接关系 struc_map[tp].append(other_tp) return struc_map

这段代码是一个 Python 函数，名为 `get_tc_graph_struc`，它接受一个参数 `temporal_len`，表示时间维度的长度。该函数的作用是构建一个时间序列上的有向图的结构映射字典，用于表示每个时间点与其他时间点之间的连接关系。具体的实现过程如下：

1. 首先，该函数创建一个空字典 `struc_map`，用于保存时间序列上各个时间点之间的连接关系。

2. 接下来，用 `list` 函数创建一个包含 0 到 `temporal_len-1` 的整数列表 `temporal_list`，表示时间序列上的所有时间点。

3. 然后，函数遍历所有时间点，即 `temporal_list` 中的每个元素，对于每个时间点，它会执行以下操作：

a. 如果当前时间点 `tp` 还没有出现在 `struc_map` 中，就将其加入字典，对应的值是一个空列表。

b. 遍历所有时间点，对于除了当前时间点以外的其他时间点 `other_tp`，如果 `other_tp` 小于 `tp`，就将 `other_tp` 加入 `tp` 对应的列表中，表示在时间序列上存在一条从 `other_tp` 到 `tp` 的有向边。

4. 最后，函数返回构建好的结构映射字典 `struc_map`。

该函数的实现过程比较简单，它主要是通过遍历时间序列中的所有时间点，将时间点之间的连接关系保存到一个字典中，以便后续的有向图上的计算。

相关问题

如果我需要时间点1和时间点3连接，时间点2和时间点4连接，以此类推，那么应该怎么更改下面这段代码，才能构造出满足我需要的有向图，def get_tc_graph_struc(temporal_len): struc_map = {} teporal_list = list(range(0,temporal_len)) for tp in teporal_list: # 遍历所有特征 if tp not in struc_map: # 构建结构映射字典struc_map struc_map[tp] = [] for other_tp in teporal_list: # 遍历所有特征 if other_tp is not tp and other_tp < tp: # 将除当前节点以外的所有节点保存到struc_map中，struc_map字典保存所有节点与其他节点的连接关系 struc_map[tp].append(other_tp) return struc_map

您可以通过修改 `get_tc_graph_struc` 函数来构造您需要的有向图。具体而言，您可以按照如下方式修改代码：

def get_tc_graph_struc(temporal_len):
    struc_map = {}
    temporal_list = list(range(0,temporal_len))
    for tp in temporal_list:
        if tp not in struc_map:
            struc_map[tp] = []
        if tp % 2 == 1 and tp > 0:
            struc_map[tp].append(tp-1)
        if tp % 2 == 0 and tp < temporal_len-1:
            struc_map[tp].append(tp+1)
    return struc_map

在上面的代码中，我们首先创建了一个空字典 `struc_map`，然后使用 `list` 函数创建了一个包含 0 到 `temporal_len-1` 的整数列表 `temporal_list`，表示时间序列上的所有时间点。

接下来，我们遍历所有时间点，对于每个时间点 `tp`，如果它还没有出现在 `struc_map` 中，就将其加入字典，并且初始化对应的值为一个空列表。然后，我们使用 if 语句来判断当前时间点 `tp` 的奇偶性，并且根据奇偶性来确定与其相邻的时间点，并将其加入 `tp` 对应的列表中，表示在时间序列上存在一条从 `tp` 到相邻时间点的有向边。具体而言，如果 `tp` 是奇数且大于 0，则将 `tp-1` 加入 `tp` 对应的列表中；如果 `tp` 是偶数且小于 `temporal_len-1`，则将 `tp+1` 加入 `tp` 对应的列表中。

最后，我们返回构建好的结构映射字典 `struc_map`。

总之，通过修改上述代码，您可以构造出满足您需要的有向图，其中时间点 1 和时间点 3 连接，时间点 2 和时间点 4 连接，以此类推。

def __init__(self): self.graph = defaultdict(list)

这是 Graph 类的初始化函数，它创建了一个空的图形对象。其中，defaultdict 是 Python 内置模块 collections 中的类，它是一个类似字典的容器，但它可以为字典中不存在的键提供默认值。在这个例子中，我们使用 defaultdict(list) 来创建一个具有默认空列表的字典，用于存储图形的邻接列表。这意味着当我们向字典中添加一个新的键时，该键的值将自动初始化为空列表。这是一种方便的方式来管理图形数据结构。