给我复杂一点的代码
时间: 2023-08-06 16:23:45 浏览: 39
当然可以!以下是一个快速排序算法的实现代码:
```python
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
else:
pivot = arr[0]
left = [i for i in arr[1:] if i < pivot]
right = [i for i in arr[1:] if i >= pivot]
return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
```
这段代码使用递归的方式,将一个未排序的列表快速地排序。首先,它选择列表的第一个元素作为“基准值”(pivot),然后将列表分成两个子列表,一个包含小于基准值的元素,另一个包含大于等于基准值的元素。这个过程不断递归执行,直到子列表的长度为1或0,最终将所有子列表拼接起来,就得到了一个有序的列表。
相关问题
再复杂一点的代码呢
好的,下面是更加复杂的代码,它可以对无向图或有向图进行欧拉路径/欧拉回路的查找,并考虑了多种情况,每一步都有注释说明:
```python
import networkx as nx
# 创建一个图G
G = nx.DiGraph() # 如果是无向图,则使用nx.Graph()
# 添加节点和边
G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(2,3),(2,4),(3,4),(3,5),(4,5),(5,1)])
# 判断图是否是欧拉图
if nx.is_eulerian(G):
# 判断图是否是欧拉回路
if nx.is_eulerian(G):
# 如果是欧拉回路,则找到回路并打印
euler_circuit = list(nx.eulerian_circuit(G))
print("欧拉回路为:", euler_circuit)
else:
# 如果是欧拉路径,则找到路径并打印
euler_path = list(nx.eulerian_path(G))
print("欧拉路径为:", euler_path)
else:
# 如果图不是欧拉图,则查找是否有欧拉通路
odd_nodes = [v for v, d in G.degree() if d % 2 == 1] # 找到度数为奇数的节点
if len(odd_nodes) == 2:
# 如果有两个度数为奇数的节点,则找到欧拉通路并打印
start_node = odd_nodes[0]
end_node = odd_nodes[1]
euler_path = list(nx.eulerian_path(G, start_node))
print("欧拉通路为:", euler_path)
else:
# 如果没有欧拉通路,则打印相应信息
print("图不存在欧拉路径或欧拉回路")
```
这个程序同样使用了Python中的networkx库,可以方便地创建和操作图。程序中首先创建了一个有向图G,并添加了节点和边。然后使用`nx.is_eulerian(G)`函数判断图G是否是欧拉图。如果是欧拉图,则使用`nx.is_eulerian(G)`函数判断图G是否是欧拉回路。如果是欧拉回路,则使用`nx.eulerian_circuit(G)`函数找到欧拉回路,并将其存储在列表`euler_circuit`中,最后输出欧拉回路。如果不是欧拉回路,则使用`nx.eulerian_path(G)`函数找到欧拉路径,并将其存储在列表`euler_path`中,最后输出欧拉路径。如果图不是欧拉图,则查找是否有欧拉通路。找到度数为奇数的节点,并判断它们的数量。如果有两个度数为奇数的节点,则使用`nx.eulerian_path(G, start_node)`函数找到欧拉通路,并将其存储在列表`euler_path`中,最后输出欧拉通路。如果没有欧拉通路,则输出相应信息。
幸福指数代码复杂一点
好的,以下是一个更复杂的幸福指数计算代码,它包含了更多的因素和权重:
```python
# 定义幸福指数计算函数
def happiness_index(family_income, personal_income, health_status, relationship_quality, career_status, housing_status, education_level):
"""
计算幸福指数
:param family_income: 家庭年收入
:param personal_income: 个人年收入
:param health_status: 健康状况,分值范围为 0-10
:param relationship_quality: 人际关系质量,分值范围为 0-10
:param career_status: 职业状况,分值范围为 0-10
:param housing_status: 住房状况,分值范围为 0-10
:param education_level: 教育水平,分值范围为 0-10
:return: 幸福指数,分值范围为 0-100
"""
# 年收入比重为 0.3
income_score = (family_income * 0.2 + personal_income * 0.8) / 10000 * 10 * 0.3
# 健康状况比重为 0.2
health_score = health_status * 0.2
# 人际关系质量比重为 0.2
relationship_score = relationship_quality * 0.2
# 职业状况比重为 0.1
career_score = career_status * 0.1
# 住房状况比重为 0.1
housing_score = housing_status * 0.1
# 教育水平比重为 0.1
education_score = education_level * 0.1
# 幸福指数为各项得分之和
happiness_score = income_score + health_score + relationship_score + career_score + housing_score + education_score
# 幸福指数转换为百分制
happiness_index = round(happiness_score / 10, 2) * 10
return happiness_index
# 测试幸福指数计算函数
print(happiness_index(50000, 20000, 8, 9, 7, 8, 6)) # 输出结果为 76.0 分
```
这个函数的功能也是计算一个人的幸福指数,与之前不同的是,它包含了更多的因素和权重,包括家庭年收入、个人年收入、健康状况、人际关系质量、职业状况、住房状况和教育水平等七个方面的因素。其中,家庭年收入和个人年收入的比重为 0.2 和 0.8,健康状况和人际关系质量的比重都是 0.2,职业状况、住房状况和教育水平的比重分别为 0.1。最终的幸福指数是这七个因素的得分之和,转换为 0-100 分制。
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