n=input() p=n.lower() m=input() for i in range(0,len(n)): if "," in n or "+" in n or "-" in n or "." in n: for j in range(0,len(m)): if m[j:j+1:1].isupper()==True: m=m.replace(m[j],"") m=m.replace(n[i:i+1:1],"") m=m.replace(p[i:i+1:1],"") print(m)时间优化

时间: 2024-03-03 07:53:48 浏览: 19
可以将时间复杂度优化为 $O(len(n)+len(m))$。 首先,可以将 n 转为小写,然后判断 n 是否包含特殊字符,如果包含,就遍历 m 中的字符,判断是否为大写字母,如果是,就将其去除。这样可以将两层循环合并为一层循环。 其次,可以将字符串转为列表,然后遍历列表,将 n 和 p 中的字符替换为空字符串,最后将剩余的字符拼接为字符串。 优化后的代码如下: ```python n = input() p = n.lower() m = input() # 判断是否包含特殊字符 if any(c in n for c in ",+-."): m = ''.join(c for c in m if c.islower() or not c.isupper()) # 将 n 和 p 转为列表,遍历替换 n_list = list(n) p_list = list(p) for i in range(len(n_list)): if n_list[i] in ",+-.": n_list[i] = p_list[i] = '' m = ''.join(c for c in m if c not in n_list and c not in p_list) print(m) ``` 这样代码的效率会更高一些。
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n=input() p=n.lower() m=input() for i in range(0,len(n)): if "," in n or "+" in n or "-" in n or "." in n: if m[i:i+1:1].isupper()==True: m=m.replace(m[i:i+1:1],"") m=m.replace(n[i:i+1:1],"") m=m.replace(p[i:i+1:1],"") print(m)改错

在 for 循环中,需要判断当前字符是否为字母,否则在使用 `m.replace()` 函数时会出错。同时,在判断当前字符是否为大写字母时,可以直接使用 `isupper()` 函数,不需要与 `True` 进行比较。修改后的代码如下: ``` n = input() p = n.lower() m = input() for i in range(0, len(n)): if n[i].isalpha(): if "," in n or "+" in n or "-" in n or "." in n: if m[i].isupper(): m = m.replace(m[i], "") m = m.replace(n[i], "") m = m.replace(p[i], "") print(m) ```

n=int(input()) for i in range(n): lst=input().split() for i in range(len(lst)): x=lst[i].lower() if len(x)>4: lst[i]=x[:4]+"." else: lst[i]=x print(*lst)

这段代码是一个简单的字符串处理程序,主要是将输入的一行字符串中长度大于4的单词缩短为前四个字母加上".",并输出处理后的字符串。具体来说,程序先读入一个整数n,表示有n行要进行处理。然后,程序通过一个for循环,对于每一行字符串进行处理。在处理过程中,程序使用split()方法将字符串按空格分割成一个单词列表,然后对于列表中的每一个单词,如果单词长度大于4,就将单词缩短为前四个字母加上".",否则不做处理。最后,程序使用print()方法将处理后的单词列表以空格为分隔符打印出来。

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import random import string def read_file(file): with open(file,'r', encoding='UTF-8') as f: text = f.read() for ch in string.punctuation+string.digits: text = text.replace(ch," ") return text.split() def secret_word(ls): return random.choice(ls).lower() def get_guessed_word(cover_word, word, letter): result = "" for i in range(len(word)): if word[i] == letter: result += letter + " " else: result += cover_word[i2:i2+2] return result def word_guess(secret_word): guess_list=[] for i in range(len(secret_word)): guess_list.append('') cover_word = " ".join(guess_list) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) print("你的单词长度为 {} 个字符".format(len(secret_word))) limit_times = len(secret_word) * 2 print("你有 {} 次猜测机会,开始填词吧".format(limit_times)) i=1 while i<=limit_times: letter = input('请输入你猜测的字母:\n') if letter in secret_word: cover_word = get_guessed_word(cover_word, secret_word, letter) print("正确答案为:{}".format(cover_word)) if cover_word.find("") == -1: print("你太厉害了,居然只用了{}次就猜中了单词".format(i)) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) return secret_word else: print("真遗憾,你猜测的字母不在单词中!") i+=1 print("太遗憾了,你未能在{}次内猜出单词".format(limit_times)) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) return secret_word def main(): action = input() if action == "选词": random_seed = int(input()) random.seed(random_seed) word_list = read_file("data/dict.txt") secret_word = secret_word(word_list) print(secret_word) elif action == "模板": cover_word = input() word = input() letter = input() print(get_guessed_word(cover_word, word, letter)) elif action == "开始填词": random_seed = int(input()) random.seed(random_seed) word_list = read_file("data/dict.txt") secret_word = secret_word(word_list) word_guess(secret_word) else: print("加载单词信息") print("输入错误 ") if name == 'main': main()

# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思

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