nodes = get_list(5, -1) if has_cycle(nodes[0]): print("有环") else: print("无环")输出无环

时间: 2024-05-27 12:10:51 浏览: 101
# As an AI language model, I cannot run the code. But I can explain it. # The code is checking if a linked list has a cycle or not. # The function get_list(5, -1) is being called to create a linked list of 5 nodes. # The second argument (-1) is indicating that the last node in the list should not point to any other node (i.e., it is the end of the list). # The if statement checks if the first node in the linked list has a cycle or not. # If it has a cycle, then the string "有环" (which means "has cycle" in Chinese) is printed. # Otherwise, the string "无环" (which means "no cycle" in Chinese) is printed.
相关问题

nodes = get_list(5, -1) if has_cycle(nodes[0]): print("有环") else: print("无环")

这段代码的作用是判断一个链表是否存在环。具体实现是通过调用函数get_list()获取一个长度为5、没有环的链表,然后调用函数has_cycle()判断是否存在环,如果存在则打印"有环",否则打印"无环"。 需要注意的是,函数get_list()和has_cycle()的实现并没有给出,因此无法确定代码的正确性和完整性。

解释分析细致讲解一下这段代码int edit_config_internal(xmlDocPtr repo, xmlDocPtr edit, struct ncds_ds* ds, NC_EDIT_DEFOP_TYPE defop) { xmlXPathObjectPtr nodes; int i; char *msg = NULL; xmlNodePtr orig_node, edit_node, parent_node,model_node = NULL; keyList keys; xmlDocPtr model = ds->ext_model; DBG("%s BEGIN\n", __FILE__); keys = get_keynode_list(model); nodes = get_operation_elements(NC_EDIT_OP_REMOVE, edit); if (nodes != NULL) { if (!xmlXPathNodeSetIsEmpty(nodes->nodesetval)) { VERB("DELETE !xmlXPathNodeSetIsEmpty\n "); for (i = 0; i < nodes->nodesetval->nodeNr; i++) { edit_node = nodes->nodesetval->nodeTab[i]; model_node = find_element_model(edit_node, model); if (is_mandatory(model_node)) { ERROR("NC_ERR_DEL_MANDATORY_NOT_SUPPORT(%s:%d)\n",__FILE__, __LINE__); } orig_node = find_element_equiv(repo, edit_node, model, keys); for (; orig_node != NULL; orig_node = find_element_equiv(repo, edit_node, model, keys)) { parent_node = orig_node->parent; xmlUnlinkNode(orig_node); orig_node->parent = parent_node; edit_delete(orig_node); } edit_delete(edit_node); } } else { DBG("Delete xmlXPathNodeSetIsEmpty\n"); } xmlXPathFreeObject(nodes); } nodes = get_operation_elements(NC_EDIT_OP_REPLACE, edit); if (nodes != NULL) { if (!xmlXPathNodeSetIsEmpty(nodes->nodesetval)) { DBG("%s/%d something to replace nodeNr %d",__func__,__LINE__,nodes->nodesetval->nodeNr); for (i = 0; i < nodes->nodesetval->nodeNr; i++) { if (edit_replace_intrenal(repo, nodes->nodesetval->nodeTab[i], model, keys) != EXIT_SUCCESS) { xmlXPathFreeObject(nodes); goto error; } } } else { DBG("Replace xmlXPathNodeSetIsEmpty\n"); } xmlXPathFreeObject(nodes); } if (defop == NC_EDIT_DEFOP_MERGE) { if (edit->children != NULL) { if (edit_merge_intrenal(repo, edit->children, model, keys) != EXIT_SUCCESS) { goto error; } } } keyListFree(keys); return EXIT_SUCCESS; error: if (keys != NULL ) { keyListFree(keys); } return EXIT_FAILURE; }

这段代码是一个 C 语言函数,主要作用是根据用户提交的 XML 文档,修改另一个 XML 文档中的元素节点。函数接受四个参数: - xmlDocPtr repo:需要被修改的 XML 文档。 - xmlDocPtr edit:包含修改操作的 XML 文档。 - struct ncds_ds* ds:外部数据模型。 - NC_EDIT_DEFOP_TYPE defop:修改操作类型。 函数的返回值为 int 类型,表示执行结果,EXIT_SUCCESS 表示成功,EXIT_FAILURE 表示失败。 下面是函数的主要实现: 1. 获取关键节点列表 ```c keys = get_keynode_list(model); ``` 该语句调用 get_keynode_list 函数获取外部数据模型中的关键节点列表,并将其赋值给变量 keys。 2. 删除操作 ```c nodes = get_operation_elements(NC_EDIT_OP_REMOVE, edit); if (nodes != NULL) { if (!xmlXPathNodeSetIsEmpty(nodes->nodesetval)) { for (i = 0; i < nodes->nodesetval->nodeNr; i++) { edit_node = nodes->nodesetval->nodeTab[i]; model_node = find_element_model(edit_node, model); if (is_mandatory(model_node)) { ERROR("NC_ERR_DEL_MANDATORY_NOT_SUPPORT(%s:%d)\n",__FILE__, __LINE__); } orig_node = find_element_equiv(repo, edit_node, model, keys); for (; orig_node != NULL; orig_node = find_element_equiv(repo, edit_node, model, keys)) { parent_node = orig_node->parent; xmlUnlinkNode(orig_node); orig_node->parent = parent_node; edit_delete(orig_node); } edit_delete(edit_node); } } xmlXPathFreeObject(nodes); } ``` 该语句首先调用 get_operation_elements 函数获取修改操作中所有的删除操作节点,并将其赋值给变量 nodes。然后,如果 nodes 不为空且 nodes 中的节点数不为零,则遍历 nodes 中的所有节点,依次执行以下操作: - 从 edit_node 所在的数据模型中找到与之相等的模型节点,并将其赋值给变量 model_node。 - 如果 model_node 是必须存在的节点,则输出错误信息。 - 从 repo 文档中查找与 edit_node 相等的节点,并将其赋值给变量 orig_node。 - 如果 orig_node 不为空,则执行以下操作: - 获取 orig_node 的父节点,将 orig_node 从原来的树形结构中删除。 - 将 orig_node 的父节点设置为 parent_node。 - 调用 edit_delete 函数删除 orig_node。 3. 替换操作 ```c nodes = get_operation_elements(NC_EDIT_OP_REPLACE, edit); if (nodes != NULL) { if (!xmlXPathNodeSetIsEmpty(nodes->nodesetval)) { for (i = 0; i < nodes->nodesetval->nodeNr; i++) { if (edit_replace_intrenal(repo, nodes->nodesetval->nodeTab[i], model, keys) != EXIT_SUCCESS) { xmlXPathFreeObject(nodes); goto error; } } } xmlXPathFreeObject(nodes); } ``` 该语句首先调用 get_operation_elements 函数获取修改操作中所有的替换操作节点,并将其赋值给变量 nodes。然后,如果 nodes 不为空且 nodes 中的节点数不为零,则遍历 nodes 中的所有节点,依次调用 edit_replace_intrenal 函数替换 XML 文档中的节点。 4. 合并操作 ```c if (defop == NC_EDIT_DEFOP_MERGE) { if (edit->children != NULL) { if (edit_merge_intrenal(repo, edit->children, model, keys) != EXIT_SUCCESS) { goto error; } } } ``` 如果 defop 是 NC_EDIT_DEFOP_MERGE,表示需要执行合并操作。该语句首先判断 edit 文档是否包含子节点,如果包含,则调用 edit_merge_intrenal 函数合并 XML 文档中的节点。 5. 释放关键节点列表 ```c keyListFree(keys); ``` 该语句调用 keyListFree 函数释放关键节点列表。 6. 错误处理 ```c error: if (keys != NULL ) { keyListFree(keys); } return EXIT_FAILURE; ``` 如果在执行函数过程中出现错误,则跳转到 error 标签处执行错误处理代码。该代码首先释放关键节点列表,并返回 EXIT_FAILURE 表示执行失败。
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翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

降低这段代码的重复率:#交叉 def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

给我这段代码的伪代码:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

优化代码:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)):#遍历长度 if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

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