def create_seq_list(): L = [] n = int(input()) s = input() element = s.split() for i in range(n): L.append(element[i]) return L def max_position(seq_list): if len(seq_list) == 0: print("Error: The list is empty.") return -1 max_element = seq_list[0] max_position = 0 for i in range(1, len(seq_list)): if seq_list[i] > max_element: max_element = seq_list[i] max_position = i return max_position seq_list = create_seq_list() max_position = max_position(seq_list) if max_position != -1: print(seq_list[max_position], end=" ") print(max_position + 1) 输入1000、-1、3最大值为3?
时间: 2024-04-16 16:27:58 浏览: 30
根据你提供的代码,我注意到 `create_seq_list()` 函数可能会引发一个错误。问题出现在以下这行代码:
```python
L.append(element[i])
```
`element` 是一个字符串列表,而你尝试将它的元素添加到 `L` 列表中。然而,这里需要注意的是 `element` 中的元素仍然是字符串类型,而不是整数类型。因此,在比较大小时会发生错误。
为了解决这个问题,我们需要将 `element` 中的元素转换为整数类型。修改代码如下:
```python
L.append(int(element[i]))
```
这样,我们将会将字符串转换为整数,并将其添加到 `L` 列表中。
请尝试使用修正后的代码,并再次运行您的程序以获取正确的结果。
相关问题
def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')
这段代码定义了一个名为define_gan的方法,用于在GAN模型中定义生成器(generator)、监督模型(supervisor)、判别器(discriminator)、恢复模型(recovery)和嵌入器(embedder)。
在该方法中,使用各个类的build方法构建了相应的模型,并将其存储在相应的实例变量中:
- self.generator_aux:通过调用Generator类的build方法构建生成器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
- self.supervisor:通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.discriminator:通过调用Discriminator类的build方法构建判别器模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.recovery:通过调用Recovery类的build方法构建恢复模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.embedder:通过调用Embedder类的build方法构建嵌入器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
接下来,定义了两个输入层对象X和Z。它们分别表示真实数据输入和随机噪声输入。X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq],batch_size设置为self.batch_size。
这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件,并创建输入层对象以供后续使用。
请在(1)处填上合适的代码。 class seq: n=0 def (1)(self): self.n+=1 return self.n def __iter__(self): return self if __name__=='__main__': s=seq() for i in range(5): print(next(s),end=' ')
请在(1)处填上合适的代码:
```
def __next__(self):
return self.n
```
完整代码如下:
```
class seq:
n=0
def __next__(self):
self.n+=1
return self.n
def __iter__(self):
return self
if __name__=='__main__':
s=seq()
for i in range(5):
print(next(s),end=' ')
```
输出结果为:1 2 3 4 5
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