示例代码:
a = input('请输入三个数:')
n, m, o = map(int, a.split())
sum = n + m + o
print(sum)
运行结果:
示例代码2:
import sys
a = input('请输入一个数:')
print(a)
print('请输入一个数:', end='')
b = sys.stdin.readline().strip()
print(b)
运行效果:
2024-05-20 10:01:47 阅读次数:41
示例代码:
a = input('请输入三个数:')
n, m, o = map(int, a.split())
sum = n + m + o
print(sum)
运行结果:
示例代码2:
import sys
a = input('请输入一个数:')
print(a)
print('请输入一个数:', end='')
b = sys.stdin.readline().strip()
print(b)
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下一篇:定义什么是可整合数组:一个数组排完序之后,除了最左侧的数外,有arr[i] = arr[i-1]+1,则称这个数组为可整合数组
模版模式是设计模式行为模式的一种,它的核心思想是定义一个算法骨架,将某些步骤提取到到子类中实现。解决当项目中出现多个处理分支,这几个处理分支有重复步骤的时实现代码的复用和扩展。在这种模式下不用修改逻辑结构,使用继承机制中的子类来实现算法不同部分的处理逻辑。
【数据结构】时间复杂度与空间复杂度
给出一个有效算法来在图中找到最短长度的权重为负值的环路的长度(边的条数)。如果要写代码,请用go语言。
传递闭包(Transitive Closure)是图论中的一个重要概念,它表示如果从一个顶点到另一个顶点存在一条路径,则在传递闭包中这两个顶点之间有一条直接路径。
在图论中,最短路径树(Shortest Path Tree, SPT)是一种从单个源点到所有其他节点的最短路径形成的树。给定一个加权图和一个源点,可以使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法来找到最短路径树。
hash(散列、杂凑)函数,是将任意长度的数据映射到有限长度的域上。直观解释起来,就是对一串数据m进行杂糅,输出另一段固定长度的数据h,作为这段数据的特征(指纹)
要证明 Newman 教授的说法是错误的,我们可以构造一个有向图,展示 Dijkstra 算法不一定按照最短路径中边的出现次序对边进行松弛。
对于存在权重为负的环路的有向图,我们可以使用 Bellman-Ford 算法的一个变种来检测并列出该环路上的所有节点。
Bellman-Ford 算法本身是一种动态规划算法,用于计算带权重的有向图中从单一源点到所有其他顶点的最短路径。
在比较Prim算法和Kruskal算法在特定条件下的性能时,我们需要考虑几个因素,主要是图的表示方式、边的数量、顶点的数量以及边的权重分布。
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2025-04-23 08:18:21
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2023-04-17 10:55:24
2023-04-19 09:36:36
2023-02-13 08:10:07
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