``` class node: def __init__(self,value): self.value=value; self.next=None; head=node('a'); current=head; for code in range (ord('b'),ord('z')+1): current.next=node(chr(code)); current=current.next; def dayin(head): current=head while current is not None: print(current.value,end='->'); if current.next: print('之后是') current=current.next print("->>NM") dayin(head)```这道题用代码帮我做一下:本题考核GIS编程基础,请设计GIS中线要素的存储结构,并编码实现: a)实现线要素的坐标、参考系、属性等的结构定义(难度系数1.0,必选); b)*利用文件存储线要素的所有信息,并提供存取接口(难度系数1.5,可选);

时间: 2025-07-05 14:49:48 浏览: 3
<think>嗯,用户让我设计一个GIS中线要素的存储结构,并且实现编码。题目分为a和b两个部分,a部分需要定义坐标、参考系、属性等结构,b部分涉及文件存储和接口。首先,我需要理解GIS中线要素的基本概念。线要素通常由一系列有序的坐标点组成,可能包含参考系(比如WGS84、UTM等)、属性信息(如名称、类型等)。 首先看a部分。用户提供的示例代码是用Python定义一个链表结构,存储从'a'到'z'的字符。可能需要类似的结构,但针对线要素。线要素的结构应该包括坐标列表、参考系、属性字典。所以,我需要创建一个类,比如LineFeature,包含这些字段。 坐标可以用列表存储,每个坐标点可能是一个包含x和y的元组,或者一个单独的类。参考系可以是字符串,比如"WGS84"。属性可以用字典,方便存储各种键值对。然后,需要初始化这些属性,可能在__init__方法中。 接下来是b部分,需要将线要素的信息存储到文件中,并提供读取和写入的接口。文件格式可以选择JSON,因为结构清晰,容易序列化和反序列化。在LineFeature类中添加to_dict和from_dict方法,方便转换。然后,写保存到文件的函数save_to_file和从文件加载的load_from_file函数。 不过用户提供的示例代码用了链表结构,但实际GIS中线要素的坐标通常是顺序存储,用列表更合适。可能不需要链表,但用户示例可能只是示意。需要确保结构合理,符合GIS的标准。 然后检查代码是否正确。比如,定义LineFeature类时,坐标点用列表,参考系是字符串,属性是字典。文件存储部分使用json模块,正确序列化和解析数据。测试一下保存和加载是否正常,确保数据不丢失。 可能需要注意坐标点的格式,比如每个点是否是元组或列表,在序列化时是否正确处理。此外,属性字典中的值应该是基本数据类型,以便JSON支持。如果有复杂对象,可能需要特别处理,但题目中属性应该比较简单。 总结步骤:定义数据结构→实现类→实现文件读写。确保每个部分符合题目要求,尤其是参考系和属性的存储。测试代码是否能够正确创建线要素,保存到文件,再读取回来,数据一致。</think>我将分步骤为您设计GIS中线要素的存储结构并实现题目要求: 一、线要素基础结构定义(对应题目a) ```python class LineFeature: def __init__(self, coords, crs="WGS84", attributes=None): """ 线要素类定义 :param coords: 坐标序列,格式:[(x1,y1), (x2,y2), ...] :param crs: 坐标系参考(默认WGS84) :param attributes: 属性字典,格式:{属性名: 属性值} """ self.coords = coords # 坐标序列 self.crs = crs # 参考坐标系 self.attributes = attributes or {} # 属性字典 def add_attribute(self, key, value): """添加属性""" self.attributes[key] = value def __str__(self): """可视化输出""" info = [ f"坐标系:{self.crs}", f"坐标点数量:{len(self.coords)}", f"属性:{self.attributes}" ] return "\n".join(info) ``` 二、文件存储与读取实现(对应题目b) ```python import json class LineFeatureEncoder(json.JSONEncoder): """自定义JSON编码器""" def default(self, obj): if isinstance(obj, LineFeature): return { '_type': 'LineFeature', 'coords': obj.coords, 'crs': obj.crs, 'attributes': obj.attributes } return super().default(obj) def save_to_file(feature, filename): """保存线要素到文件""" with open(filename, 'w') as f: json.dump(feature, f, cls=LineFeatureEncoder, indent=2) def load_from_file(filename): """从文件加载线要素""" with open(filename, 'r') as f: data = json.load(f) if '_type' in data and data['_type'] == 'LineFeature': return LineFeature( coords=[tuple(coord) for coord in data['coords']], crs=data['crs'], attributes=data['attributes'] ) return None ``` 三、使用示例演示 ```python # 创建线要素实例 road = LineFeature( coords=[(120.12, 30.25), (120.13, 30.26), (120.14, 30.27)], crs="WGS84", attributes={"name": "解放路", "type": "主干道"} ) # 添加新属性 road.add_attribute("车道数", 6) # 保存到文件 save_to_file(road, "road_feature.json") # 从文件加载 loaded_road = load_from_file("road_feature.json") # 验证数据完整性 print("加载后的线要素:") print(loaded_road) print("坐标序列示例:", loaded_road.coords[:2]) ``` 四、关键设计说明: 1. 坐标存储:采用元组列表存储坐标点,符合GIS领域坐标对(x,y)的通用表示方式 2. 参考系设计:使用字符串存储坐标系名称,支持常见坐标系如: - WGS84(地理坐标系) - UTM50N(投影坐标系) 3. 扩展性设计: - 属性字典可自由扩展字段 - 通过继承JSONEncoder实现自定义序列化 - 文件存储采用易读的JSON格式 4. 验证输出结果示例: ``` 加载后的线要素: 坐标系:WGS84 坐标点数量:3 属性:{'name': '解放路', 'type': '主干道', '车道数': 6} 坐标序列示例:[(120.12, 30.25), (120.13, 30.26)] ``` 该实现满足题目要求,可通过调整JSONEncoder支持更多数据类型扩展,符合GIS基础数据存储规范。
阅读全文

相关推荐

class Node: def init(self, value): self.value = value self.prev = None self.next = None class DoublyLinkedList: def init(self): self.head = Node(None) def is_empty(self): return self.head.next == None def insert(self, value): new_node = Node(value) current_node = self.head while current_node.next != None: current_node = current_node.next current_node.next = new_node new_node.prev = current_node def get_length(self): count = 0 current_node = self.head while current_node.next != None: count += 1 current_node = current_node.next return count def insert_at(self, value, position): if position < 1 or position > self.get_length() + 1: print('Invalid position') return new_node = Node(value) current_node = self.head for i in range(position - 1): current_node = current_node.next new_node.prev = current_node new_node.next = current_node.next current_node.next.prev = new_node current_node.next = new_node def append(self, value): new_node = Node(value) current_node = self.head while current_node.next != None: current_node = current_node.next current_node.next = new_node new_node.prev = current_node def remove(self, value): current_node = self.head.next while current_node != None: if current_node.value == value: current_node.prev.next = current_node.next if current_node.next != None: current_node.next.prev = current_node.prev return current_node = current_node.next print('Value not found') def find(self, value): current_node = self.head.next while current_node != None: if current_node.value == value: return current_node current_node = current_node.next print('Value not found') def traverse_prev(self): current_node = self.head.next while current_node != None: print(current_node.value) current_node = current_node.prev def traverse_next(self): current_node = self.head.next while current_node != None: print(current_node.value) current_node = current_node.next #测试 dll = DoublyLinkedList() # (1)初始化一个双链表DLL。 print(dll.is_empty()) # (2)判断DLL是否为空。 dll.insert(14) #(3)将值为14、94、84、56、11的结点依次链入DLL中。 dll.insert(94) dll.insert(84) dll.insert(56) dll.insert(11) print(dll.get_length()) # (4)获取DLL的长度。 dll.insert_at(6, 3) # (5)将值为6的结点插至DLL中第3个位置。 dll.append(23) # (6)在DLL末端插入值为23的结点。 dll.remove(14) # (7)删除DLL中第1个位置的结点。 print(dll.find(94).value) # (8)查找DLL中值为94的结点。 dll.traverse_prev() # (9)按prev域依次遍历DLL中所有结点。 dll.traverse_next() # (10)按next域依次遍历DLL中所有结点。

import re import logging import tkinter as tk from tkinter import scrolledtext, ttk, messagebox from datetime import datetime import traceback class SimpleCLexer: def __init__(self): self.tokens = [] def tokenize(self, input_str): tokens = [] pos = 0 line = 1 column = 0 length = len(input_str) # 定义C语言的关键词和类型 keywords = { 'void', 'int', 'char', 'float', 'double', 'short', 'long', 'signed', 'unsigned', 'struct', 'union', 'enum', 'typedef', 'static', 'extern', 'auto', 'register', 'const', 'volatile', 'return', 'if', 'else', 'switch', 'case', 'default', 'for', 'while', 'do', 'break', 'continue', 'goto', 'sizeof' } # 扩展类型别名识别 types = {'U1', 'U2', 'U4', 'S1', 'S2', 'S4', 'BOOL', 'BYTE', 'WORD', 'DWORD'} while pos < length: char = input_str[pos] # 跳过空白字符 if char in ' \t': pos += 1 column += 1 continue # 处理换行 if char == '\n': line += 1 column = 0 pos += 1 continue # 处理单行注释 if pos + 1 < length and input_str[pos:pos+2] == '//': end = input_str.find('\n', pos) if end == -1: end = length pos = end continue # 处理多行注释 if pos + 1 < length and input_str[pos:pos+2] == '/*': end = input_str.find('*/', pos + 2) if end == -1: end = length else: end += 2 pos = end continue # 处理标识符 if char.isalpha() or char == '_': start = pos pos += 1 while pos < length and (input_str[pos].isalnum() or input_str[pos] == '_'): pos += 1 token_text = input_str[start:pos] token_type = 'IDENTIFIER' # 检查是否为关键字或类型 if token_text in keywords: token_type = 'KEYWORD' elif token_text in types: token_type = 'TYPE' tokens.append({ 'type': token_type, 'text': token_text, 'line': line, 'column': column }) column += (pos - start) continue # 处理数字 if char.isdigit(): start = pos pos += 1 while pos < length and (input_str[pos].isdigit() or input_str[pos] in '.xXabcdefABCDEF'): pos += 1 tokens.append({ 'type': 'NUMBER', 'text': input_str[start:pos], 'line': line, 'column': column }) column += (pos - start) continue # 处理字符串 if char == '"': start = pos pos += 1 while pos < length and input_str[pos] != '"': if input_str[pos] == '\\' and pos + 1 < length: pos += 2 else: pos += 1 if pos < length and input_str[pos] == '"': pos += 1 tokens.append({ 'type': 'STRING', 'text': input_str[start:pos], 'line': line, 'column': column }) column += (pos - start) continue # 处理字符 if char == "'": start = pos pos += 1 while pos < length and input_str[pos] != "'": if input_str[pos] == '\\' and pos + 1 < length: pos += 2 else: pos += 1 if pos < length and input_str[pos] == "'": pos += 1 tokens.append({ 'type': 'CHAR', 'text': input_str[start:pos], 'line': line, 'column': column }) column += (pos - start) continue # 处理运算符和标点符号 operators = { '(', ')', '{', '}', '[', ']', ';', ',', '.', '->', '++', '--', '&', '*', '+', '-', '~', '!', '/', '%', '<<', '>>', '<', '>', '<=', '>=', '==', '!=', '^', '|', '&&', '||', '?', ':', '=', '+=', '-=', '*=', '/=', '%=', '<<=', '>>=', '&=', '^=', '|=', ',' } # 尝试匹配最长的运算符 matched = False for op_len in range(3, 0, -1): if pos + op_len <= length and input_str[pos:pos+op_len] in operators: tokens.append({ 'type': 'OPERATOR', 'text': input_str[pos:pos+op_len], 'line': line, 'column': column }) pos += op_len column += op_len matched = True break if matched: continue # 无法识别的字符 tokens.append({ 'type': 'UNKNOWN', 'text': char, 'line': line, 'column': column }) pos += 1 column += 1 return tokens class EnhancedFunctionAnalyzer: def __init__(self): self.function_name = "" self.parameters = [] self.global_vars = [] self.function_calls = [] self.current_function = None self.in_function_body = False self.brace_depth = 0 self.variable_declarations = {} self.macro_definitions = set() self.storage_classes = {"static", "extern", "auto", "register"} self.local_vars = [] self.structs = [] self.arrays = [] self.struct_tags = set() self.recorded_locals = set() self.recorded_globals = set() self.recorded_params = set() self.local_scope_stack = [set()] # 基本类型和类型别名 self.basic_types = {'void', 'int', 'char', 'float', 'double', 'short', 'long', 'signed', 'unsigned'} self.type_aliases = {"U1", "U2", "U4", "S1", "S2", "S4", "BOOL", "BYTE", "WORD", "DWORD"} self.allowed_types = self.basic_types | self.type_aliases self.allowed_types.add('struct') def analyze(self, tokens): self.tokens = tokens self.pos = 0 self.current_line = 0 self.brace_depth = 0 self.local_scope_stack = [set()] # 第一步:识别宏定义(全大写标识符) self._identify_macros() # 第二步:识别函数定义 self._find_function_definition() # 第三步:识别函数体内的内容 if self.function_name: self._analyze_function_body() return self def _identify_macros(self): """识别宏定义(全大写标识符)""" for token in self.tokens: if token['type'] == 'IDENTIFIER' and token['text'].isupper(): self.macro_definitions.add(token['text']) def _find_function_definition(self): """查找函数定义并提取函数名和参数""" self.pos = 0 while self.pos < len(self.tokens): token = self.tokens[self.pos] self.current_line = token['line'] # 跳过非类型开头的token if token['text'] not in self.allowed_types and token['text'] not in self.storage_classes: self.pos += 1 continue # 尝试识别函数定义 if self._is_function_definition(): self._extract_function_signature() return self.pos += 1 def _is_function_definition(self): """检查当前位置是否是函数定义开始""" start_pos = self.pos found_function_name = False found_paren = False # 跳过存储类说明符 if self.tokens[start_pos]['text'] in self.storage_classes: start_pos += 1 # 检查返回类型 if start_pos >= len(self.tokens) or self.tokens[start_pos]['text'] not in self.allowed_types: return False # 查找函数名 pos = start_pos + 1 while pos < len(self.tokens): token = self.tokens[pos] # 找到左括号,说明是函数定义 if token['text'] == '(': found_paren = True break # 找到标识符,可能是函数名 if token['type'] == 'IDENTIFIER' and not found_function_name: found_function_name = True pos += 1 return found_function_name and found_paren def _extract_function_signature(self): """提取函数签名(函数名和参数)""" # 提取存储类(如果有) storage_class = None if self.tokens[self.pos]['text'] in self.storage_classes: storage_class = self.tokens[self.pos]['text'] self.pos += 1 # 提取返回类型 return_type = self.tokens[self.pos]['text'] self.pos += 1 # 处理指针类型 if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == '*': return_type += '*' self.pos += 1 # 提取函数名 - 函数名是 '(' 前的最后一个标识符 func_name = None while self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] != '(': if self.tokens[self.pos]['type'] == 'IDENTIFIER': func_name = self.tokens[self.pos]['text'] self.pos += 1 if not func_name: return self.function_name = func_name self.current_function = func_name # 跳过 '(' if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == '(': self.pos += 1 # 提取参数 params = [] current_param = [] depth = 1 param_line = self.current_line while self.pos < len(self.tokens) and depth > 0: token = self.tokens[self.pos] if token['text'] == '(': depth += 1 elif token['text'] == ')': depth -= 1 if depth == 0: break elif token['text'] == ',' and depth == 1: # 提取参数类型和名称 param_type, param_name = self._extract_param_info(current_param) if param_type and param_name: params.append({ 'type': param_type, 'name': param_name, 'line': param_line }) self.variable_declarations[param_name] = True current_param = [] param_line = token['line'] self.pos += 1 continue current_param.append(token) self.pos += 1 # 处理最后一个参数 if current_param: param_type, param_name = self._extract_param_info(current_param) if param_type and param_name: params.append({ 'type': param_type, 'name': param_name, 'line': param_line }) self.variable_declarations[param_name] = True # 记录参数 self.parameters = params for param in params: self.recorded_params.add(param['name']) # 查找函数体开头的 '{' while self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] != '{': self.pos += 1 if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == '{': self.in_function_body = True self.brace_depth = 1 self.pos += 1 def _extract_param_info(self, tokens): """从参数token列表中提取类型和名称""" param_type = [] param_name = None # 首先收集所有类型部分 type_end_index = -1 for i, token in enumerate(tokens): if token['type'] in ('KEYWORD', 'TYPE') or token['text'] in self.allowed_types: param_type.append(token['text']) type_end_index = i else: break # 然后查找参数名 for i in range(type_end_index + 1, len(tokens)): token = tokens[i] if token['type'] == 'IDENTIFIER' and not token['text'].isupper(): param_name = token['text'] break return ' '.join(param_type), param_name def _analyze_function_body(self): """分析函数体内容""" while self.pos < len(self.tokens) and self.brace_depth > 0: token = self.tokens[self.pos] self.current_line = token['line'] # 处理作用域开始 if token['text'] == '{': self.brace_depth += 1 self.local_scope_stack.append(set()) self.pos += 1 continue # 处理作用域结束 if token['text'] == '}': self.brace_depth -= 1 if self.local_scope_stack: self.local_scope_stack.pop() self.pos += 1 continue # 检测变量声明 if token['text'] in self.allowed_types or token['text'] in self.storage_classes: self._handle_variable_declaration() continue # 检测结构体声明 if token['text'] == 'struct': self._handle_struct_declaration() continue # 检测函数调用 if token['type'] == 'IDENTIFIER' and self.pos + 1 < len(self.tokens): next_token = self.tokens[self.pos + 1] if next_token['text'] == '(': self._handle_function_call() continue # 检测结构体成员访问 if token['type'] == 'IDENTIFIER' and self.pos + 1 < len(self.tokens): next_token = self.tokens[self.pos + 1] if next_token['text'] == '.': # 记录结构体变量 struct_var = token['text'] if struct_var not in self.structs: self.structs.append({ 'name': struct_var, 'line': token['line'], 'scope': 'local' if struct_var in self.recorded_locals else 'global' }) # 跳过成员访问部分 self.pos += 2 continue # 检测全局变量使用 if token['type'] == 'IDENTIFIER' and not token['text'].isupper(): var_name = token['text'] if (var_name not in self.variable_declarations and var_name not in self.macro_definitions and var_name != self.function_name and var_name not in self.struct_tags): if var_name not in self.recorded_globals: self.global_vars.append({ 'name': var_name, 'line': token['line'], 'scope': 'global' }) self.recorded_globals.add(var_name) self.variable_declarations[var_name] = True self.pos += 1 def _handle_struct_declaration(self): """处理结构体声明""" start_pos = self.pos current_line = self.current_line is_struct = True # 跳过 'struct' 关键字 self.pos += 1 # 获取结构体类型名 struct_type = None if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['type'] == 'IDENTIFIER': struct_type = self.tokens[self.pos]['text'] self.struct_tags.add(struct_type) self.allowed_types.add(struct_type) self.pos += 1 # 跳过结构体定义(如果有) if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == '{': depth = 1 self.pos += 1 while self.pos < len(self.tokens) and depth > 0: if self.tokens[self.pos]['text'] == '{': depth += 1 elif self.tokens[self.pos]['text'] == '}': depth -= 1 self.pos += 1 # 获取结构体变量名 var_name = None if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['type'] == 'IDENTIFIER': var_name = self.tokens[self.pos]['text'] self.pos += 1 # 处理数组声明 array_dims = [] while self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == '[': self.pos += 1 dim = "" while self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] != ']': dim += self.tokens[self.pos]['text'] self.pos += 1 if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == ']': self.pos += 1 array_dims.append(dim) # 创建变量信息 if var_name: var_type = f"struct {struct_type}" if struct_type else "struct" for dim in array_dims: var_type += f"[{dim}]" var_info = { 'type': var_type, 'name': var_name, 'line': current_line, 'is_struct': True, 'struct_type': struct_type, 'is_array': bool(array_dims), 'array_dims': array_dims } # 添加到局部变量 self.local_vars.append(var_info) self.recorded_locals.add(var_name) self.variable_declarations[var_name] = True # 如果是数组,单独记录 if array_dims: self.arrays.append(var_info) # 记录结构体 self.structs.append(var_info) def _handle_variable_declaration(self): """处理变量声明""" start_pos = self.pos current_line = self.current_line # 获取变量类型 var_type = self.tokens[self.pos]['text'] self.pos += 1 # 处理指针声明 while self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == '*': var_type += '*' self.pos += 1 # 获取变量名 var_name = None if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['type'] == 'IDENTIFIER': var_name = self.tokens[self.pos]['text'] self.pos += 1 # 跳过非变量声明的情况(如函数调用) if not var_name or var_name.isupper(): self.pos = start_pos return # 处理数组声明 array_dims = [] while self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == '[': self.pos += 1 dim = "" while self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] != ']': dim += self.tokens[self.pos]['text'] self.pos += 1 if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == ']': self.pos += 1 array_dims.append(dim) # 处理初始化 if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == '=': self.pos += 1 depth = 0 while self.pos < len(self.tokens): t = self.tokens[self.pos] if t['text'] in {'(', '['}: depth += 1 elif t['text'] in {')', ']'}: depth -= 1 elif t['text'] in {',', ';'} and depth == 0: break self.pos += 1 # 创建变量信息 for dim in array_dims: var_type += f"[{dim}]" var_info = { 'type': var_type, 'name': var_name, 'line': current_line, 'is_struct': False, 'is_array': bool(array_dims), 'array_dims': array_dims } # 添加到局部变量 self.local_vars.append(var_info) self.recorded_locals.add(var_name) self.variable_declarations[var_name] = True # 如果是数组,单独记录 if array_dims: self.arrays.append(var_info) def _handle_function_call(self): """处理函数调用""" # 提取函数名 func_name = self.tokens[self.pos]['text'] line = self.current_line # 跳过函数名和 '(' self.pos += 2 # 提取参数 params = [] current_param = [] depth = 1 param_line = line while self.pos < len(self.tokens) and depth > 0: token = self.tokens[self.pos] if token['text'] == '(': depth += 1 elif token['text'] == ')': depth -= 1 if depth == 0: break elif token['text'] == ',' and depth == 1: # 提取参数表达式 param_text = ''.join([t['text'] for t in current_param]).strip() params.append(param_text) current_param = [] param_line = token['line'] self.pos += 1 continue current_param.append(token) self.pos += 1 if current_param: param_text = ''.join([t['text'] for t in current_param]).strip() params.append(param_text) # 跳过 ')' if self.pos < len(self.tokens) and self.tokens[self.pos]['text'] == ')': self.pos += 1 # 确定返回类型 return_type = "unknown" if func_name.startswith("vd_"): return_type = "void" elif func_name.startswith(("u1_", "u2_", "u4_", "s1_", "s2_", "s4_")): prefix = func_name.split("_")[0] return_type = prefix.upper() # 添加到函数调用列表 self.function_calls.append({ 'name': func_name, 'return_type': return_type, 'params': ", ".join(params), 'line': line }) class FunctionParserApp: def __init__(self, root): self.root = root self.root.title("C语言函数解析器") self.root.geometry("1000x800") self.root.configure(bg="#f0f0f0") self.setup_logging() # 创建样式 style = ttk.Style() style.configure("TFrame", background="#f0f0f0") style.configure("TLabelFrame", background="#f0f0f0", font=("Arial", 10, "bold")) style.configure("TButton", font=("Arial", 10), padding=5) style.configure("TProgressbar", thickness=10) # 主框架 main_frame = ttk.Frame(root) main_frame.pack(fill="both", expand=True, padx=15, pady=15) # 创建输入区域 input_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="输入C语言函数体") input_frame.pack(fill="both", expand=True, padx=5, pady=5) self.input_text = scrolledtext.ScrolledText(input_frame, width=100, height=15, font=("Consolas", 11), bg="#ffffff") self.input_text.pack(fill="both", expand=True, padx=10, pady=10) # 按钮区域 btn_frame = ttk.Frame(main_frame) btn_frame.pack(fill="x", padx=5, pady=5) # 解析按钮 parse_btn = ttk.Button(btn_frame, text="解析函数", command=self.parse_function) parse_btn.pack(side="left", padx=5) # 进度条 self.progress = ttk.Progressbar(btn_frame, orient="horizontal", length=300, mode="determinate") self.progress.pack(side="left", padx=10, fill="x", expand=True) # 示例按钮 example_btn = ttk.Button(btn_frame, text="加载示例", command=self.load_example) example_btn.pack(side="right", padx=5) # 创建输出区域 output_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="解析结果") output_frame.pack(fill="both", expand=True, padx=5, pady=5) self.output_text = scrolledtext.ScrolledText(output_frame, width=100, height=15, font=("Consolas", 11), bg="#ffffff") self.output_text.pack(fill="both", expand=True, padx=10, pady=10) self.output_text.config(state=tk.DISABLED) # 日志区域 log_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="日志信息") log_frame.pack(fill="both", expand=True, padx=5, pady=5) self.log_text = scrolledtext.ScrolledText(log_frame, width=100, height=6, font=("Consolas", 10), bg="#f8f8f8") self.log_text.pack(fill="both", expand=True, padx=10, pady=10) self.log_text.config(state=tk.DISABLED) # 示例函数体 self.example_code = """static void Diag21_PID_C9(U1 u1_a_num) { U1 u1_t_cmplt; U1 u1_t_cnt; struct SensorData sensor; U2 u2_array[10][20]; if((U1)DIAG_CNT_ZERO == u1_t_swrstcnt) /* Determine if a software reset is in progress */ { for(u1_t_cnt = (U1)DIAG21_ZERO; u1_t_cnt < (U1)DIAG21_PIDC9_FLAG; u1_t_cnt ++) { u1_t_cmplt = u1_g_InspSoftwareVersion(u4_g_cmd, &u4_g_data, (U1)TRUE); } vd_s_Diag21_U2ToU1(u2_g_buf, u1_g_data, (U1)DIAG21_PIDC9_FLAG); } else { /* Do Nothing */ } }""" # 加载示例 self.load_example() def setup_logging(self): """配置日志系统""" self.log_filename = f"parser_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.log" # 创建文件处理器 file_handler = logging.FileHandler(self.log_filename, encoding='utf-8') file_handler.setLevel(logging.INFO) file_handler.setFormatter(logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")) # 配置根日志器 root_logger = logging.getLogger() root_logger.setLevel(logging.INFO) root_logger.addHandler(file_handler) def log_to_gui(self, message, level="info"): """将日志信息显示在GUI中""" try: self.log_text.config(state=tk.NORMAL) timestamp = datetime.now().strftime("%H:%M:%S") self.log_text.insert(tk.END, f"[{timestamp}] {message}\n") self.log_text.see(tk.END) self.log_text.config(state=tk.DISABLED) if level == "info": logging.info(message) elif level == "warning": logging.warning(message) elif level == "error": logging.error(message) except Exception as e: logging.error(f"GUI日志错误: {str(e)}") def update_progress(self, value): """更新进度条""" self.progress['value'] = value self.root.update_idletasks() def load_example(self): """加载示例函数体""" self.input_text.delete(1.0, tk.END) self.input_text.insert(tk.END, self.example_code) self.log_to_gui("已加载示例函数体") def parse_function(self): try: code = self.input_text.get(1.0, tk.END) if not code.strip(): self.log_to_gui("错误: 没有输入函数体", "error") messagebox.showerror("错误", "请输入要解析的C语言函数体") return self.log_to_gui("开始解析函数体...") self.output_text.config(state=tk.NORMAL) self.output_text.delete(1.0, tk.END) self.update_progress(0) # 使用改进后的词法分析器 self.log_to_gui("执行词法分析...") lexer = SimpleCLexer() tokens = lexer.tokenize(code) self.update_progress(30) # 使用改进后的语法分析器 self.log_to_gui("执行语法分析...") analyzer = EnhancedFunctionAnalyzer() # 使用改进的分析器 analyzer.analyze(tokens) # 显示结果 self.log_to_gui("生成解析报告...") self.display_results( analyzer.local_vars, analyzer.global_vars, analyzer.function_calls, analyzer.function_name, analyzer.parameters ) self.update_progress(100) self.output_text.config(state=tk.DISABLED) self.log_to_gui("解析完成!") messagebox.showinfo("完成", "函数体解析成功完成!") except Exception as e: self.log_to_gui(f"解析错误: {str(e)}", "error") self.log_to_gui(f"错误详情: {traceback.format_exc()}", "error") messagebox.showerror("解析错误", f"发生错误:\n{str(e)}") self.update_progress(0) def display_results(self, local_vars, global_vars, function_calls, func_name, func_params): """增强版结果显示""" # 显示函数签名 self.output_text.insert(tk.END, "=== 函数签名 ===\n", "header") if func_name: self.output_text.insert(tk.END, f"函数名: {func_name}\n") if func_params: param_list = [] for param in func_params: param_list.append(f"{param['type']} {param['name']}") self.output_text.insert(tk.END, f"参数: {', '.join(param_list)}\n\n") else: self.output_text.insert(tk.END, "参数: 无\n\n") else: self.output_text.insert(tk.END, "警告: 无法识别函数签名\n\n") # 显示所有找到的变量 self.output_text.insert(tk.END, "=== 变量分析 ===\n", "header") self.output_text.insert(tk.END, "类型 | 名称 | 作用域 | 行号 | 类别\n", "subheader") self.output_text.insert(tk.END, "-" * 60 + "\n") # 显示参数 for param in func_params: self.output_text.insert(tk.END, f"参数 | {param['name']} | 参数 | {param['line']} | 基本类型\n") # 显示局部变量 for var in local_vars: category = "结构体" if var.get('is_struct', False) else "基本类型" struct_type = var.get('struct_type', '') if struct_type: category = f"结构体({struct_type})" self.output_text.insert(tk.END, f"变量 | {var['name']} | 局部 | {var['line']} | {category}\n") # 显示全局变量 for var in global_vars: category = "结构体" if var.get('is_struct', False) else "基本类型" struct_type = var.get('struct_type', '') if struct_type: category = f"结构体({struct_type})" self.output_text.insert(tk.END, f"变量 | {var['name']} | 全局 | {var['line']} | {category}\n") # 显示函数调用 for func in function_calls: self.output_text.insert(tk.END, f"函数调用 | {func['name']} | 调用 | {func['line']} | 函数\n") self.output_text.insert(tk.END, "\n") # 显示局部变量详情 if local_vars: self.output_text.insert(tk.END, "=== 局部变量详情 ===\n", "header") # 基本类型局部变量 basic_locals = [v for v in local_vars if not v.get('is_struct', False)] if basic_locals: self.output_text.insert(tk.END, "基本类型变量:\n") for var in basic_locals: self.output_text.insert(tk.END, f"{var['type']} {var['name']} (行号: {var['line']})\n") # 结构体局部变量 struct_locals = [v for v in local_vars if v.get('is_struct', False)] if struct_locals: self.output_text.insert(tk.END, "\n结构体变量:\n") for var in struct_locals: struct_type = var.get('struct_type', '未知结构体') self.output_text.insert(tk.END, f"{var['type']} {var['name']} (类型: {struct_type}, 行号: {var['line']})\n") else: self.output_text.insert(tk.END, "未找到局部变量\n\n") # 显示使用的全局变量 if global_vars: self.output_text.insert(tk.END, "=== 使用的全局变量 ===\n", "header") # 基本类型全局变量 basic_globals = [v for v in global_vars if not v.get('is_struct', False)] if basic_globals: self.output_text.insert(tk.END, "基本类型变量:\n") for var in basic_globals: self.output_text.insert(tk.END, f"{var['name']} (行号: {var['line']})\n") # 结构体全局变量 struct_globals = [v for v in global_vars if v.get('is_struct', False)] if struct_globals: self.output_text.insert(tk.END, "\n结构体变量:\n") for var in struct_globals: struct_type = var.get('struct_type', '未知结构体') self.output_text.insert(tk.END, f"{var['name']} (类型: {struct_type}, 行号: {var['line']})\n") self.output_text.insert(tk.END, "\n") else: self.output_text.insert(tk.END, "未使用全局变量\n\n") # 显示函数调用详情 if function_calls: self.output_text.insert(tk.END, "=== 函数调用详情 ===\n", "header") for func in function_calls: self.output_text.insert(tk.END, f"函数名: {func['name']} (行号: {func['line']})\n") self.output_text.insert(tk.END, f"返回类型: {func['return_type']}\n") self.output_text.insert(tk.END, f"参数: {func['params']}\n") self.output_text.insert(tk.END, "-" * 50 + "\n") else: self.output_text.insert(tk.END, "未调用任何函数\n\n") # 添加解析统计 self.output_text.insert(tk.END, "=== 解析统计 ===\n", "header") self.output_text.insert(tk.END, f"参数数量: {len(func_params)}\n") self.output_text.insert(tk.END, f"局部变量数量: {len(local_vars)}\n") self.output_text.insert(tk.END, f"全局变量数量: {len(global_vars)}\n") self.output_text.insert(tk.END, f"函数调用数量: {len(function_calls)}\n") # 结构体统计 struct_locals = [v for v in local_vars if v.get('is_struct', False)] struct_globals = [v for v in global_vars if v.get('is_struct', False)] self.output_text.insert(tk.END, f"结构体变量数量: {len(struct_locals) + len(struct_globals)}\n") self.output_text.insert(tk.END, f"总变量数量: {len(func_params) + len(local_vars) + len(global_vars) + len(function_calls)}\n") # 配置标签样式 self.output_text.tag_config("header", font=("Arial", 12, "bold"), foreground="#2c3e50") self.output_text.tag_config("subheader", font=("Arial", 10, "bold"), foreground="#34495e") if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() app = FunctionParserApp(root) root.mainloop() 开始执行词法分析时会卡住,请解决此问题

from random import choice from collections import Counter import math # 定义数据集 D = [ {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '平坦', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '平坦', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '稍凹', '触感': '软粘', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '软粘', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '清脆', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '沉闷', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '硬挺', '敲声': '清脆', '纹理': '清晰', '脐部': '平坦', '触感': '软粘', '好瓜': '否'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '硬挺', '敲声': '清脆', '纹理': '模糊', '脐部': '平坦', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '模糊', '脐部': '平坦', '触感': '软粘', '好瓜': '否'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '稍糊', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '沉闷', '纹理': '稍糊', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '稍凹', '触感': '软粘', '好瓜': '否'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '模糊', '脐部': '平坦', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, ] # ========== # 决策树生成类 # ========== class DecisionTree: def __init__(self, D, label, chooseA): self.D = D # 数据集 self.label = label # 哪个属性作为标签 self.chooseA = chooseA # 划分方法 self.A = list(filter(lambda key: key != label, D[0].keys())) # 属性集合A # 获得A的每个属性的可选项 self.A_item = {} for a in self.A: self.A_item.update({a: set(self.getClassValues(D, a))}) self.root = self.generate(self.D, self.A) # 生成树并保存根节点 # 获得D中所有className属性的值 def getClassValues(self, D, className): return list(map(lambda sample: sample[className], D)) # D中样本是否在A的每个属性上相同 def isSameInA(self, D, A): for a in A: types = set(self.getClassValues(D, a)) if len(types) > 1: return False return True # 构建决策树,递归生成节点 def generate(self, D, A): node = {} # 生成节点 remainLabelValues = self.getClassValues(D, self.label) # D中的所有标签 remainLabelTypes = set(remainLabelValues) # D中含有哪几种标签 if len(remainLabelTypes) == 1: # 当前节点包含的样本全属于同个类别,无需划分 return remainLabelTypes.pop() # 标记Node为叶子结点,值为仅存的标签 most = max(remainLabelTypes, key=remainLabelValues.count) # D占比最多的标签 if len(A) == 0 or self.isSameInA(D, A): # 当前属性集为空,或是所有样本在所有属性上取值相同,无法划分 return most # 标记Node为叶子结点,值为占比最多的标签 a = self.chooseA(D, A, self) # 划分选择 for type in self.A_item[a]: condition = (lambda sample: sample[a] == type) # 决策条件 remainD = list(filter(condition, D)) # 剩下的样本 if len(remainD) == 0: # 当前节点包含的样本集为空,不能划分 node.update({type: most}) # 标记Node为叶子结点,值为占比最多的标签 else: # 继续对剩下的样本按其余属性划分 remainA = list(filter(lambda x: x != a, A)) # 未使用的属性 _node = self.generate(remainD, remainA) # 递归生成子代节点 node.update({type: _node}) # 把生成的子代节点更新到当前节点 return {a: node} # 定义划分方法 # 随机选择 def random_choice(D, A, tree: DecisionTree): return choice(A) # 信息熵 def Ent(D, label, a, a_v): D_v = filter(lambda sample: sample[a] == a_v, D) D_v = map(lambda sample: sample[label], D_v) D_v = list(D_v) D_v_length = len(D_v) counter = Counter(D_v) info_entropy = 0 for k, v in counter.items(): p_k = v / D_v_length info_entropy += p_k * math.log(p_k, 2) return -info_entropy # 信息增益 def information_gain(D, A, tree: DecisionTree): gain = {} for a in A: gain[a] = 0 values = tree.getClassValues(D, a) counter = Counter(values) for a_v, nums in counter.items(): gain[a] -= (nums / len(D)) * Ent(D, tree.label, a, a_v) return max(gain.keys(), key=lambda key: gain[key]) # 创建决策树 desicionTreeRoot = DecisionTree(D, label='好瓜', chooseA=information_gain).root print('决策树:', desicionTreeRoot) # 决策树可视化类 class TreeViewer: def __init__(self): from graphviz import Digraph self.id_iter = map(str, range(0xffff)) self.g = Digraph('G', filename='decisionTree.gv') def create_node(self, label, shape=None): id = next(self.id_iter) self.g.node(name=id, label=label, shape=shape, fontname="Microsoft YaHei") return id def build(self, key, node, from_id): for k in node.keys(): v = node[k] if type(v) is dict: first_attr = list(v.keys())[0] id = self.create_node(first_attr + "?", shape='box') self.g.edge(from_id, id, k, fontsize='12', fontname="Microsoft YaHei") self.build(first_attr, v[first_attr], id) else: id = self.create_node(v) self.g.edge(from_id, id, k, fontsize='12', fontname="Microsoft YaHei") def show(self, root): first_attr = list(root.keys())[0] id = self.create_node(first_attr + "?", shape='box') self.build(first_attr, root[first_attr], id) self.g.view() # 显示创建的决策树 viewer = TreeViewer() viewer.show(desicionTreeRoot) 分别使用c4.5和cart重新实现这段代码的功能,数据集用D = [ {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '平坦', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '平坦', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '清晰', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '稍凹', '触感': '软粘', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '软粘', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '清脆', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '是'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '沉闷', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '硬挺', '敲声': '清脆', '纹理': '清晰', '脐部': '平坦', '触感': '软粘', '好瓜': '否'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '硬挺', '敲声': '清脆', '纹理': '模糊', '脐部': '平坦', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '模糊', '脐部': '平坦', '触感': '软粘', '好瓜': '否'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '稍糊', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '沉闷', '纹理': '稍糊', '脐部': '凹陷', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '乌黑', '根蒂': '稍蜷', '敲声': '浊响', '纹理': '清晰', '脐部': '稍凹', '触感': '软粘', '好瓜': '否'}, {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '模糊', '脐部': '平坦', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, {'色泽': '青绿', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '沉闷', '纹理': '稍糊', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '好瓜': '否'}, ],生成的决策树模型进行预剪枝/后剪枝,需体现做剪枝前后的模型变化,使用graphviz生成可视化结果,不调包

import numpy as np # 计算熵 def calcInfoEntropy(label): ''' input: label(narray):样本标签 output: InfoEntropy(float):熵 ''' label_set = set(label) InfoEntropy = 0 for l in label_set: count = 0 for j in range(len(label)): if label[j] == l: count += 1 # 计算标签在数据集中出现的概率 p = count / len(label) # 计算熵 InfoEntropy -= p * np.log2(p) return InfoEntropy #计算条件熵 def calcHDA(feature,label,index,value): ''' input: feature(ndarray):样本特征 label(ndarray):样本标签 index(int):需要使用的特征列索引 value(int):index所表示的特征列中需要考察的特征值 output: HDA(float):信息熵 ''' count = 0 # sub_feature和sub_label表示根据特征列和特征值分割出的子数据集中的特征和标签 sub_feature = [] sub_label = [] for i in range(len(feature)): if feature[i][index] == value: count += 1 sub_feature.append(feature[i]) sub_label.append(label[i]) pHA = count / len(feature) e = calcInfoEntropy(sub_label) HDA = pHA * e return HDA #计算信息增益 def calcInfoGain(feature, label, index): ''' input: feature(ndarry):测试用例中字典里的feature label(ndarray):测试用例中字典里的label index(int):测试用例中字典里的index,即feature部分特征列的索引。该索引指的是feature中第几个特征,如index:0表示使用第一个特征来计算信息增益。 output: InfoGain(float):信息增益 ''' base_e = calcInfoEntropy(label) f = np.array(feature) # 得到指定特征列的值的集合 f_set = set(f[:, index]) sum_HDA = 0 # 计算条件熵 for value in f_set: sum_HDA += calcHDA(feature, label, index, value) # 计算信息增益 InfoGain = base_e - sum_HDA return InfoGain # 获得信息增益最高的特征 def getBestFeature(feature, label): ''' input: feature(ndarray):样本特征 label(ndarray):样本标签 output: best_feature(int):信息增益最高的特征 ''' #*********Begin*********# #*********End*********# return best_feature #创建决策树 def createTree(feature, label): ''' input: feature(ndarray):训练样本特征 label(ndarray):训练样本标签 output: tree(dict):决策树模型 ''' #*********Begin*********# # 样本里都是同一个label没必要继续分叉了 # 样本中只有一个特征或者所有样本的特征都一样的话就看哪个label的票数高 # 根据信息增益拿到特征的索引 # 拿到bestfeature的所有特征值 # 构建对应特征值的子样本集sub_feature, sub_label # 递归构建决策树 #*********End*********# return tree #决策树分类 def dt_clf(train_feature,train_label,test_feature): ''' input: train_feature(ndarray):训练样本特征 train_label(ndarray):训练样本标签 test_feature(ndarray):测试样本特征 output: predict(ndarray):测试样本预测标签 ''' #*********Begin*********# #创建决策树 #根据tree与特征进行分类 #如果tree是叶子节点,返回tree #根据特征值走入tree中的分支 #如果分支依然是tree #根据tree与特征进行分类 #*********End*********# return predict 根据提示,在右侧编辑器 Begin-End 部分补充代码, 填写 fit(self, feature, label) 函数,实现 ID3 算法,要求决策树保存在 self.tree 中。其中: feature:训练集数据,类型为ndarray,数值全为整数 label:训练集标签,类型为ndarray,数值全为整数 填写 predict(self, feature) 函数,实现预测功能,并将标签返回,其中: feature:测试集数据,类型为 ndarray,数值全为整数。(PS:feature中有多条数据)

最新推荐

recommend-type

spring-ai-commons-1.0.0-M8.jar中文-英文对照文档.zip

1、压缩文件中包含: 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明: (1)本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用; (2)只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; (3)不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字: jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
recommend-type

本科毕设论文-—基于matlab的图形用户界面设计gui(1).doc

本科毕设论文-—基于matlab的图形用户界面设计gui(1).doc
recommend-type

cyjs1988_selenium-java-maven-testNG-reportNG_46872_1752867841443.zip

cyjs1988_selenium-java-maven-testNG-reportNG_46872_1752867841443
recommend-type

全面掌握Oracle9i:基础教程与实践指南

Oracle9i是一款由甲骨文公司开发的关系型数据库管理系统,它在信息技术领域中占据着重要的地位。Oracle9i的“i”代表了互联网(internet),意味着它具有强大的网络功能,能够支持大规模的网络应用。该系统具有高度的数据完整性和安全性,并且其强大稳定的特点使得它成为了企业级应用的首选数据库平台。 为了全面掌握Oracle9i,本教程将从以下几个方面详细讲解: 1. Oracle9i的安装与配置:在开始学习之前,您需要了解如何在不同的操作系统上安装Oracle9i数据库,并对数据库进行基本的配置。这包括数据库实例的创建、网络配置文件的设置(如listener.ora和tnsnames.ora)以及初始参数文件的设置。 2. SQL语言基础:SQL(Structured Query Language)是用于管理和操作关系型数据库的标准语言。您需要熟悉SQL语言的基本语法,包括数据查询语言(DQL)、数据操纵语言(DML)、数据定义语言(DDL)和数据控制语言(DCL)。 3. PL/SQL编程:PL/SQL是Oracle公司提供的过程化语言,它是SQL的扩展,增加了过程化编程的能力。学习PL/SQL可以让您编写更复杂、更高效的数据库程序,包括存储过程、函数、包和触发器等。 4. Oracle9i的数据管理:这部分内容涉及数据表的创建、修改、删除以及索引、视图、同义词、序列和分区等高级特性。 5. 数据库性能优化:为了确保数据库的高效运行,需要对数据库进行性能调优。这包括了解Oracle9i的内存管理、锁定机制、SQL语句优化和数据库设计原则等。 6. 数据库备份与恢复:为防止数据丢失或损坏,需要了解Oracle9i的备份和恢复机制。您将学习到如何使用RMAN(Recovery Manager)进行数据备份和恢复,并且熟悉数据库的逻辑备份和恢复策略。 7. 安全管理:安全管理是保护数据库不受非法访问和操作的重要环节。Oracle9i提供了丰富的安全特性,如用户权限管理、审计和加密等,您需要学习如何实施这些安全措施来保证数据库的安全性。 8. Oracle9i网络管理:由于Oracle9i对网络的特别设计,您还需要掌握如何管理Oracle网络,包括监听器的配置、网络故障的诊断等。 9. 高级特性介绍:Oracle9i提供了很多高级功能,如高级复制、流复制、高级安全性、Oracle Data Guard等,这些内容将帮助您掌握Oracle9i的高级特性,从而在面对复杂业务需求时有更多解决方案。 在学习Oracle9i教程的过程中,您将通过大量实例练习加深理解,同时也会了解到最佳实践和常见问题的解决方法。本教程的目的是让您全面掌握Oracle9i数据库管理系统的使用,并具备解决实际问题的能力,无论您是数据库管理员、开发人员还是系统分析师,本教程都将成为您提升技能的有力工具。
recommend-type

【数据融合技术】:甘肃土壤类型空间分析中的专业性应用

# 摘要 数据融合技术作为一种集成多源数据信息的方法,在土壤类型空间分析中发挥着关键作用。本文介绍了数据融合技术的基本概念及其理论基础,阐述了数据预处理、同步整合及冲突解决等关键技术,并详细描述了甘肃土壤类型数据准备的流程,包括数据采集、质量评估、空间化处理及融合实践准备。通过具体案例分析,展示了数据融合在土壤类型空间分布分析、土壤质量评估及土壤保护规划中的应用。同时,文
recommend-type

模糊大津法

<think>首先,用户查询是关于“模糊大津法”的,我需要理解这个术语。从引用中,我知道大津法(Otsu's method)是一种图像二值化的全局阈值算法。用户提到“模糊大津法”,这可能是大津法与模糊理论结合的一种变体。我需要基于提供的引用和自己的知识来回答。关键引用:- [^1]:讨论了大津法在图像处理中的应用,特别是二值化。- [^2]:解释了大津法的原理和实现。- [^3]:提到大津法是全局阈值算法。- [^4]:讨论了高斯模糊对大津二值化算法的影响,指出高斯模糊可以减少噪声,提高阈值计算的准确性。用户的问题是:“我想查找关于模糊大津法的技术资料或实现方法请问模糊大津法原理实现方法技术文
recommend-type

SOA服务设计原则:2007年7月版原理深入解析

由于提供的文件信息是相同的标题、描述和标签,且压缩包中仅包含一个文件,我们可以得出文件“Prentice.Hall.SOA.Principles.of.Service.Design.Jul.2007.pdf”很可能是一本关于面向服务架构(SOA)的书籍。该文件的名称和描述表明了它是一本专门讨论服务设计原则的出版物,其出版日期为2007年7月。以下是从标题和描述中提取的知识点: ### SOA设计原则 1. **服务导向架构(SOA)基础**: - SOA是一种设计原则,它将业务操作封装为可以重用的服务。 - 服务是独立的、松耦合的业务功能,可以在不同的应用程序中复用。 2. **服务设计**: - 设计优质服务对于构建成功的SOA至关重要。 - 设计过程中需要考虑到服务的粒度、服务的生命周期管理、服务接口定义等。 3. **服务重用**: - 服务设计的目的是为了重用,需要识别出业务领域中可重用的功能单元。 - 通过重用现有的服务,可以降低开发成本,缩短开发时间,并提高系统的整体效率。 4. **服务的独立性与自治性**: - 服务需要在技术上是独立的,使得它们能够自主地运行和被管理。 - 自治性意味着服务能够独立于其他服务的存在和状态进行更新和维护。 5. **服务的可组合性**: - SOA强调服务的组合性,这意味着可以通过组合不同的服务构建新的业务功能。 - 服务之间的交互应当是标准化的,以确保不同服务间的无缝通信。 6. **服务的无状态性**: - 在设计服务时,最好让服务保持无状态,以便它们可以被缓存、扩展和并行处理。 - 状态信息可以放在服务外部,比如数据库或缓存系统中。 7. **服务的可发现性**: - 设计服务时,必须考虑服务的发现机制,以便服务消费者可以找到所需的服务。 - 通常通过服务注册中心来实现服务的动态发现和绑定。 8. **服务的标准化和协议**: - 服务应该基于开放标准构建,确保不同系统和服务之间能够交互。 - 服务之间交互所使用的协议应该广泛接受,如SOAP、REST等。 9. **服务的可治理性**: - 设计服务时还需要考虑服务的管理与监控,确保服务的质量和性能。 - 需要有机制来跟踪服务使用情况、服务变更管理以及服务质量保障。 10. **服务的业务与技术视角**: - 服务设计应该同时考虑业务和技术的视角,确保服务既满足业务需求也具备技术可行性。 - 业务规则和逻辑应该与服务实现逻辑分离,以保证业务的灵活性和可维护性。 ### SOA的实施挑战与最佳实践 1. **变更管理**: - 实施SOA时需要考虑到如何管理和适应快速变更。 - 必须建立适当的变更控制流程来管理和批准服务的更改。 2. **安全性**: - 安全是SOA设计中的一个关键方面,需要确保服务交互的安全。 - 需要实现身份验证、授权、加密和审计机制以保护数据和服务。 3. **互操作性**: - 服务应设计为可与不同平台和技术实现互操作。 - 必须确保服务之间可以跨平台和语言进行通信。 4. **质量保证**: - 对服务进行持续的质量监控和改进是实施SOA不可或缺的一部分。 - 服务质量(QoS)相关的特性如性能、可靠性、可用性等都应被纳入设计考量。 5. **投资回报(ROI)和成本效益分析**: - 从经济角度评估实施SOA的合理性。 - 在设计服务时考虑长期成本节约和ROI。 根据以上知识点的总结,可以看出“Prentice.Hall.SOA.Principles.of.Service.Design.Jul.2007.pdf”这本书很可能是系统地介绍SOA设计原则和最佳实践的专业著作,对于想要深入了解SOA设计的读者来说是一本宝贵的参考资料。
recommend-type

【空间分布规律】:甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论,并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析,本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律,并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外,本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响,包括不同区域土壤改良和作物种植案例,以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后,提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略,包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
recommend-type

rc滤波导致相位

<think>我们参考了关于RC滤波器的多个引用,特别是引用[3]和引用[4]中提到了相位的影响。 根据引用[3]:对于一阶RC低通滤波器,相位角θ的计算公式为:θ = -arctan(ωRC),其中ω是角频率(ω=2πf),R是电阻值,C是电容值。 引用[4]也解释了相位变化的原因:电容是储能元件,信号通过电容时会有延时,导致输出信号相对于输入信号产生相位差。 因此,对于RC低通滤波器,相位差是负的,表示输出信号滞后于输入信号。滞后的角度随频率增加而增加,在截止频率处滞后45度,当频率趋近于无穷大时,滞后90度。 对于RC高通滤波器,根据引用[3]的提示(虽然没有直接给出公式),
recommend-type

FTP搜索工具:IP检测与数据库管理功能详解

FTP(File Transfer Protocol)即文件传输协议,是一种用于在网络上进行文件传输的协议,使得用户可以通过互联网与其他用户进行文件共享。FTP Search是一款专注于FTP文件搜索的工具,其工作原理和应用场景使其在处理大规模数据共享和远程文件管理方面具有一定的优势。 **属性页控件** 属性页控件是一种用户界面元素,通常用于组织多个属性或设置页面。在FTP Search工具中,属性页控件可能被用来显示和管理FTP搜索的各项参数。用户可以通过它来设置搜索的FTP服务器地址、登录凭证、搜索范围以及结果处理方式等。属性页控件可以提高用户操作的便利性,使得复杂的设置更加直观易懂。 **Ping命令** Ping命令是互联网上广泛使用的一种网络诊断工具。它通过发送ICMP(Internet Control Message Protocol)回显请求消息到指定的IP地址,并等待接收回显应答,以此来检测目标主机是否可达以及网络延迟情况。在FTP Search工具中,Ping命令被用来检测FTP服务器的存活状态,即是否在线并能够响应网络请求。 **扫描主机端口** 端口扫描是网络安全领域中的一个基本操作,它用于检测特定主机上的哪些端口是开放的、关闭的或是被过滤的。了解端口的状态可以帮助确定目标主机上运行的服务和应用程序。在FTP Search工具中,端口扫描功能可能被用于识别FTP服务器上开放的端口,从而帮助用户找到合适的途径进行文件传输。 **数据库管理** 数据库管理在数据密集型应用中扮演着关键角色。FTP Search工具中包含的数据库操作功能,如打开、添加、查询和关闭数据库,表明该工具可能被设计为与数据库系统交互,以便更好地处理搜索到的FTP文件信息。可能涉及到的数据库管理系统(DBMS)包括MySQL、Microsoft SQL Server、SQLite等,用户可以通过工具提供的数据库管理接口来进行数据的维护和检索。 **IP地址控件** IP地址控件是一种用户界面组件,它允许用户输入或选择一个IP地址。在FTP Search工具中,IP地址控件用于输入目标FTP服务器的IP地址,使工具能够定位并连接到相应的服务器。该控件可能还具备验证IP地址有效性(如是否符合IPv4标准)的功能,并且能提供下拉列表或自动完成来提升用户体验。 综上所述,FTP Search工具是一个集成了多种网络和数据库操作功能的实用工具。通过属性页控件,用户可以方便地配置和管理工具;Ping命令和端口扫描功能则有助于用户确认服务器的状态和可用性;数据库管理功能则确保用户能够有效地存储和查询FTP搜索结果;而IP地址控件则简化了用户对服务器地址的输入流程。这些功能相互配合,使得FTP Search工具在执行FTP搜索任务时更加强大、高效和用户友好。对于网络管理员、数据分析师、IT专业人员等,这类工具能够显著提升工作效率,尤其是在处理大规模的文件共享和数据检索时。