void QNode::log( const LogLevel &level, const std::string &msg) { logging_model.insertRows(logging_model.rowCount(),1); std::stringstream logging_model_msg; switch ( level ) { case(Debug) : { ROS_DEBUG_STREAM(msg); logging_model_msg << "[DEBUG] [" << ros::Time::now() << "]: " << msg; break; } case(Info) : { ROS_INFO_STREAM(msg); logging_model_msg << "[INFO] [" << ros::Time::now() << "]: " << msg; break; } case(Warn) : { ROS_WARN_STREAM(msg); logging_model_msg << "[INFO] [" << ros::Time::now() << "]: " << msg; break; } case(Error) : { ROS_ERROR_STREAM(msg); logging_model_msg << "[ERROR] [" << ros::Time::now() << "]: " << msg; break; } case(Fatal) : { ROS_FATAL_STREAM(msg); logging_model_msg << "[FATAL] [" << ros::Time::now() << "]: " << msg; break; } } QVariant new_row(QString(logging_model_msg.str().c_str())); logging_model.setData(logging_model.index(logging_model.rowCount()-1),new_row); Q_EMIT loggingUpdated(); // used to readjust the scrollbar } }这段代码的意思是什么

class QNode: def init(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1完善代码

class QNode: def __init__(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 ...

class QNode: def init(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1 return None完善代码并写出主程序

class QNode: def __init__(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 ...

class QNode: def init(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1完善代码并写出出主程序有向图无权重给出图例

queue.append(QNode(u, None)) visited[u] = True while queue: node = queue.popleft() if node.vno == v: p = node.pre while p: path.append(p.vno) p = p.pre path.reverse() return path temp = ...

class QNode: def init(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1 return None完善代码并写出主程序有向图并·给出图例

class QNode: def __init__(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 ...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import pennylane as qml from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import numpy as np # 量子电路参数 n_qubits = 4 # 量子比特总数 n_a_qubits = 1 # 辅助量子比特数 q_depth = 1 # 参数化量子电路深度 n_generators = 49 # 子生成器数量（49×16=784） # 量子模拟器 dev = qml.device("default.qubit", wires=n_qubits) device = torch.device("cpu") # 量子生成器电路 @qml.qnode(dev, interface="torch", diff_method="parameter-shift") def quantum_circuit(noise, weights): weights = weights.reshape(q_depth, n_qubits) # 初始化噪声 for i in range(n_qubits): qml.RY(noise[i], wires=i) # 参数化量子电路 for i in range(q_depth): for y in range(n_qubits): qml.RY(weights[i][y], wires=y) for y in range(n_qubits - 1): qml.CZ(wires=[y, (y + 1) % n_qubits]) return qml.probs(wires=list(range(n_qubits))) def partial_measure(noise, weights): probs = quantum_circuit(noise, weights) probsgiven0 = probs[:(2 ** (n_qubits - n_a_qubits))] probsgiven0 /= torch.sum(probs) return probsgiven0 / torch.max(probsgiven0) # 量子生成器 class PatchQuantumGenerator(nn.Module): def init(self, q_delta=1): super().init() self.q_params = nn.ParameterList([ nn.Parameter(q_delta * torch.rand(q_depth * n_qubits)) for _ in range(n_generators) ]) # 经典后处理网络 self.post_process = nn.Sequential( nn.Linear(n_generators * 16, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 784), nn.Tanh() ) def forward(self, x): patches = [] for params in self.q_params: patch = torch.cat([partial_measure(elem, params) for elem in x]) patches.append(patch) images = torch.cat(patches, dim=1) return self.post_process(images).view(-1, 1, 28, 28) # 量子判别器 class Quanv1d(nn.Module): def init(self, kernel_size=4, stride=4): supe

用qml.qnode包装，并指定PyTorch接口。判别器用PyTorch的nn.Module定义。损失函数用二分类的交叉熵，优化器用Adam。训练循环中，先训练判别器，再训练生成器，交替进行。可能的问题包括量子电路的参数如何初始化...

解释以下qt代码： QObject::connect(this,SIGNAL(sendMessageSignal(QString)),this,SLOT(receiveMessageSLOT(QString))); this->setMouseTracking(true); ui.Grasp_Interaction_label->setAttribute(Qt::WA_TransparentForMouseEvents,true); QObject::connect(this,SIGNAL(sendMessageSignalX(qint16)),&qnode,SLOT(receiveX(qint16))); QObject::connect(this,SIGNAL(sendMessageSignalY(qint16)),&qnode,SLOT(receiveY(qint16)));

第四行代码将发送信号sendMessageSignalX(qint16)和接收槽receiveX(qint16)连接起来，当发出sendMessageSignalX信号时，会自动调用qnode对象的receiveX槽函数进行处理。第五行代码将发送信号sendMessageSignalY...

#include<stdio.h> #include<malloc.h> #define N 10 #define M 5 #define True 1 #define False 0 typedef struct { int num; // 车牌号 int arrtime; // 到达/离开时间 } ELEMTP; // 顺序栈的数据元素类型 typedef struct { ELEMTP elem[N]; int top; } SqStack; // 顺序栈类型 typedef struct node { int num; // 车牌号/便道上的车辆数量 struct node* next; } QNode; // 链队列的数据元素类型 typedef struct { QNode* front; QNode* rear; } LQueue; // 链队列类型 void InitStack_Sq(SqStack& s); // 初始化栈 int Push_Sq(SqStack& s, ELEMTP x); // 入栈 ELEMTP Pop_Sq(SqStack& s); // 出栈 void InitQueue_L(LQueue& q); // 初始化队列 void EnQueue_L(LQueue& q, int num1); // 入队列 int DelQueue_L(LQueue& q); // 出队列 void Arrive(SqStack& s1, LQueue& q, ELEMTP x); // 车辆 x 进入停车场 void Delive(SqStack& s1, SqStack& s2, LQueue& q, ELEMTP x); // 车辆 x 离开停车场 void Display(SqStack& s1, LQueue& q); // 显示停车场的状况 void InitStack_Sq(SqStack& s) // 初始化栈 { s.top = 0; }//栈空 int Push_Sq(SqStack& s, ELEMTP x) // 入栈 { if (s.top == N) return (False);//栈已满，入栈失败 else { s.elem[s.top] = x;//插入车辆，top指针上移，插入成功 s.top++; return (True); } } // 出栈 ELEMTP Pop_Sq(SqStack& s) { ELEMTP x; if (s.top == 0) {//栈为空，返回空的车牌号和时间 x.num = 0; x.arrtime = 0; return (x); } else { s.top--;//出栈成功 return (s.elem[s.top]); } } // 初始化队列 void InitQueue_L(LQueue& q) { q.front = (QNode)malloc(sizeof(QNode));//为队列头结点分配内存 q.rear = q.front;//队头指针和队尾指针都指向头节点 q.front->next = NULL;//便道上无车 q.front->num = 0;//便道上车牌号为空 } // 入队列，采用尾插法实现 void EnQueue_L(LQueue& q, int num1) { QNode p;//操作新创建队列的队列节点 p = (QNode)malloc(sizeof(QNode));//分配内存空间 p->num = num1; p->next = NULL; q.rear->next = p; q.rear = p; q.front->num++; } // 出队列 int DelQueue_L(LQueue& q) { QNode p;//操作即将出队列的节点 int n;//出队列的车牌号 if (q.front == q.rear) return 0; else { p = q.front->next; q.front->next = p->next; if (p->next == NULL) q.rear = q.

QNode *new_node = (QNode*)malloc(sizeof(QNode)); strcpy(new_node->data.license, "沪A67890"); new_node->data.enter_time = time(NULL); wait->rear->next = new_node; wait->rear = new_node; } } ...

class QNode: #队列元素类 def init(self,p,pre): #构造方法 self.vno=p #当前顶点编号 self.pre=pre #当前结点的前驱结点 def ShortPath(G,u,v): #求u到v的一条最短简单路径 res=[] #存放结果 qu=deque() #定义一个队列qu qu.append(QNode(u,None)) #起始点u（前驱为None）进队 visited[u]=1 #置已访问标记 while len(qu)>0: #队不空时循环 p=qu.popleft() #出队一个结点 if p.vno==v: #当前结点p为v结点 res.append(v) q=p.pre #q为前驱结点 while q!=None: #找到起始结点为止 res.append(q.vno) q=q.pre res.reverse() #逆置res构成正向路径 return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): #处理顶点u的所有出边 w=G.adjlist[p.vno][j].adjvex #取顶点u的第j个领接点w if visited[w]==0: #w没有访问过 qu.append(QNode(w,p)) #置其前驱结点为p visited[w]=1 #置已访问标记 #主程序 G=AdjGraph() n,e=6,9 a=[[0,1,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,1],[0,1,0,0,0,1],[0,1,0,0,1,0],[0,1,0,0,0,1],[0,0,0,0,0,0]] G.CreateAdjGraph(a,n,e) print("图G");G.DispAdjGraph() print("最短路径:",ShortPath(G,0,5))晚上代码

很抱歉，您的代码存在一些问题，可能是复制时出现了错误。下面我给您提供一份使用广度优先搜索算法求有向图最短路径的 Python 代码作为参考： python from collections import deque class AdjNode: ...

#include <stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct{ int arrive; int treat; }QNODE; typedef struct node{ QNODE data; struct node next; }LNODE,LNODEPtr; LNODE front,rear; void EnQueue(QNODE e) { LNODEPtr s=(LNODEPtr)malloc(sizeof(LNODE)); if(!s) exit(0); s->data=e; s->next=NULL; rear->next=s; rear=s; } int DeQueue(QNODE e) { LNODEPtr p; if(front==rear) return 0; e=front->next->data; p=front->next; front->next=front->next->next; if(rear==p) rear=front; free(p); return 1; } int main() { int waitsum1=0,waitsum2=0; int clock=0; int nubk=0; int have=0; QNODE temp,e; front=rear=(LNODEPtr)malloc(sizeof(LNODE)); front->next=NULL; FILE *fp=fopen("C:\\test.txt","r"); if(fp==NULL){ printf("文件打开失败"); return 0; } have= fscanf(fp,"%d %d",&temp.arrive,&temp.treat); do{ if( have==2 && front==rear ) { waitsum1+=(temp.arrive-clock); clock=temp.arrive; EnQueue(temp); have= fscanf(fp,"%d %d",&temp.arrive,&temp.treat); } nubk++; DeQueue(&e); waitsum2+=(clock-e.arrive); clock+=e.treat; while(temp.arrive<=clock && have==2) { EnQueue(temp); have= fscanf(fp,"%d %d",&temp.arrive,&temp.treat); } }while(have==2||front!=rear); printf("业务员等待时间为%d\n客户平均等待时间为%f",waitsum1,(float)waitsum2/(float)nubk); return 0; }分析以上代码功能

其中使用了链式队列来维护客户队列，每个客户被定义为一个 QNODE 结构体，包含客户到达的时间和需要处理的时间。主函数中读取了一个外部文件，文件中每行包含两个数字，分别表示客户到达的时间和需要处理的时间。...

void InitQueue(LinkQueue &Q) { Q.rear = (QueuePtr)malloc(sizeof(QNode)); Q.rear->next = Q.rear;}

(LinkQueue &Q) { Q.front = Q.rear = new QNode; // 创建头结点 Q.front->next = nullptr; // 头结点的next指针设为空 }

//显示队列 void DisplayQueue(LinkQueue &Q){ if (Q.front == Q.rear) cout<<"队列为空！"<<endl; else{ cout << "队列中元素为: "; for (QElemType p = Q.front; p < Q.rear; p++) cout << p << " "; } cout << endl; }76 28 G:\队列.cpp [Error] cannot convert 'QueuePtr {aka QNode}' to 'QElemType {aka int*}' in initialization

然而，在编译过程中遇到了错误提示 [Error] cannot convert 'QueuePtr {aka QNode*}' to 'QElemType* {aka int*}' in initialization。这个错误表明，您试图将指针变量 Q.front 和 Q.rear 转换为另一种类型...

5. 链队的各种操作【问题描述】编写一个程序，实现链队，要求实现以下功能，包含队列定义，初始化，判空，取队头，求队长，入队，出队和遍历的操作。【输入形式】程序支持以下操作： IsEmpty：队列判空。 GetHead（）：取队头元素。 QueueLength：获取队列长度。 EnQueue：将元素入队。 DeQueue：将元素出队。 TraverseQueue：遍历队列。【输出形式】依次输出队列元素，队列长度，队头元素，出队元素和剩余元素。【样例输入1】 5 8 3 -1 【样例输出1】队列元素：5 8 3 队列长度：3 队头元素：5 执行出队操作：5 8 3 剩余元素：队列为空【样例说明】输入入队元素，以-1结束输入。遍历队列打印队中元素，队列长度，队头元素。并执行出队操作，依次打印出队元素。当队列为空时，剩余元素打印队列为空。请将辅助代码粘贴至作答区域，并实现双端队列的 IsEmpty、GetHead、QueueLength、DeQueue、TraverseQueue和EnQueue函数，可根据需要自行添加其它辅助函数。【辅助代码】 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> typedef struct QNode { int data; struct QNode* next; } QNode; typedef struct { QNode* front; QNode* rear; } LinkQueue; bool InitQueue(LinkQueue* Q) { Q->front = Q->rear = (QNode)malloc(sizeof(QNode)); if (!Q->front) return false; Q->front->next = NULL; return true; } // 判断队列空 bool IsEmpty(LinkQueue Q) { //code here... } // 取队头元素 bool GetHead(LinkQueue* Q, int* value) { //code here... } // 获取队列长度 int QueueLength(LinkQueue* Q) { //code here... } // 入队操作 bool EnQueue(LinkQueue* Q, int value) { //code here... } // 出队操作 bool DeQueue(LinkQueue* Q, int* value) { //code here... } // 遍历队列 void TraverseQueue(LinkQueue* Q) { if (IsEmpty(Q)) { printf("队列为空\n"); return; } QNode* p = Q->front->next; printf("队列元素："); while (p) { //code here... } printf("\n"); } /----- 使用示例 -----/ int main() { LinkQueue Q; InitQueue(&Q); int input, value; printf("输入入队元素（-1结束）:"); while(scanf("%d", &input), input != -1) { EnQueue(&Q, input); } TraverseQueue(&Q); printf("队列长度: %d\n", QueueLength(&Q)); if(GetHead(&Q, &value)) printf("队头元素: %d\n", value); printf("执行出队操作:"); while(DeQueue(&Q, &value)) { printf("%d ", value); } printf("\n剩余元素："); TraverseQueue(&Q); return 0; }

void InitQueue(LinkQueue *q) { q->front = NULL; q->rear = NULL; q->size = 0; } #### 判空判断当前队列是否为空，如果 front 和 rear 均为 NULL，则表示队列为空。 c int IsEmpty(LinkQueue *...

第1关:装载问题 (FIFO 优先队列法)分支限界法//装载问题队列式分支限界法求解 #include "Queue.h" #include <iostream> using namespace std; int N = 0; template<class Type> class QNode { public: QNode parent; //指向父节点的指针 bool LChild; //左儿子标识 Type weight; //节点所相应的载重量 }; template<class Type> void EnQueue(Queue<QNode<Type>>&Q,Type wt,int i,int n,Type bestw,QNode<Type>E,QNode<Type> &bestE,int bestx[],bool ch); template<class Type> Type MaxLoading(Type w[],Type c,int n,int bestx[]); int main() { float c = 0; float w[100] = {0};//下标从1开始 int x[100]; float bestw; cin>>N; cin >>c; for(int i=1; i<=N; i++) { cin>>w[i]; } cout<<"Ship load:"<<c<<endl; cout<<"The weight of the goods to be loaded is:"<<endl; for(int i=1; i<=N; i++) { cout<<w[i]<<" "; } cout<<endl; bestw = MaxLoading(w,c,N,x); cout<<"Result:"<<endl; for(int i=1; i<=N; i++) { cout<<x[i]<<" "; } cout<<endl; cout<<"The optimal loading weight is:"<<bestw<<endl; return 0; } //将活节点加入到活节点队列Q中 template<class Type> void EnQueue(Queue<QNode<Type>>&Q,Type wt,int i,int n,Type bestw,QNode<Type>E,QNode<Type> &bestE,int bestx[],bool ch) { if(i == n)//可行叶节点 { if(wt == bestw) { //当前最优装载重量 bestE = E; bestx[n] = ch; } return; } //非叶节点 QNode<Type> b; b = new QNode<Type>; b->weight = wt; b->parent = E; b->LChild = ch; Q.Add(b); } template<class Type> Type MaxLoading(Type w[],Type c,int n,int bestx[]) {//队列式分支限界法，返回最优装载重量，bestx返回最优解 //初始化 Queue<QNode<Type>> Q; //活节点队列 Q.Add(0); //同层节点尾部标识 int i = 1; //当前扩展节点所处的层 Type Ew = 0, //扩展节点所相应的载重量 bestw = 0, //当前最优装载重量 r = 0; //剩余集装箱重量 for(int j=2; j<=n; j++) { r += w[j]; } QNode<Type> E = 0, //当前扩展节点 *bestE; //当前最优扩展节点 //搜索子集空间树 //begin/ //end/ //构造当前最优解 //begin/ //end/ return bestw; } 补全代码

using namespace std; struct Node { int level; // 当前物品索引 double weight; // 当前已装载重量 double bound; // 上界估计值 Node(int l, double w, double b) : level(l), weight(w), bound(b) {} }; /...

langchain4j-1.0.0-beta2.jar中文-英文对照文档.zip

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