字典dicta中存放了学生的数据dicta={张三:(19,458), 李四:(21,475),王五:(18,469),赵六:(20,435)} ,元组的值为年龄以及入学总分。 按要求编写程序: (1)将年龄小于20的学生的加上属性新生,否则加上属性重修生,并
时间: 2023-08-19 19:04:04 浏览: 232
将修改后的字典输出；(2)按照年龄从小到大输出学生的信息，格式为：姓名 年龄 入学总分。
可以按照以下方式来实现：
```python
# 定义字典
dicta = {"张三":(19,458), "李四":(21,475), "王五":(18,469), "赵六":(20,435)}
# 遍历字典，修改属性
for name, (age, score) in dicta.items():
if age < 20:
dicta[name] = (age, score, "新生")
else:
dicta[name] = (age, score, "重修生")
# 按照年龄从小到大排序
sorted_dicta = sorted(dicta.items(), key=lambda x: x[1][0])
# 输出结果
for name, (age, score, attr) in sorted_dicta:
print(f"{name} {age} {score} {attr}")
```
输出结果为：
```
王五 18 469 新生
张三 19 458 新生
赵六 20 435 重修生
李四 21 475 重修生
```
其中，`sorted()` 函数通过指定 `key` 参数为元组中的年龄元素来进行排序。而在遍历字典时，通过对元组的拆包，方便地获取学生的姓名、年龄和入学总分。最后，通过字符串格式化输出结果。
相关问题
dicta={"a":1,"b":2"c":3,"d":4,"f":"hello"} dictb={"b":,"d":5,"e":7,"m":9,"k":"world"}
这是两个Python字典(dict)的定义，其中dicta和dictb分别包含了不同的键值对。具体来说，dicta包含了键值对：'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'f': 'hello'，而dictb包含了键值对：'b': None, 'd': 5, 'e': 7, 'm': 9, 'k': 'world'。
需要注意的是，在dictb中的'b'键的值缺失了，应该把它补充完整，否则会报错。如果要给'b'键一个默认值，可以使用get()方法来获取该键的值，如果该键不存在，则返回默认值。比如，可以这样修改dictb：dictb={"b":0,"d":5,"e":7,"m":9,"k":"world"}。
def cutA(sentence, dictA): # sentence：要分词的句子 result = [] sentenceLen = len(sentence) n = 0 maxDictA = max([len(word) for word in dictA]) # 任务：完成正向匹配算法的代码描述，并将结果保存到result变量中 # result变量为分词结果 # ********** Begin *********# # ********** End **********# print(result) # 输出分词结果任务描述 本关任务：根据本关所学有关中文分词的基础知识，采用规则分词法，完成正向最大匹配算法程序的编写并通过所有测试用例。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握： 中文分词的含义； 规则分词各个算法的思想。 中文分词简介 在语言理解中，词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。将词确定下来是理解自然语言的第一步，只有跨越了这一步，中文才能像英文那样过渡到短语划分、概念抽取以及主题分析，以至自然语言理解，最终达到智能计算的最高境界。因此，每个 NLP 工作者都应掌握分词技术。 在汉语中，词以字为基本单位的，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的。因此，在处理中文文本时，需要进行分词处理，将句子转化为词的表示。这个切词处理过程就是中文分词，它通过计算机自动识别出句子的词，在词间加入边界标记符，分隔出各个词汇。整个过程看似简单，然而实践起来却很复杂，最主要的困难就在于分词歧义。 现有的分词算法可分为三大类： 基于规则的分词方法； 基于统计的分词方法； 基于理解的分词方法。 本实训主要介绍的是基于字符串匹配的分词方法，即规则分词法。 什么是规则分词 基于规则的分词是一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不予切分。 按照匹配切分的方式，主要有正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法三种方法，接下来我们将依次介绍这三种算法。 测试说明 平台将使用测试集运行你编写的程序代码，若全部的运行结果正确，则通关。 测试输入：
### 正向最大匹配算法实现中文分词
正向最大匹配算法是一种基于词典的简单而有效的中文分词方法。该算法的核心思想是从左至右扫描待分词字符串，按照预先定义的最大窗口大小逐步截取子串，并判断其是否存在于词典中。如果存在，则将其作为分词结果的一部分；否则逐渐缩小窗口直至找到匹配项或窗口缩减到单字[^1]。
以下是具体实现代码：
#### Python 实现代码
```python
def forward_maximum_matching(sentence, word_dict, max_word_length):
"""
使用正向最大匹配算法进行中文分词
参数:
sentence (str): 待分词的句子
word_dict (set): 词典集合
max_word_length (int): 词典中最长词语的长度
返回:
list: 分词后的列表
"""
words = []
while len(sentence) > 0:
matched = False
for i in range(max_word_length, 0, -1):
if i > len(sentence):
continue
word = sentence[:i]
if word in word_dict or i == 1: # 如果单词在词典中或者已经是单字符
words.append(word)
sentence = sentence[i:]
matched = True
break
if not matched and len(sentence) > 0: # 若未匹配成功则默认切分为单字
words.append(sentence[0])
sentence = sentence[1:]
return words
# 示例数据
word_dictionary = {"我们", "喜欢", "学习", "研究", "自然", "语言", "处理", "技术"}
max_len = max(len(word) for word in word_dictionary)
sentence_to_segment = "我们喜欢学习自然语言处理技术"
result = forward_maximum_matching(sentence_to_segment, word_dictionary, max_len)
print(result)
```
上述代码实现了正向最大匹配算法的功能。通过设置`word_dict`参数指定词典内容，以及`max_word_length`表示词典中的最长词条长度。程序会依次尝试从当前指针位置提取不同长度的子串并与词典对比，最终返回分词结果[^2]。
#### 输出示例
对于输入句子 `"我们喜欢学习自然语言处理技术"` 和给定词典 `{"我们", "喜欢", "学习", "研究", "自然", "语言", "处理", "技术"}` ，执行以上代码将输出如下结果：
```
['我们', '喜欢', '学习', '自然', '语言', '处理', '技术']
```
---
### 注意事项
为了提高分词效果，在实际应用中需要注意以下几点：
- **词典质量**：高质量的词典能够显著提升分词准确性。应尽可能覆盖常用词汇、专有名词和技术术语。
- **动态调整窗口大小**：当遇到无法匹配的情况时，默认采用最小单位（即单个汉字）继续分割[^3]。
- **边界条件处理**：需特别关注短句或特殊符号的存在可能引发异常情况。
---
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#### 5. 关键技术点
- **工作流活动（Workflow Activities）**：WWF中的工作流由一系列的活动组成，每个活动代表了一个可以执行的工作单元。在工作流设计器控件中，需要能够显示和操作这些活动。
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综上所述，该文件集包含了WWF工作流设计器控件的完整C#源码以及相应的Visual Studio项目文件，开发者可以利用这些资源深入理解WWF工作流设计器控件的工作机制，并将其应用于实际的项目开发中，实现工作流的设计和管理功能。
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