俗话说的好，代码能动就不要去动他，但不知道为什么我有一种抽象的强迫症： 变量名必须有规律，函数格式必须一致，缩进空格要调好…… 结果遭报应了。 上次挑战赛我因为开头吐槽的注释，把iostream注释掉了，结果它过了，我想着不肯啊，换行改。 编译未通过——我把井号删了！收获提交次数+2。byd这次巅峰赛又犯了 。 。 。 不知道有没有和我一样抽象的，当然欢迎嘲笑

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@AC君,帅童骂我！

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RT 这是一段代码： 它在本地的运行结果是这样的： 但是到了ACGO就变成了这样： 明明是同一段代码，为什么呀？＞﹏＜ 求解答。

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无敌了孩子

hey guys

第二章：无人的别墅区 当他们都恢复意识时，已经全来到血门的背后，众人被分开在瑰丽的无人别墅区中，知识奇怪的是，这里虽然装修精致但死气沉沉，萧秋水穿过了十几座别墅后，终于确定了这里的别墅里没有人，安静的诡异......，萧秋水心想：是无人居住？还是都出去工作了。但是在他观察了一下别墅群，眼睛锐利起来，似乎发现了什么，心想：“不对……园林有最近修建过的痕迹，池塘里还有金鱼，院子里也有一些常有的工具……这里应该有人住才对啊，可是……人都去哪了？”萧秋水心头闪过一丝疑惑，继续往前走，很快，他找到了任务要求的那座别墅，这并不难辨认，因为整个别墅群里，就只有这座别墅面前站着人，是一个打扮靓丽，穿着华贵，手提行李箱的女人，她带着一顶太阳帽，头上别一朵小红花，牵着一个稚嫩的小女孩，约莫八九岁，就站在院子里不算很热的阳光下，面带微笑看着这里的人，女人笑的很好看，是那种越看越漂亮的人妻，但不知为何萧秋水看着女人的笑容，总有一种后背发凉的感觉。那种笑容不像是在迎接客人，更像是……，就在萧秋水出神的时候，一直大手拍在了他的肩膀上，萧秋水被吓了一大跳，回头一看，原来是络腮胡子——刘程峰，“小哥，你也到了？”刘程峰问到，萧秋水点点头，“看来，这座别墅就是我们要去的地方了”刘程峰远远地望着那座别墅，神情凝重了不少，又掐指一算，“坏了……”刘程峰说到，萧秋水眼睛一亮说：“你还会算命？”刘程峰摇摇头说：“我在外面确实是算命的……但是刚才想起来，我其实不会算命，只是个神棍。”萧秋水呼吸位置一滞麻了，心想：这家伙真是典中典，谎话说多了自己也信了？还有……这种事情你还能说的这么理直气壮？算了……。萧秋水摇摇头，向别墅走去，这里已经有人到了，别墅的女主人并没有和他们说话，而是露出官方的笑容，这种笑容不冷不热，他们跟女主人说话，女主人只会回应：“请稍等，几位护工还没到齐”大约过了十分钟，七个人终于到齐了，这个时候好像出发了某种条件，一直微笑的女主人说话了：“都到齐了吧？我只要求你们能照顾好我母亲，千万不要去三楼”说着，那位女子走了 这章会有些水凑合着看吧

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叠甲，就是 yyy 的，我______删不删。

copy即胜利，无脑又无趣

基于PYTHON的简易聊天小程序（结尾附上源码） 前言 > 在当今数字化时代，聊天机器人已成为人机交互的重要方式之一。本文将详细介绍一个基于Python的简易聊天小程序，该程序通过关键词匹配和相似度计算来实现智能回复功能。 任务实现 该聊天小程序的核心功能是接收用户输入，通过一系列处理后返回智能回复。主要包括以下几个部分： * 用户输入处理 * 关键词匹配与相似度计算 * 回复生成 1.用户输入处理 首先我们创建一个数据库，用于训练聊天机器人，代码如下： PyChat.py 之所以采用字典存储，是因为字典的键值对有利于对用户输入处理后输出合适的答案。 接下来程序应该输出问候语并获取用户输入： 2.关键词匹配与相似度计算 算法原理 该聊天小程序使用的是基于集合的相似度计算方法，主要通过计算用户输入与训练数据的交集和并集来确定它们之间的相似度。具体公式为： similarity=交集大小÷并集大小\text{similarity} = \text{交集大小}÷\text{并集大小} similarity=交集大小÷并集大小 其中，交集指的是用户输入与程序输出中相同的字符，并集指的是用户输入和程序输出中的所有字符（重复字符只保留一个）。如图所示： 算法流程 1. 输入预处理：去除用户输入和训练数据中的标点符号。 2. 交集计算：计算用户输入与训练数据的交集。 3. 并集计算：计算用户输入与训练数据的并集。 4. 相似度计算：根据交集和并集的大小计算相似度。 3.算法实现 去除中文和英文标点符号 这部分代码使用正则表达式去除用户输入中的中文和英文标点符号，以便后续处理。 交集计算 intersection：交集 aggregate：并集 save：存储问题 similar_list：存储相似度 这部分代码通过列表推导式计算用户输入与训练数据的交集，并将交集的大小保存到 intersection 列表中。 并集计算 这部分代码通过将用户输入和训练数据合并成一个集合来计算并集，并将并集的大小保存到 aggregate 列表中。 相似度计算 这部分代码根据交集和并集的大小计算相似度，并将相似度保存到 similar_list 列表中。 完整代码 使用while实现无限循环，并在输出再见时使用break结束程序。 算法优缺点 1. 优点 * 实现简单：该算法的实现非常简单，易于理解和扩展。 * 计算高效：该算法的时间复杂度为O(n)，其中n是用户输入和训练数据的长度，计算效率较高。 2. 不足 * 依赖于输入顺序：该算法不考虑输入的顺序，可能会导致相似度计算不准确。 * 无法处理语义：该算法仅基于字符的匹配，无法处理语义上的相似性。 运行结果 你好，我是Pychat 你：你好 Pychat：你好呀！ 你：你是谁 Pychat：我是Pychat，一个聊天机器人。 你：再见 Pychat：再见！ 小结 本次我们初步利用集合算法实现Python聊天程序，该程序还存在很多不足，欢迎大家一起探讨，也请大家多多支持！