【数据结构】树与二叉树、树与森林部分习题与算法设计例题

news2024/12/24 10:21:58

目录

  • 【数据结构】树与二叉树部分习题与算法设计例题
    • 一、单选题
    • 二、算法设计题
      • 判断二叉树是否为完全二叉树
      • 求二叉树的最小深度 以及 二叉树树高

  1. 树与二叉树知识点文章: 【数据结构】树与二叉树(递归法先序、中序、后序、层次遍历二叉树、二叉树的建立以及求树高的方法)
  2. 二叉树遍历算法的应用: 【数据结构】树与二叉树遍历算法的应用(求叶子节点个数、求树高、复制二叉树、创建二叉树、二叉树存放表达式、交换二叉树每个结点的左右孩子)
  3. 树与森林知识点文章: 【数据结构】树与森林(树的存储结构、森林与二叉树的转化、树与森林的遍历)

【数据结构】树与二叉树部分习题与算法设计例题

一、单选题

  1. 设树T的度为4,其中度为1,2,3和4的结点个数分别为4,2,1,1 则T中的叶子数为( )。

A. 5
B. 6
C. 7
D. 8
选D
一棵含有n个结点的树,有n-1个分支,即 n = 1 ∗ 4 + 2 ∗ 2 + 3 ∗ 1 + 4 ∗ 1 + 1 = 16 ; n = 1*4 + 2*2 + 3*1 + 4*1 + 1 = 16; n=14+22+31+41+1=16;
又由于 n = n 0 + n 1 + n 2 + n 3 + n 4 = n 0 + 8 ; n = n_0 + n_1 + n_2 + n_3 + n_4 = n0 + 8; n=n0+n1+n2+n3+n4=n0+8;
n 0 + 8 = 16 n_0 + 8 = 16 n0+8=16,所有叶子结点个数为8

  1. 在下述结论中,正确的是( )
    ①只有一个结点的二叉树的度为0;
    ②二叉树的度为2;
    ③二叉树的左右子树可任意交换;
    ④深度为K的完全二叉树的结点个数小于或等于深度相同的满二叉树。

A 1、2、3

B 2、3、4

C 2、4

D 1、4
选D
(1)对。只有一个结点的二叉树的度为0;
(2)二叉树的要求是度不超过2
(3) 二叉树是有序树,左右子树不能交换位置.
(4)对。深度为K的完全二叉树的结点个数小于或等于深度相同的满二叉树。

  1. 设森林F对应的二叉树为B,它有m个结点,B的根为p,p的右子树结点个数为n,森林F中第一棵树的结点个数是( )

A m-n

B m-n-1

C n+1

D 条件不足,无法确定
选A
所有节点数减去右兄弟,剩下的就是第一棵树。

  1. 若一棵二叉树具有10个度为2的结点,5个度为1的结点,则度为0的结点个数是( )

A 9

B 11

C 15

D 不确定
选B
性质3:*对任何一棵二叉树,若它含有 n 0 n_0 n0个叶子结点、 n 2 n_2 n2个度为 2的结点,则必存在关系式 n 0 = n 2 + 1 n_0=n_2+1 n0=n2+1
n 0 = n 2 + 1 = 10 + 1 = 11 n_0=n_2+1=10+1=11 n0=n2+1=10+1=11

  1. 在一棵三叉树中度为3的结点数为2个, 度为2 的结点数为1个,度为1的结点数为2个,则度为0的结点数为( )个

A. 4

B. 5

C. 6

D. 7
选c
设该树总共有n个节点,则 n = n 0 + n 1 + n 2 + n 3 . n=n_0+n_1+n_2+n_3. n=n0+n1+n2+n3.
该树中除了根节点没有前驱以外,每个节点有且只有一个前驱,因此有n个节点的树的总边数为 n − 1 n-1 n1条.根据度的定义,总边数与度之间的关系为: n − 1 = 0 ∗ n 0 + 1 ∗ n 1 + 2 ∗ n 2 + 3 ∗ n 3 . n-1=0*n_0+1*n_1+2*n_2+3*n_3. n1=0n0+1n1+2n2+3n3.
联立两个方程求解,可以得到 n 0 = 6 n_0=6 n0=6

  1. 设森林F中有三棵树,第一,第二,第三棵树的结点个数分别为M1,M2和M3。与森林F对应的二叉树根结点的右子树上的结点个数是( )。

A. M1

B. M1+M2

C. M3

D. M2+M3
选D
根据森林转换为二叉树的法则,二叉树的根结点通常是第一棵树的结点,二叉树的左子树是由第一棵树删去根后所得所有子树构成的,二叉树的右子树是由其它树(第二,第三棵树)构成的,故左子树结点个数是M1-1,右子树上的结点个数是M2+M3。

  1. 具有10个叶结点的二叉树中有( )个度为2的结点,

A. 8

B. 9

C. 10

D. 11
选B
性质3:*对任何一棵二叉树,若它含有 n 0 n_0 n0个叶子结点、 n 2 n_2 n2个度为 2的结点,则必存在关系式 n 0 = n 2 + 1 n_0=n_2+1 n0=n2+1
计算得 10 − 1 = 9 10-1=9 101=9

  1. 一棵完全二叉树上有1001个结点,其中叶子结点的个数是( )

A. 250

B. 500

C. 254

D. 505

E. 以上答案都不对
选E
方法一:由 性质4: *具有 n 个结点的完全二叉树的深度为: ⌊ log ⁡ 2 n ⌋ + 1 \lfloor\log_2 n\rfloor + 1 log2n+1 可得树高为 9 + 1 = = 10 9+1==10 9+1==10
前九层的总结点个数为 2 9 − 1 = 511 2^9-1=511 291=511
第十层的结点个数为 1001 − 511 = 490 1001-511=490 1001511=490
第九层上结点个数为 2 9 − 1 = 256 2^{9-1}=256 291=256
第九层上叶节点个数为 256 − 490 / 2 = 11 256-490/2=11 256490/2=11
因此叶节点一共有 490 + 11 = 501 ( 个 ) 490+11=501(个) 490+11=501()

方法二:
完全二叉树的最后一个结点的编号是 n n n,则它的父结点的编号为 [ n / 2 ] [n/2] [n/2],则叶子结点个数为 n − [ n / 2 ] n-[n/2] n[n/2]
完全二叉树的最后一个结点的编号一定是1001,则它的父结点的编号为1001/2=500,则叶子结点个数为1001-500=501.

  1. 设给定权值总数有n 个,其哈夫曼树的结点总数为( )

A. 不确定

B. 2n

C. 2n+1

D. 2n-1
选 D
哈夫曼树中只有度为0和2的节点,且有此关系 n 0 = n 2 + 1 ( 度为 0 的节点个数 = 度为 2 的节点个数 + 1 ) n_0=n_2+1(度为0的节点个数=度为2的节点个数+1) n0=n2+1(度为0的节点个数=度为2的节点个数+1) 哈夫曼树中权值所在的节点一定是叶子节点,有哈夫曼树的构造决定的。
因此“给定权值总数有 n n n个”,也就是说叶子节点有 n n n个,则度为2的节点个数为 ( n − 1 ) (n-1) (n1),哈夫曼树总结点个数为 n + ( n − 1 ) = 2 n − 1 n+(n-1)=2n-1 n+(n1)=2n1
根据:
性质3:*对任何一棵二叉树,若它含有 n 0 n_0 n0个叶子结点、 n 2 n_2 n2个度为 2的结点,则必存在关系式 n 0 = n 2 + 1 n_0=n_2+1 n0=n2+1

  1. 一个具有1025个结点的二叉树的高h为( )

A. 11

B. 10

C. 11至1025之间

D. 10至1024之间
选A

性质4: *具有 n 个结点的完全二叉树的深度为: ⌊ log ⁡ 2 n ⌋ + 1 \lfloor\log_2 n\rfloor + 1 log2n+1 可得树高为 10 + 1 = = 11 10+1==11 10+1==11

  1. 一棵二叉树高度为h,所有结点的度或为0,或为2,则这棵二叉树最少有( )结点

A. 2h

B. 2h-1

C. 2h+1

D. h+1
选B
性质3:*对任何一棵二叉树,若它含有 n 0 n_0 n0个叶子结点、 n 2 n_2 n2个度为 2的结点,则必存在关系式 n 0 = n 2 + 1 n_0=n_2+1 n0=n2+1
在这里插入图片描述

  1. 一棵树高为K的完全二叉树至少有( )个结点

A. 2 k – 1 2^k –1 2k–1

B. 2 k − 1 – 1 2^{k-1} –1 2k1–1

C. 2 k − 1 2^{k-1} 2k1

D. 2 k 2^k 2k
选C
至少的情况:最后一层只有一个叶子结点,前 K-1 层是满二叉树。因此,结点数可以通过以下公式计算: [ 至少结点数 = 2 ( K − 1 ) − 2 ( K − 1 ) + 1 = 2 K − 2 ( K − 1 ) ] [ \text{至少结点数} = 2^{(K-1)} - 2^{(K-1)} + 1 = 2^{K} - 2^{(K-1)} ] [至少结点数=2(K1)2(K1)+1=2K2(K1)]
至多的情况:第 K 层是满二叉树,因此结点数最多为: [ 至多结点数 = 2 K − 1 ] [\text{至多结点数} = 2^{K} - 1 ] [至多结点数=2K1]

完全二叉树:

    1.  完全二叉树:树中所含的 n个结点和满二叉树中编号为 1 至 n 的结点一一对应。
     2.  特点:结点没有左孩子一定没有右孩子;度为1的结点最多有一个

性质1:二叉树的第 i层上至多有 2 i − 1 2^{i-1} 2i1个结点 ( i ≥ 1 ) (i≥1) (i1)
性质2:深度为k的二叉树上至多含 ( 2 k − 1 ) (2^k-1) (2k1)个结点 ( k ≥ 1 ) (k≥1) (k1)。达到最多的时候,就是满二叉树。
性质3:*对任何一棵二叉树,若它含有 n 0 n_0 n0个叶子结点、 n 2 n_2 n2个度为 2的结点,则必存在关系式 n 0 = n 2 + 1 n_0=n_2+1 n0=n2+1

  1. 一棵二叉树的前序遍历序列为ABCDEFG,它的中序遍历序列可能是( )

A. CABDEFG

B. ABCDEFG

C. DACEFBG

D. ADCFEG
选B
当二叉树所有节点都只有有右孩子时,选项中只有B成立。

  1. 下面的说法中正确的是( ).
    (1)任何一棵二叉树的叶子结点在三种遍历中的相对次序不变;
    (2)按二叉树定义,具有三个结点的二叉树共有6种。

A. (1)(2)

B. 1

C. 2

D. (1)、(2)都错
选B
(1)是正确的 解析看第15题。任何一颗二叉树的叶子结点在先序、中序、后序遍历序列中的相对次序是不发生改变的
(2)应该是五种.
在这里插入图片描述

  1. 在二叉树结点的先序序列,中序序列和后序序列中,所有叶子结点的先后顺序( )

A. 都不相同

B. 完全相同

C. 先序和中序相同,而与后序不同

D. 中序和后序相同,而与先序不同
选B

  • 前序遍历序列的顺序是根节点 --> 左子树 --> 右子树;
  • 后序遍历序列的顺序是左子树 --> 右子树 --> 根结点;
  • 中序遍历序列的顺序是左子树 --> 根结点 --> 右子树;
    因此相对次序发生变化的都是子树的根,也就是非叶结点。 所以各叶子之间的相对次序关系在前序序列、中序序列和后序序列中是一样的。
  1. 某二叉树的前序序列和后序序列正好相反,则该二叉树一定是()的二叉树。

A. 空或只有一个结点

B. 任一结点无左子树

C. 高度等于其结点数

D. 任一结点无右子树
选C
高度等于其结点个数的二叉树,即任意结点只有左孩子或只有右孩子,前序序列即从上向下的层序,后序序列即从下向上的层序。

  1. 若X是二叉中序线索树中一个有左孩子的结点,且X不为根,则x的前驱为( )

A. X的双亲

B. X的右子树中最左的结点

C. X的左子树中最右结点

D. X的左子树中最右叶结点
正确答案:C
在这里插入图片描述

  1. 引入二叉线索树的目的是( )

A. 加快查找结点的前驱或后继的速度

B. 为了能在二叉树中方便的进行插入与删除

C 为了能方便的找到双亲

D. 使二叉树的遍历结果唯一
选A 加快查找结点前驱和后继的速度

  1. n个结点的线索二叉树上含有的线索数为( )

A. 2n

B. n-1

C. n+1

D. n
选C
一个有n个节点的线索二叉树,每个节点都有指向左右孩子的两个指针域,则共有2n个指针域,而n个节点共有n-1条分支,所以共有2n-(n-1)个空指针域,即有n+1个线索.

  1. 下述编码中哪一个不是前缀码( )。

A. (00,01,10,11)

B. (0,1,00,11)

C. (0,10,110,111)

D. (1,01,000,001)
选B
000的前缀 111的前缀

二、算法设计题

判断二叉树是否为完全二叉树

  1. 判断二叉树是否为完全二叉树

判断二叉树是否为完全二叉树的函数:

//完全二叉树的性质
bool check(BiTree T){
    if((T->lchild && T->rchild)||(!T->lchild && !T->rchild))
        return true;
    return false;
}       


//判断是否的完全二叉树
bool is_Complete_Binarytree(BiTree T){
    BiTree p=T;
    SqQueue Q;
    if(!T) return true;//空树也是完全二叉树
    InitQueue(Q);
    EnQueue(Q,p);
    while(!is_QueueEmpty(Q)){
        DeQueue(Q,p);
        if(!check(p)) return false;
        else{
            if(p->lchild) 
                EnQueue(Q,p->lchild);
		    if(p->rchild) 
                EnQueue(Q,p->rchild);
        }
    }
    return true;
}

(带main函数)题解代码示例:

//给定一个二叉树,找出其最小深度。
//最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

#include<iostream>
using namespace std;


//判断二叉树是否为完全二叉树

//结点定义入下:
//二叉链表
typedef struct BiTNode{
    char data;
    struct BiTNode *lchild,*rchild;
} BiTNode, *BiTree;

//若用到队列,请用循环队列,并请实现队列的相关操作以供调用。

#define MAXQSIZE 100

typedef struct {
    BiTree *base;
    int front,rear;
} SqQueue; //定义循环队列


//二叉树的建立的算法(按先序遍历序列建立)
void CreateBiTree(BiTree &T) {
	char ch; 
    scanf("%c",&ch);
    if (ch=='#') T = NULL;
    else {
        T = (BiTNode*)malloc(sizeof(BiTNode));
        T->data = ch;      // 生成根结点
        CreateBiTree(T->lchild); // 构造左子树
        CreateBiTree(T->rchild); // 构造右子树
    }
}
//队列的初始化
void InitQueue(SqQueue &Q){
    Q.base = (BiTree *)malloc(MAXQSIZE*sizeof(BiTree));
    Q.front = Q.rear = 0;//队列初始化
}

//队空
bool is_QueueEmpty(SqQueue Q){
    if(Q.rear==Q.front) return true;
    return false;
}

//队满
bool is_QueueMAX(SqQueue Q){
    if((Q.rear+1)%MAXQSIZE == Q.front) return true;
    return false;
}


//入队
void EnQueue(SqQueue &Q,BiTree e){
    if(!is_QueueMAX(Q)){
        Q.base[Q.rear]=e;
        Q.rear = (Q.rear + 1) % MAXQSIZE;
    }
    
    else{
        cout<<"ERROR!!! 队列已满"<<endl;
    }
}
//出队
void DeQueue(SqQueue &Q,BiTree &e){
    if(!is_QueueEmpty(Q)){
        e = Q.base[Q.front];
        Q.front = (Q.front + 1) % MAXQSIZE;
    }
    else{
        cout<<"ERROR!!! 队列为空"<<endl;
    }
}

//完全二叉树的性质
bool check(BiTree T){
    if((T->lchild && T->rchild)||(!T->lchild && !T->rchild))
        return true;
    return false;
}       


//判断是否的完全二叉树
bool is_Complete_Binarytree(BiTree T){
    BiTree p=T;
    SqQueue Q;
    if(!T) return true;//空树也是完全二叉树
    InitQueue(Q);
    EnQueue(Q,p);
    while(!is_QueueEmpty(Q)){
        DeQueue(Q,p);
        if(!check(p)) return false;
        else{
            if(p->lchild) 
                EnQueue(Q,p->lchild);
		    if(p->rchild) 
                EnQueue(Q,p->rchild);
        }
    }
    return true;
}

//层次遍历算法 
void LevelOrderTraverse(BiTree T)
{	BiTree p = T;
	SqQueue Q;
	
	
	if(!T) return;	
	
	InitQueue(Q); EnQueue(Q,p);
	while (!is_QueueEmpty(Q))
	{	DeQueue(Q,p);
		printf("%c ", p->data);
		if(p->lchild) EnQueue(Q,p->lchild);
		if(p->rchild) EnQueue(Q,p->rchild);
	}
}




int main(){
	 
	BiTree T;
	//例如输入:ABC##DE##F### 来创建二叉树 
	CreateBiTree(T);
    LevelOrderTraverse(T);
    cout<<endl;
    if(is_Complete_Binarytree(T)){
        cout<<"是完全二叉树"<<endl;
    }
    else{
        cout<<"不是完全二叉树"<<endl;
    }
	

	return 0; 
} 

求二叉树的最小深度 以及 二叉树树高

  1. 求二叉树的最小深度
    给定一个二叉树,找出其最小深度。
    最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

求二叉树的最小深度的函数:

//直接就是将求树高的程序进行修改,将找左右子树最大树高 改为求左右子树 最小树高
//求二叉树的最小深度
int Get_minHeigt(BiTree T){
    //二叉树的最小深度
    if(T==NULL) return 0;
    else{
        int Left_Height = Get_minHeigt(T->lchild);
        int Right_Height = Get_minHeigt(T->rchild);
        int Tree_minHeight = 1+(Left_Height < Right_Height?Left_Height:Right_Height);//取最短路径
        return Tree_minHeight;
    }

}

(带main函数)题解代码示例:

//给定一个二叉树,找出其最小深度。
//最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

#include<iostream>
using namespace std;


typedef struct TreeNode{
	int data;//数据域
	TreeNode *rchild;//右孩子指针
	TreeNode *lchild;//左孩子指针
}TreeNode, *BiTree;


//二叉树的建立的算法(按先序遍历序列建立)
void CreateBiTree(BiTree &T) {
	char ch; 
    scanf("%c",&ch);
    if (ch=='#') T = NULL;
    else {
        T = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode));
        T->data = ch;      // 生成根结点
        CreateBiTree(T->lchild); // 构造左子树
        CreateBiTree(T->rchild); // 构造右子树
    }
}


//求树高 
int Get_Height(BiTree node){//递归 求树高 
	if(node==NULL) return 0;
	else{
		int Left_Height = Get_Height(node->lchild);
		int Right_Height = Get_Height(node->rchild);
		int Tree_Height = 1 + (Left_Height > Right_Height?Left_Height:Right_Height);//计算树高
    	return Tree_Height;
	}
	
}
//求二叉树的最小深度
int Get_minHeigt(BiTree T){
    //二叉树的最小深度
    if(T==NULL) return 0;
    else{
        int Left_Height = Get_minHeigt(T->lchild);
        int Right_Height = Get_minHeigt(T->rchild);
        int Tree_minHeight = 1+(Left_Height < Right_Height?Left_Height:Right_Height);//取最短路径
        return Tree_minHeight;
    }

}


int main(){
	 
	BiTree T;
	//例如输入:ABC##DE##F### 来创建二叉树 
	CreateBiTree(T);

	cout<<"树高为:" ;
	cout<<Get_Height(T)<<endl;
    cout<<"根节点到叶节点的最短路径上的节点数量为:";
    cout<<Get_minHeigt(T)<<endl;

	return 0; 
} 

感谢阅读!!!

  1. 树与二叉树知识点文章: 【数据结构】树与二叉树(递归法先序、中序、后序、层次遍历二叉树、二叉树的建立以及求树高的方法)
  2. 二叉树遍历算法的应用: 【数据结构】树与二叉树遍历算法的应用(求叶子节点个数、求树高、复制二叉树、创建二叉树、二叉树存放表达式、交换二叉树每个结点的左右孩子)
  3. 树与森林知识点文章: 【数据结构】树与森林(树的存储结构、森林与二叉树的转化、树与森林的遍历)

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电阻并联电路是最基本的并联电路&#xff0c;所有的电路都可以转化为电阻串联电路和电阻并联电路来了解其工作原理。并联电路和串联电路具有完全不同的特性。它们是完全不同的电路&#xff0c;不能相互等效&#xff08;电阻并联电路图&#xff09;。 串联电路 特点与特性&…

教你三招,玩转AI通用大模型ChatGPT

工欲善其事必先利其器&#xff0c;想要高效的用好ChatGPT&#xff0c;首先&#xff0c;让我们从如何与它进行有效的对话开始。要知道&#xff0c;ChatGPT并非简单的问答机器&#xff0c;而是一个可以通过交互学习和适应的智能体。那么&#xff0c;如何让ChatGPT来更好地理解我们…

用云手机运营TikTok有什么好处?

在数字化浪潮的推动下&#xff0c;社交媒体平台正重塑商业推广与品牌建设的面貌。TikTok&#xff0c;这款全球热门的短视频应用&#xff0c;已经吸引了亿万用户的瞩目。对于出海电商和品牌推广而言&#xff0c;借助云手机运营TikTok&#xff0c;能够解锁更多潜在可能&#xff0…

短视频素材哪个网站好?8个视频素材下载免费网站

在视频制作的宏大舞台上&#xff0c;寻找恰到好处的素材是每位创作者的日常挑战。高清、无水印的视频素材不仅能够让你的作品焕发光彩&#xff0c;还能在讲述故事时增添无限动力。除了蛙学府&#xff0c;这里汇集了世界各地的视频素材网站&#xff0c;每个都带有独特的魅力&…

数据结构(七)——散列表

7.5.1 散列表的基本概念 散列表&#xff08;哈希表&#xff0c;Hash Table)︰是一种数据结构。特点是∶可以根据数据元素的关键字计算出它在散列表中的存储地址 散列函数&#xff08;哈希函数)︰AddrH(key)建立了“关键字”→“存储地址”的映射关系 冲突&#xff08;碰撞)︰在…

【Linux】地址空间虚拟地址

个人主页 &#xff1a; zxctscl 如有转载请先通知 文章目录 1. 虚拟地址1.1 虚拟地址引入1.2 虚拟地址理解1.3 虚拟地址细节问题 2. 地址空间2.1 理解地址空间2.2 页表和写时拷贝 3. 进程调度 1. 虚拟地址 1.1 虚拟地址引入 先先来一个测试代码&#xff1a; 1 #include<st…

JMM与内存屏障

一、cpu多核并发缓存架构解析 JMM内存模型&#xff1a;java多线程内存模型跟cpu缓存模型类似&#xff0c;是基于cpu缓存模型来建立的&#xff0c;java线程内存模型是标准化的&#xff0c;屏蔽掉了底层不同计算机的区别 JMM数据原子操作 read(读取)&#xff1a;从主内存读取数据…

asp.net core 依赖注入后的服务生命周期

ASP.NET Core 依赖注入&#xff08;DI&#xff09;容器支持三种服务的生命周期选项&#xff0c;它们定义了服务实例的创建和销毁的时机。理解这三种生命周期对于设计健壯且高效的应用程序非常重要&#xff1a; 瞬时&#xff08;Transient&#xff09;&#xff1a; 瞬时服务每次…

【Flutter】GetX状态管理及路由管理用法

目录 一、安装二、使用1.安装GetX插件&#xff0c;快捷生成模版代码2.主入口MaterialApp改成GetMaterialApp3.定义路由常量RoutePath类、别名映射页面RoutePages类4. 初始initialRoute&#xff0c;getPages。5.调用 总结 一、安装 dependencies: get: ^4.6.6二、使用 1.安装G…

vue和react通用后台管理系统权限控制方案

1. 介绍 在任何企业级应用中&#xff0c;尤其是后台管理系统&#xff0c;权限控制是一个至关重要的环节。它确保了系统资源的安全性&#xff0c;防止非法访问和操作&#xff0c;保障业务流程的正常进行。本文件将详细解析后台管理系统中的权限控制机制及其实施策略。 那么权限…

Vue-鼠标悬浮在缩略图图片上,弹出原图

使用Popover 弹出框实现 <template><div><el-popoverplacement"right"width"400"trigger"hover"><img src"https://fuss10.elemecdn.com/3/63/4e7f3a15429bfda99bce42a18cdd1jpeg.jpeg?imageMogr2/thumbnail/360x36…

第九、十章 异常、模块、包以及数据可视化

第九章 异常、模块、包 异常 捕获异常 捕获常规异常 # 捕获常规异常 try:f open("D:/abc.txt", "r", encoding "UTF-8") except:print("出现异常了&#xff0c;因为文件不存在&#xff0c;我将open的模式&#xff0c;改为w模式去打开&qu…

如何实现文件上传到阿里云OSS!!!(结合上传pdf使用)

一、开通阿里云OSS对象存储服务 对象存储 OSS_云存储服务_企业数据管理_存储-阿里云阿里云对象存储 OSS 是一款海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务&#xff0c;提供 99.995 % 的服务可用性和多种存储类型&#xff0c;适用于数据湖存储&#xff0c;数据迁移&#xff0c;企…

遥瞻智慧:排水系统远程监控的卓越解决方案

遥瞻智慧&#xff1a;排水系统远程监控的卓越解决方案 在城市脉络的深层肌理中&#xff0c;排水系统犹如一条条隐秘的生命线&#xff0c;默默承载着城市的呼吸与律动。然而&#xff0c;如何以科技之眼&#xff0c;赋予这些无形网络以实时感知、精准调控的能力&#xff0c;使之…

FMEA与特殊特性之间的关联——FMEA软件

免费试用FMEA软件-免费版-SunFMEA 在汽车、机械、电子等制造行业中&#xff0c;质量管理和风险控制是确保产品安全和性能至关重要的环节。在这个过程中&#xff0c;FMEA&#xff08;故障模式与影响分析&#xff09;和特殊特性分析是两个常用的工具和方法。本文将探讨FMEA与特殊…