首都查找(深搜)

本文介绍了一种通过编程方式在字母方阵中查找并定位九个特定首都名称的方法。使用了C语言实现,包括字符串匹配技术和方向移动量的定义。

有如图5.1字母方阵:

这里写图片描述
字母方阵中藏着九个首都名:DUBLIN、TOKYO、LONDON、ROME、BONN、PARIS、ZURICH、OSLO、LIMA,试设计一程序指出首都名的起始字母在字母方阵中行号和列号及字母的走向(如图5.2)。
这里写图片描述
比如下结果:
这里写图片描述
解题思路:
设字母方阵的左上角为坐标原点,令一维整型数组b[8]表示八个方向,一维整型数组di[8]和dj[8]分别表示行方向和列方向的移动量。那么在某点进行搜索时的八个方向移动量如下图5.8所示。
另外还要定义二维的字符数组A[8][8]用来存储字母方阵,用二维的字符数组C[9][7]存储九个首都名,用一维整型数组N[9]存储九个首都名的长度,用二维字符数组D[8][11]存储八个方向符号,用一维的字符数组E[7]存储从字母方阵中的某个字符出发沿某个方向取到的字符串。
这里写图片描述
方向移动量用到了模式匹配,代码未列出,直接用数组来储存变化

源代码如下:

#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "string.h"
int main()
{
	int i,j,k,l,m,n,p,q;
	int N[9];
	char E[7],M[9];
	char A[8][8]={'O', 'K', 'D', 'U', 'B', 'L', 'I', 'N', 
                  'A', 'L', 'P', 'G', 'O', 'C', 'E', 'V', 
                  'R', 'A', 'S', 'M', 'N', 'S', 'M', 'B', 
                  'O', 'S', 'L', 'O', 'N', 'D', 'O', 'N', 
                  'Y', 'I', 'B', 'L', 'H', 'L', 'R', 'C', 
                  'K', 'R', 'Z', 'U', 'R', 'I', 'C', 'H', 
                  'O', 'A', 'I', 'B', 'X', 'M', 'U', 'Z', 
                  'T', 'P', 'Q', 'G', 'L', 'A', 'M', 'V'};
	char C[9][7]={"DUBLIN","TOKYO","LONDON","ROME","BONN","PARIS","ZURICH","OSLO","LIMA"};
	char D[8][11]={"up left","up","up right","right","down right","down","down left","left"};
	int b[8]={0,1,2,3,4,5,6,7};
	int di[8]={-1,-1,-1,0,1,1,1,0};
	int dj[8]={-1,0,1,1,1,0,-1,-1};
    printf(" —————————————\n");
    printf("|          字母表          |\n");
    printf("|  O  K  D  U  B  L  I  N  |\n");
    printf("|  A  L  P  G  O  C  E  V  |\n");
	printf("|  R  A  S  M  N  S  M  B  |\n");
	printf("|  O  S  L  O  N  D  O  N  |\n");
	printf("|  Y  I  B  L  H  L  R  C  |\n");
    printf("|  K  R  Z  U  R  I  C  H  |\n");
    printf("|  O  A  I  B  X  M  U  Z  |\n");
    printf("|  T  P  Q  G  L  A  M  V  |\n");
	printf(" —————————————\n");
	for (i=0;i<=8;i++)                                   /*按首都名依次搜索*/
	{ 
		N[i]=strlen(C[i]);
		for (j=0;j<=7;j++)                              /*扫描A中的每个字符*/
			for (k=0;k<=7;k++)
			{
				q=0;
				for (l=0;l<=7;l++)                          /*扫描每一个方向*/
				{
					m=0;n=0;p=0; 
					while((m+j)<8&&(n+k)<8&&p<N[i])
					{
						E[p]=A[m+j][n+k];
						m=m+di[l];
						n=n+dj[l];
						p=p+1;
					}
					E[p]='\0';
					if(strcmp(E,C[i])==0)
					{
						q=1;
						break;
					}
				}
				if(q==1)
					printf("\n%s\t\t%d,%d\t%s     ",C[i],j+1,k+1,D[l]);       /*输出结果*/
			}
	}
	printf("\n");
	system("pause"); 
}
<think>好的,用户想用Python实现根据首都名称查询数据的功能。首先,我需要明确用户的需求。他们可能有一个数据集,里面包含了国家及其首都的信息,需要根据输入的首都名称来查找对应的国家或其他相关信息。 接下来,我得考虑数据结构。最基础的方式是用字典,将国家作为键,首都作为值,或者反过来,如果用户需要根据首都查国家的话。例如,一个简单的字典结构可能像`{"中国": "北京", "美国": "华盛顿"}`。不过,如果用户需要双向查询,可能需要两个字典,或者使用键值对互换的方法。 然后,用户可能需要数据存储的方式。如果数据量不大,直接写在代码里也可以,但如果是动态数据或需要持久化存储,可能需要使用文件,比如CSV、JSON或者数据库。考虑到用户可能的数据量和使用场景,CSV或JSON比较适合,尤其是对新手来说,处理起来比较简单。 接下来是查询功能的实现。对于字典,直接通过键来获取值即可。但要注意大小写问题,比如用户输入“北京”和“beijing”可能需要处理成统一格式。所以,在查询时可能需要将输入的首都名称转换为小写或首字母大写,或者在数据存储时就统一格式。 另外,用户可能需要处理多个国家共享同一个首都的情况,虽然现实中这种情况较少,但代码还是需要考虑。这时候,可能需要将首都作为键,对应的值是一个国家列表。例如,如果存在两个国家的首都是同一个城市,查询时会返回多个国家。 然后是代码示例。需要展示如何构建数据结构,如何读取数据(比如从CSV文件),以及如何实现查询函数。还要包括错误处理,比如当输入的首都不存在时,给出友好的提示。 用户可能还关心如何扩展数据源,比如从外部API获取实时数据。但根据用户提供的引用内容,他们提到了知识图谱和数据处理,所以可能希望有一个本地的数据库。不过用户的问题比较基础,可能暂时不需要用到复杂的知识图谱,但可以提及未来扩展的可能性。 最后,生成相关问题。用户可能需要知道如何处理数据导入、数据清洗、性能优化(比如大数据量时的查询速度),或者如何将查询功能集成到更大的系统中,比如Web应用或推荐系统,类似引用[2]中的医生推荐系统,但这里是首都查询。 总结步骤:确定数据结构(字典或数据库)、数据存储方式(代码内、文件、数据库)、实现查询函数(包括处理大小写和多个结果)、错误处理、扩展可能性。然后根据这些步骤编写代码示例,并解答相关问题。</think>### 基于首都名称的数据查询方法分步说明 #### 1. 数据结构设计 使用字典存储国家与首都的对应关系,支持双向查询: ```python # 国家为键,首都为值的字典 country_to_capital = { "中国": "北京", "美国": "华盛顿", "日本": "东京", "法国": "巴黎" } # 反向字典(首都为键,国家为值) capital_to_country = {v: k for k, v in country_to_capital.items()} ``` #### 2. 实现查询功能 ```python def search_by_capital(capital_name): # 统一转换为首字母大写格式(避免大小写敏感问题) formatted_capital = capital_name.strip().title() return capital_to_country.get(formatted_capital, "未找到对应国家") ``` #### 3. 添加动态数据源支持(以CSV文件为例) 创建`capitals.csv`文件: ```csv 国家,首都 中国,北京 美国,华盛顿 日本,东京 法国,巴黎 ``` 读取CSV文件构建数据结构: ```python import csv def load_data(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) return {row['国家']: row['首都'] for row in reader} country_to_capital = load_data('capitals.csv') capital_to_country = {v: k for k, v in country_to_capital.items()} ``` #### 4. 支持模糊查询(使用字符串相似度) ```python from difflib import get_close_matches def fuzzy_search(capital_name, cutoff=0.6): formatted_capital = capital_name.strip().title() if formatted_capital in capital_to_country: return capital_to_country[formatted_capital] # 获取最相似的首都名称 closest = get_close_matches(formatted_capital, capital_to_country.keys(), n=1, cutoff=cutoff) return capital_to_country[closest[0]] if closest else "未找到匹配项" ``` #### 5. 使用示例 ```python print(search_by_capital("北京")) # 输出:中国 print(fuzzy_search("东景")) # 输出:日本(基于相似度匹配) ``` #### 6. 扩展建议 - 结合数据库(如SQLite)实现大规模数据存储 - 集成到Web服务(使用Flask/Django框架) - 添加RESTful API接口 - 实现自动更新机制(如定时爬取最新数据)[^1]
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