2024-08-07

这是一个使用Python Flask框架实现的应急救援队管理系统的简化示例。




from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
 
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///db.sqlite'
db = SQLAlchemy(app)
 
class Member(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    phone = db.Column(db.String(12), unique=True, nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
    address = db.Column(db.String(200), unique=False, nullable=False)
 
    def __repr__(self):
        return '<Member %r>' % self.name
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/members/')
def members():
    members = Member.query.all()
    return render_template('members.html', members=members)
 
@app.route('/add_member/', methods=['GET', 'POST'])
def add_member():
    if request.method == 'POST':
        member = Member(name=request.form['name'], phone=request.form['phone'],
                        email=request.form['email'], address=request.form['address'])
        db.session.add(member)
        db.session.commit()
        return redirect(url_for('members'))
    return render_template('add_member.html')
 
if __name__ == '__main__':
    db.create_all()
    app.run(debug=True)

在这个示例中,我们定义了一个简单的应急救援队管理系统。系统包括一个成员列表页面,一个添加成员页面。成员信息包括姓名、电话、邮箱和地址。使用Flask SQLAlchemy进行数据库操作。

注意:这只是一个简化示例,实际应用中需要进一步完善,例如添加用户认证、权限控制、错误处理等。

2024-08-07

在提供代码示例之前,我需要澄清一点:“药品外送小程序”是一个具体的应用程序,它需要实现用户下单、查看物流、支付等功能。在设计这样一个系统时,需要考虑的因素包括用户身份验证、订单管理、支付集成、物流跟踪等。

由于篇幅所限,我将提供一个简单的Django框架下的Python脚本示例,它包含了用户注册、登录、创建订单和查看订单的基本功能。




from django.contrib.auth.models import User
from django.db import models
 
# 订单状态
STATUS_CHOICES = (
    ('Pending', '待处理'),
    ('Paid', '已支付'),
    ('Shipped', '已发货'),
    ('Delivered', '已送达'),
)
 
# 订单模型
class Order(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    status = models.CharField(max_length=20, choices=STATUS_CHOICES, default='Pending')
    # 其他订单相关字段,如商品、价格等
 
# 用户注册
def register_user(username, password):
    user = User.objects.create_user(username=username, password=password)
    user.save()
 
# 用户登录
def login_user(username, password):
    user = authenticate(request, username=username, password=password)
    if user is not None:
        login(request, user)
        return True
    return False
 
# 创建订单
def create_order(user, status):
    order = Order.objects.create(user=user, status=status)
    order.save()
    return order
 
# 查看订单
def view_order(order_id):
    order = Order.objects.get(id=order_id)
    return order

这个示例只是一个起点,实际的应用程序需要更多的功能,如支付集成、物流信息的自动更新、用户界面设计等。在设计过程中,还需要考虑安全性问题,如密码存储、用户权限管理等。

由于篇幅限制,我不能提供完整的项目代码,但我可以提供一个基本的Python Flask或Django框架项目的骨架,并且可以根据需要进行定制。如果你需要这样的帮助,请告诉我,我会根据需求提供一个更详细的解决方案。

2024-08-07

由于提供的资源是一个完整的医疗系统,其中包含了多个模块,如病患管理、药品管理等,并且涉及到的代码量较大,我无法提供一个完整的代码实例。但我可以提供一个关于如何连接MySQL数据库的简单示例。




import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
 
public class DatabaseConnection {
    private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/hospital_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC";
    private static final String USER = "root";
    private static final String PASS = "password";
 
    public static Connection getConnection() throws SQLException {
        Connection conn = null;
        try {
            // 加载MySQL JDBC驱动程序
            Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
            // 建立连接
            conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASS);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            throw new SQLException("MySQL JDBC Driver not found.");
        }
        return conn;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Connection conn = getConnection();
            if (conn != null) {
                System.out.println("Connected to the database successfully.");
                // 在这里可以执行其他数据库操作
                // ...
                // 关闭连接
                conn.close();
            }
        } catch (SQLException e) {
            System.out.println("Connection to database failed: " + e.getMessage());
        }
    }
}

在这个示例中,我们首先加载了MySQL的JDBC驱动程序,然后通过DriverManager获取了一个数据库连接。请注意,您需要将DB_URLUSERPASS替换为您自己的数据库连接信息。

这个简单的例子展示了如何在Java中连接到MySQL数据库,并在成功连接后关闭连接。在实际应用中,您可能需要添加更多的异常处理和数据库操作逻辑。

2024-08-07

对于开发一个企业移动OA系统的APP,我们可以使用不同的编程语言和平台,但是需要确定具体的需求和技术栈。以下是使用Java、PHP、Node.js和Python的不同技术栈的大致开发步骤。

Java (使用Android Studio开发APP):

  1. 设计数据库。
  2. 创建后端服务(使用Spring Boot或其他Java框架)。
  3. 集成REST API。
  4. 开发APP并连接后端服务。

PHP (使用Laravel或者Symfony框架开发后端):

  1. 设计数据库。
  2. 创建后端服务。
  3. 集成REST API。
  4. 开发APP并连接后端服务。

Node.js (使用Express.js框架开发后端):

  1. 设计数据库。
  2. 创建后端服务。
  3. 集成REST API。
  4. 开发APP并连接后端服务。

Python (使用Django或Flask框架开发后端):

  1. 设计数据库。
  2. 创建后端服务。
  3. 集成REST API。
  4. 开发APP并连接后端服务。

注意:具体的代码实现会依赖于具体的需求和功能,以上只是提供了大致的开发流程。在实际开发中,还需要考虑权限管理、工作流程管理、通知提醒、文件管理等功能。

2024-08-07



import json
 
def generate_html(points, filename="index.html"):
    # 确保输入是一个有效的点集合
    points = validate_points(points)
 
    # 生成HTML文件
    html_content = f"""
    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
        <title>经纬度点位可视化</title>
        <meta charset="UTF-8">
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
        <style>
            #map {{ width: 100%; height: 400px; }}
        </style>
        <script src="https://polyfill.io/v3/polyfill.min.js?features=default"></script>
        <script
            src="https://maps.googleapis.com/maps/api/js?key=YOUR_API_KEY&callback=initMap&v=weekly"
            defer></script>
        <script>
            var points = {json.dumps(points)};
            function initMap() {{
                const map = new google.maps.Map(document.getElementById("map"), {{
                    center: {{ lat: -34.397, lng: 150.644 },
                    zoom: 8,
                }});
 
                points.forEach(function(point, index) {{
                    new google.maps.Marker({{
                        position: point,
                        map: map,
                        title: '点位 ' + index
                    }});
                }});
            }}
        </script>
    </head>
    <body>
        <div id="map"></div>
    </body>
    </html>
    """
 
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as file:
        file.write(html_content)
 
 
def validate_points(points):
    # 这里可以添加更多的验证逻辑,确保点的格式正确
    valid_points = []
    for point in points:
        if isinstance(point, dict) and 'lat' in point and 'lng' in point:
            valid_points.append({'lat': point['lat'], 'lng': point['lng']})
    return valid_points
 
# 使用示例
points = [
    {'lat': -34.397, 'lng': 150.644},
    {'lat': -35.397, 'lng': 151.644},
    {'lat': -36.397, 'lng': 152.644}
]
 
generate_html(points)

这个代码示例提供了一个函数generate_html,它接受一个经纬度点的列表,然后生成一个HTML文件,该文件包含了一个Google地图,该地图根据传入的点位展示了标记。这个示例还提供了一个辅助函数validate_points来确保点的格式是正确的。需要注意的是,在实际使用中,你需要替换YOUR_API_KEY为你自己的Google Maps API 密钥。

2024-08-07

由于篇幅原因,这里只提供Tailwind CSS中Flex和Grid布局相关样式的核心函数和类的示例。




# Tailwind CSS Flex布局样式示例
def tailwind_flex_styles():
    return {
        "flex": "flex",  # 启用flex布局
        "flex-row": "flex-row",  # 子元素沿水平方向排列
        "flex-col": "flex-col",  # 子元素沿垂直方向排列
        "flex-wrap": "flex-wrap",  # 子元素超出容器时自动换行
        "flex-nowrap": "flex-nowrap",  # 子元素超出容器时不自动换行
        "flex-1": "flex-1",  # 子元素占据等分空间
        "justify-start": "justify-start",  # 子元素向左对齐
        "justify-end": "justify-end",  # 子元素向右对齐
        "justify-center": "justify-center",  # 子元素居中对齐
        "justify-between": "justify-between",  # 两端对齐,子元素之间的间隔相等
        "items-start": "items-start",  # 子元素顶部对齐
        "items-end": "items-end",  # 子元素底部对齐
        "items-center": "items-center",  # 子元素垂直居中对齐
        "content-start": "content-start",  # 子元素内容顶部对齐
        "content-end": "content-end",  # 子元素内容底部对齐
        "content-center": "content-center",  # 子元素内容垂直居中对齐
        "self-start": "self-start",  # 元素自身顶部对齐
        "self-end": "self-end",  # 元素自身底部对齐
        "self-center": "self-center",  # 元素自身垂直居中对齐
        "self-stretch": "self-stretch",  # 元素自身伸展填满空间
        "flex-grow": "flex-grow-0",  # 子元素不自动增长
        "flex-grow-0": "flex-grow-0",  # 子元素不自动增长
        "flex-grow-1": "flex-grow-1",  # 子元素自动增长
    }
 
# Tailwind CSS Grid布局样式示例
def tailwind_grid_styles():
    return {
        "grid": "grid",  # 启用grid布局
        "grid-cols-1": "grid-cols-1",  # 列数为1
        "grid-cols-2": "grid-cols-2",  # 列数为2
        "grid-cols-3": "grid-cols-3",  # 列数为3
        "grid-cols-4": "grid-cols-4",  # 列数为4
        "grid-rows-1": "grid-rows-1",  # 行数为1
        "grid-rows-2": "grid-rows-2",  # 行数为2
        "grid-rows-3": "grid-rows-3",  # 行数为3
        "grid-rows-4": "grid-rows-4",  # 行数为4
        "gap-1": "gap-1",  # 格子间隔为1
        "gap-2": "gap-2",  # 格子间隔为2
        "gap-4": "gap-4",  # 格子间隔为4
        "gap-8": "gap-8",  # 格子间隔为8
        "auto-cols-min": "auto-cols-min",  # 列宽自适应
        "auto-rows-min": "auto-rows-min",  # 行高自适应
    }

这段

2024-08-07



import requests
import json
import pandas as pd
 
# 设置请求头,模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
# 目标URL,这里以一个假设的Ajax请求为例
url = 'http://example.com/api/data'
 
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = json.loads(response.text)
    
    # 这里假设data是一个包含多个字典的列表,每个字典代表一个数据项
    # 使用pandas创建DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 保存为CSV文件
    df.to_csv('output.csv', index=False)
    print('数据爬取成功,CSV文件已保存。')
else:
    print('数据爬取失败,状态码:', response.status_code)

这个代码示例展示了如何使用Python的requests库来发送HTTP GET请求,并使用json库来解析返回的JSON数据。然后,使用pandas库将数据转换为DataFrame并保存为CSV文件。这个流程是进行Ajax数据爬取的基本步骤,适用于多数Ajax动态数据的抓取。

2024-08-07

由于这个问题看起来像是一个作业或者研究问题,我将提供一个简化的社团管理系统的框架,使用Flask作为Web框架。这个系统将包含用户管理、社团信息管理等基本功能。




from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'your_secret_key'
 
# 用户模型(简化版)
users = {
    'user1': 'password1',
    'user2': 'password2',
}
 
# 社团信息(简化版)
clubs = []
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/login/', methods=['GET', 'POST'])
def login():
    if request.method == 'POST':
        username = request.form['username']
        password = request.form['password']
        if username in users and users[username] == password:
            return redirect(url_for('dashboard'))
        return '登录失败'
    return render_template('login.html')
 
@app.route('/dashboard/')
def dashboard():
    return render_template('dashboard.html')
 
@app.route('/clubs/', methods=['GET', 'POST'])
def clubs_page():
    if request.method == 'POST':
        club_name = request.form['club_name']
        club_info = request.form['club_info']
        # 添加社团信息到clubs列表(简化版,未连接数据库)
        clubs.append({'name': club_name, 'info': club_info})
        return redirect(url_for('clubs_page'))
    return render_template('clubs.html', clubs=clubs)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个简化版的代码中,我们定义了一个Flask应用,包括了用户认证、登录页面、管理页面和社团信息管理页面。这个系统没有连接数据库,所以用户信息和社团信息都存储在内存中,这在真实应用中是不可接受的。在实际应用中,你需要使用数据库来存储这些信息。

这个例子只展示了如何使用Flask框架创建一个简单的Web应用,具体的实现细节(如表单验证、用户界面等)需要根据实际需求进一步设计和实现。

2024-08-07

题目:最小矩阵宽度

给定一个包含非负整数的二维矩阵,矩阵中的某个矩形区域的数字表示该区域的高度,请找出能包含至少一个水滴的最小矩形区域的宽度。

如果没有能包含水滴的区域,返回0。

示例 1:

输入: heights = [[1, 2, 5], [6, 4, 7], [8, 3, 6]]

输出: 2

示例 2:

输入: heights = [[1, 2, 5], [8, 3, 7], [5, 6, 4]]

输出: 1

示例 3:

输入: heights = [[1, 2, 5], [4, 3, 7], [8, 6, 6]]

输出: 0

提示:

  1. 1 <= heights.length, heights[r].length <= 105
  2. 0 <= heights[r][c] <= 107

来源:LeetCode

方法一:暴力法




public int minWidthArrow(int[][] heights) {
    int m = heights.length;
    int n = heights[0].length;
    int ans = Integer.MAX_VALUE;
 
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            int minHeight = Integer.MAX_VALUE;
            for (int k = i; k < m; ++k) {
                for (int l = j; l < n; ++l) {
                    minHeight = Math.min(minHeight, heights[k][l]);
                    if (minHeight > heights[i][j]) {
                        ans = Math.min(ans, l - j + 1);
                        break;
                    }
                }
            }
        }
    }
 
    return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
}

方法二:单调栈




public int minWidthArrow(int[][] heights) {
    int m = heights.length, n = heights[0].length;
    int[][] next = new int[m][n];
    boolean[][] seen = new boolean[m][n];
    Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
 
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            if (seen[i][j]) continue;
            int h = heights[i][j];
            queue.offer(new int[]{i, j});
            seen[i][j] = true;
            while (!queue.isEmpty()) {
                int[] t = queue.poll();
                int ni = t[0], nj = t[1];
                for (int[] dir : new int[][]{{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}) {
                    int nni = ni + dir[0], nnj = nj + dir[1];
                    if (nni >= 0 && nni < m && nnj >= 0 && nnj < n && !seen[nni][nnj]) {
                        if (heights[nni][nnj] >= h) {
                            next[nni][nnj] = nj - nj + 1;
                            queue.offer(new int[]{nni, nnj});
                            seen[nni][nnj] = true;
                        } else {
                            next[nni][nnj] = nj - nnj + 1;
                        }
                    }
                }
            }
        }
   
2024-08-07

题目描述:

给定两个字符串 A 和 B,现要从 A 中删除特定数量的字符,使得结果包含 B 中所有的字符。请找出最小需要删除的字符数量。

输入描述:

输入包含多组测试数据。每组测试数据共两行,第一行代表字符串 A,第二行代表字符串 B。

输出描述:

对于每组测试数据,输出最小需要删除的字符数量。

示例:

输入:

abcde

abcd

输出:

1

解决方案:

这是一个经典的动态规划问题,可以通过维护一个数组来记录到当前位置为止,需要删除的最小字符数。

以下是使用不同语言实现的解决方案:

Java 代码




import java.util.Scanner;
 
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNextLine()) {
            String A = scanner.nextLine();
            String B = scanner.nextLine();
            System.out.println(minDeletion(A, B));
        }
        scanner.close();
    }
 
    private static int minDeletion(String A, String B) {
        int m = A.length();
        int n = B.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
 
        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            dp[i][0] = 0;
        }
        for (int j = 0; j <= n; j++) {
            dp[0][j] = 0;
        }
 
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (A.charAt(i - 1) == B.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        return m - dp[m][n];
    }
}

JavaScript 代码




process.stdin.setEncoding('utf8');
process.stdin.on('data', function (chunk) {
    const lines = chunk.trim().split('\n');
    const A = lines[0];
    const B = lines[1];
    process.stdout.write(minDeletion(A, B) + '\n');
});
 
function minDeletion(A, B) {
    let m = A.length;
    let n = B.length;
    let dp = new Array(m + 1).fill(0).map(() => new Array(n + 1).fill(0));
 
    for (let i = 0; i <= m; i++) {
        dp[i][0] = 0;
    }
    for (let j = 0; j <= n; j++) {
        dp[0][j] = 0;
    }
 
    for (let i = 1; i <= m; i++) {
        for (let j = 1; j <= n; j++) {
            if (A[i - 1] === B[j - 1]) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
            } else {
                dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
            }
        }
    }
    return m - dp[m][n];
}

Python 代码




import sys
 
def minDe