python迭代函数例题 python迭代法求解方程

Python用迭代(yield)和递归解决八皇后问题

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国际象棋的皇后行走具有最高的灵活性,可以横、竖、斜共八个方向无限步行走。你需要将国际象棋8个皇后放在棋盘上,条件是任何一个皇后都不能威胁其他皇后,即任何两个皇后都不能吃掉对方。

分析:在棋盘的第一行尝试为第一个皇后选择一个位置,再在第二行尝试为第二个皇后选择一个位置,依次类推。在发现无法为一个皇后选择合适的位置后,回溯到前一个皇后,并尝试为它选择另一个位置。当八个皇后都放在棋盘上时即得到一种解。

用元组(其他序列也可以)表示可能的解(或一部分),例如(1,3,5)表示当前共摆放了三个皇后,第一个皇后在1行1列,第二个皇后在2行3列,第三个皇后在3行5列。

当前状态state,下一个皇后在下一行的next_x位置,根据皇后的行走规则,如果已有的皇后可以吃掉下一个皇后,则表示有冲突,否则没有。

函数conflict定义:接受用状态元组表示的既有皇后的位置,并确定下一个皇后的位置是否会导致冲突。

参数 next_x 表示下一个皇后的水平位置(x 坐标,即列),而 next_y 为下一个皇后的垂直位置(y 坐标,即行)。这个函数对既有的每个皇后执行简单的检查:如果下一个皇后与当前皇后的 x 坐标相同或在同一条对角线上,将发生冲突,因此返回True ;如果没有发生冲突,就返回False 。

abs(state[i] - next_x) in (0, next_y - i) 表示两个皇后的水平距离为0或等于垂直距离时为真、否则为假。

python编程题求助

a = 28

e = 0.0001

t = a

while abs(t*t*t - a)  e:

t = t - ( t*t*t - a )* 1.0 / (3 * t*t)

print ("%.10f" %t)

a是被开方数

python求s=a+aa+aaa+aaaa+aa.a的值,其中a是一个数字

解答过程如图所示:

Python在执行时,首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code(字节码),然后再由Python Virtual Machine(Python虚拟机)来执行这些编译好的byte code。

扩展资料:

Python的基本语法:

1、pass语句,表示此行为空,不运行任何操作。

2、assert语句,用于程序调试阶段时测试运行条件是否满足。

3、with语句,Python2.6以后定义的语法,在一个场景中运行语句块。比如,运行语句块前加密,然后在语句块运行退出后解密。

4、yield语句,在迭代器函数内使用,用于返回一个元素。自从Python 2.5版本以后。这个语句变成一个运算符。

5、raise语句,制造一个错误。

6、import语句,导入一个模块或包。

7、from import语句,从包导入模块或从模块导入某个对象。

参考资料来源:百度百科-Python

Python中的“迭代”详解

迭代器模式:一种惰性获取数据项的方式,即按需一次获取一个数据项。

所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence(句子)类,我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串,然后可以逐个单词迭代。

接下来测试 Sentence 实例能否迭代

序列可以迭代的原因:

iter()

解释器需要迭代对象 x 时,会自动调用iter(x)。

内置的 iter 函数有以下作用:

由于序列都实现了 __getitem__ 方法,所以都可以迭代。

可迭代对象:使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。

与迭代器的关系:Python 从可迭代对象中获取迭代器。

下面用for循环迭代一个字符串,这里字符串 'abc' 是可迭代的对象,用 for 循环迭代时是有生成器,只是 Python 隐藏了。

如果没有 for 语句,使用 while 循环模拟,要写成下面这样:

Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文(如列表推导,元组拆包等等)中的 StopIteration 异常。

标准的迭代器接口有两个方法:

__next__ :返回下一个可用的元素,如果没有元素了,抛出 StopIteration 异常。

__iter__ :返回 self,以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器,如 for 循环中。

迭代器:实现了无参数的 __next__ 方法,返回序列中的下一个元素;如果没有元素了,那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法,因此迭代器也可以迭代。

接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类:

注意, 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法,让 Sentence 实例既是可迭代对象,也是自身的迭代器。

为了“支持多种遍历”,必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器,而且各个迭代器要能维护自身的内部状态,因此这一模式正确的实现方式是,每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。

所以总结下来就是:

实现相同功能,但却符合 Python 习惯的方式是,用生成器函数代替 SentenceIteror 类。

只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字,该函数就是生成器函数。调用生成器函数,就会返回一个生成器对象。

生成器函数会创建一个生成器对象,包装生成器函数的定义体,把生成器传给 next(...) 函数时,生成器函数会向前,执行函数定义体中的下一个 yield 语句,返回产出的值,并在函数定义体的当前位置暂停,。最终,函数的定义体返回时,外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常,这一点与迭代器协议一致。

如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了,但是还不够慵懒。 惰性 ,是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值,这样做能节省内存,或许还能避免做无用的处理。

目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性,因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表,然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本,列表使用的内存量可能与文本本身一样多(或许更多,取决于文本中有多少非单词字符)。

re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本,返回的是一个生成器,按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰,即只在需要时才生成下一个单词。

标准库提供了很多生成器函数,有用于逐行迭代纯文本文件的对象,还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数:参数为任意的可迭代对象,返回值是生成器,用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。

第一组是用于 过滤 的生成器函数:从输入的可迭代对象中产出元素的子集,而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate),这个参数是个 布尔函数 ,有一个参数,会应用到输入中的每个元素上,用于判断元素是否包含在输出中。

以下为这些函数的演示:

第二组是用于映射的生成器函数:在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算,然后返回结果。

以下为这些函数的用法:

第三组是用于合并的生成器函数,这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。

以下为演示:

第四组是从一个元素中产出多个值,扩展输入的可迭代对象。

以下为演示:

第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素,不过会以某种方式重新排列。

下面的函数都接受一个可迭代的对象,然后返回单个结果,这种函数叫“归约函数”,“合拢函数”或“累加函数”,其实,这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现,但内置更加方便,而且还有一些优点。

参考教程:

《流畅的python》 P330 - 363

求解答Python中一个简单的迭代

首先这是个递归函数,功能是将一个10进制数,转换成一个其他进制的数,这里转换只是将结果打印出来。

递归这么调用foo(126,2)-foo(63,2),0-foo(31,2),1,0-foo(15,2),1,1,0-foo(7,2),1,1,1,0-foo(3,2),1,1,1,1,0-foo(1,2),1,1,1,1,1,0-1,1,1,1,1,0(共5个1,这个程序写的其实并不对。)有函数表示前面的先算出来,后面才能打印。所以虽然0是最先要打印的,但是却在最后一位,那是因为print放在函数调用的后面。

这个函数的应该在print后面加一句elif num0:print num这句和if缩进相同,这个程序的功能才正常,否则最高位会缺失。

不明白可追问。

python 函数 生成器 迭代 括号问题

1. print(L.values()) or type() L是个字典,values keys 那几个是字典的几个方法

2. print or type(g) g是生成器

3. 错误信息已经写的很清楚了 你问题说反了,fib(8)是生成器

其实是类型不同


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