python迭代函數(shù)例題 python迭代法求解方程

Python用迭代（yield）和遞歸解決八皇后問題

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國際象棋的皇后行走具有最高的靈活性，可以橫、豎、斜共八個方向無限步行走。你需要將國際象棋8個皇后放在棋盤上，條件是任何一個皇后都不能威脅其他皇后，即任何兩個皇后都不能吃掉對方。

分析：在棋盤的第一行嘗試為第一個皇后選擇一個位置，再在第二行嘗試為第二個皇后選擇一個位置，依次類推。在發(fā)現(xiàn)無法為一個皇后選擇合適的位置后，回溯到前一個皇后，并嘗試為它選擇另一個位置。當(dāng)八個皇后都放在棋盤上時即得到一種解。

用元組（其他序列也可以）表示可能的解（或一部分），例如（1，3，5）表示當(dāng)前共擺放了三個皇后，第一個皇后在1行1列，第二個皇后在2行3列，第三個皇后在3行5列。

當(dāng)前狀態(tài)state，下一個皇后在下一行的next_x位置，根據(jù)皇后的行走規(guī)則，如果已有的皇后可以吃掉下一個皇后，則表示有沖突，否則沒有。

函數(shù)conflict定義：接受用狀態(tài)元組表示的既有皇后的位置，并確定下一個皇后的位置是否會導(dǎo)致沖突。

參數(shù) next_x 表示下一個皇后的水平位置（x 坐標(biāo)，即列），而 next_y 為下一個皇后的垂直位置（y 坐標(biāo)，即行）。這個函數(shù)對既有的每個皇后執(zhí)行簡單的檢查：如果下一個皇后與當(dāng)前皇后的 x 坐標(biāo)相同或在同一條對角線上，將發(fā)生沖突，因此返回True ；如果沒有發(fā)生沖突，就返回False 。

abs(state[i] - next_x) in (0, next_y - i) 表示兩個皇后的水平距離為0或等于垂直距離時為真、否則為假。

python編程題求助

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是被開方數(shù)

python求s=a+aa+aaa+aaaa+aa.a的值，其中a是一個數(shù)字

解答過程如圖所示：

Python在執(zhí)行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（字節(jié)碼），然后再由Python Virtual Machine（Python虛擬機(jī)）來執(zhí)行這些編譯好的byte code。

擴(kuò)展資料：

Python的基本語法：

1、pass語句，表示此行為空，不運(yùn)行任何操作。

2、assert語句，用于程序調(diào)試階段時測試運(yùn)行條件是否滿足。

3、with語句，Python2.6以后定義的語法，在一個場景中運(yùn)行語句塊。比如，運(yùn)行語句塊前加密，然后在語句塊運(yùn)行退出后解密。

4、yield語句，在迭代器函數(shù)內(nèi)使用，用于返回一個元素。自從Python 2.5版本以后。這個語句變成一個運(yùn)算符。

5、raise語句，制造一個錯誤。

6、import語句，導(dǎo)入一個模塊或包。

7、from import語句，從包導(dǎo)入模塊或從模塊導(dǎo)入某個對象。

參考資料來源：百度百科-Python

Python中的“迭代”詳解

迭代器模式：一種惰性獲取數(shù)據(jù)項的方式，即按需一次獲取一個數(shù)據(jù)項。

所有序列都是可以迭代的。我們接下來要實現(xiàn)一個 Sentence（句子）類，我們向這個類的構(gòu)造方法傳入包含一些文本的字符串，然后可以逐個單詞迭代。

接下來測試 Sentence 實例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

解釋器需要迭代對象 x 時，會自動調(diào)用iter(x)。

內(nèi)置的 iter 函數(shù)有以下作用：

由于序列都實現(xiàn)了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代對象：使用內(nèi)置函數(shù) iter() 可以獲取迭代器的對象。

與迭代器的關(guān)系：Python 從可迭代對象中獲取迭代器。

下面用for循環(huán)迭代一個字符串，這里字符串 'abc' 是可迭代的對象，用 for 循環(huán)迭代時是有生成器，只是 Python 隱藏了。

如果沒有 for 語句，使用 while 循環(huán)模擬，要寫成下面這樣：

Python 內(nèi)部會處理 for 循環(huán)和其他迭代上下文（如列表推導(dǎo)，元組拆包等等）中的 StopIteration 異常。

標(biāo)準(zhǔn)的迭代器接口有兩個方法：

__next__ ：返回下一個可用的元素，如果沒有元素了，拋出 StopIteration 異常。

__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代對象的地方使用迭代器，如 for 循環(huán)中。

迭代器：實現(xiàn)了無參數(shù)的 __next__ 方法，返回序列中的下一個元素；如果沒有元素了，那么拋出 StopIteration 異常。Python 中的迭代器還實現(xiàn)了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下來使用迭代器模式實現(xiàn) Sentence 類：

注意， 不要 在 Sentence 類中實現(xiàn) __next__ 方法，讓 Sentence 實例既是可迭代對象，也是自身的迭代器。

為了“支持多種遍歷”，必須能從同一個可迭代的實例中獲取多個獨(dú)立的迭代器，而且各個迭代器要能維護(hù)自身的內(nèi)部狀態(tài)，因此這一模式正確的實現(xiàn)方式是，每次調(diào)用 iter(my_iterable) 都新建一個獨(dú)立的迭代器。

所以總結(jié)下來就是：

實現(xiàn)相同功能，但卻符合 Python 習(xí)慣的方式是，用生成器函數(shù)代替 SentenceIteror 類。

只要 Python 函數(shù)的定義體中有 yield 關(guān)鍵字，該函數(shù)就是生成器函數(shù)。調(diào)用生成器函數(shù)，就會返回一個生成器對象。

生成器函數(shù)會創(chuàng)建一個生成器對象，包裝生成器函數(shù)的定義體，把生成器傳給 next(...) 函數(shù)時，生成器函數(shù)會向前，執(zhí)行函數(shù)定義體中的下一個 yield 語句，返回產(chǎn)出的值，并在函數(shù)定義體的當(dāng)前位置暫停，。最終，函數(shù)的定義體返回時，外層的生成器對象會拋出 StopIteration 異常，這一點(diǎn)與迭代器協(xié)議一致。

如今這一版 Sentence 類相較之前簡短多了，但是還不夠慵懶。 惰性 ，是如今人們認(rèn)為最好的特質(zhì)。惰性實現(xiàn)是指盡可能延后生成值，這樣做能節(jié)省內(nèi)存，或許還能避免做無用的處理。

目前實現(xiàn)的幾版 Sentence 類都不具有惰性，因為 __init__ 方法急迫的構(gòu)建好了文本中的單詞列表，然后將其綁定到 self.words 屬性上。這樣就得處理整個文本，列表使用的內(nèi)存量可能與文本本身一樣多（或許更多，取決于文本中有多少非單詞字符）。

re.finditer 函數(shù)是 re.findall 函數(shù)的惰性版本，返回的是一個生成器，按需生成 re.MatchObject 實例。我們可以使用這個函數(shù)來讓 Sentence 類變得懶惰，即只在需要時才生成下一個單詞。

標(biāo)準(zhǔn)庫提供了很多生成器函數(shù)，有用于逐行迭代純文本文件的對象，還有出色的 os.walk 函數(shù)等等。本節(jié)專注于通用的函數(shù)：參數(shù)為任意的可迭代對象，返回值是生成器，用于生成選中的、計算出的和重新排列的元素。

第一組是用于 過濾 的生成器函數(shù)：從輸入的可迭代對象中產(chǎn)出元素的子集，而且不修改元素本身。這種函數(shù)大多數(shù)都接受一個斷言參數(shù)(predicate)，這個參數(shù)是個 布爾函數(shù) ，有一個參數(shù)，會應(yīng)用到輸入中的每個元素上，用于判斷元素是否包含在輸出中。

以下為這些函數(shù)的演示：

第二組是用于映射的生成器函數(shù)：在輸入的單個/多個可迭代對象中的各個元素上做計算，然后返回結(jié)果。

以下為這些函數(shù)的用法：

第三組是用于合并的生成器函數(shù)，這些函數(shù)都可以從輸入的多個可迭代對象中產(chǎn)出元素。

以下為演示：

第四組是從一個元素中產(chǎn)出多個值，擴(kuò)展輸入的可迭代對象。

以下為演示：

第五組生成器函數(shù)用于產(chǎn)出輸入的可迭代對象中的全部元素，不過會以某種方式重新排列。

下面的函數(shù)都接受一個可迭代的對象，然后返回單個結(jié)果，這種函數(shù)叫“歸約函數(shù)”，“合攏函數(shù)”或“累加函數(shù)”，其實，這些內(nèi)置函數(shù)都可以用 functools.reduce 函數(shù)實現(xiàn)，但內(nèi)置更加方便，而且還有一些優(yōu)點(diǎn)。

參考教程：

《流暢的python》 P330 - 363

求解答Python中一個簡單的迭代

首先這是個遞歸函數(shù)，功能是將一個10進(jìn)制數(shù)，轉(zhuǎn)換成一個其他進(jìn)制的數(shù)，這里轉(zhuǎn)換只是將結(jié)果打印出來。

遞歸這么調(diào)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個1，這個程序?qū)懙钠鋵嵅⒉粚Α?有函數(shù)表示前面的先算出來，后面才能打印。所以雖然0是最先要打印的，但是卻在最后一位，那是因為print放在函數(shù)調(diào)用的后面。

這個函數(shù)的應(yīng)該在print后面加一句elif num0:print num這句和if縮進(jìn)相同，這個程序的功能才正常，否則最高位會缺失。

不明白可追問。

python 函數(shù) 生成器 迭代 括號問題

1. print(L.values()) or type() L是個字典，values keys 那幾個是字典的幾個方法

2. print or type(g) g是生成器

3. 錯誤信息已經(jīng)寫的很清楚了 你問題說反了，fib(8)是生成器

其實是類型不同

網(wǎng)頁標(biāo)題：python迭代函數(shù)例題 python迭代法求解方程
路徑分享：http://www.muchs.cn/article18/docsgdp.html

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