1、实现一个数字的反转,比如输入12345,输出54321
num = 12345
num_str = str(num)
reversed_num_str = num_str[::-1]
reversed_num = int(reversed_num_str)
print(reversed_num) # 输出 54321
- 代码解析:首先将输入的数字转换为字符串,然后使用切片操作将字符串反转,最后再将反转后的字符串转换回数字类型。
2、统计在一个队列中的数字,有多少个正数,多少个负数,如[1,3,5,7,0,-1,-9,-4,-5,8]
nums = [1, 3, 5, 7, 0, -1, -9, -4, -5, 8]
positive_count = 0
negative_count = 0
for num in nums:
if num > 0:
positive_count += 1
elif num < 0:
negative_count += 1
print(f"正数数量:{positive_count},负数数量:{negative_count}")
- 代码解析:首先定义了一个数字列表
nums
,然后用变量positive_count
和negative_count
分别记录其中的正数和负数数量。循环遍历这个列表,对于每个数字,如果它是正数则正数数量加一,否则如果是负数则负数数量加一。最后输出正数和负数数量的统计结果。
3、一个数的阶乘运算,求结果,如求5的阶乘结果。
n = 5 # 求 5 的阶乘
factorial = 1 # 阶乘的初始值为 1
for i in range(1, n+1):
factorial *= i # 依次乘以 1, 2, 3, ..., n
print(factorial) # 输出 120
- 代码解析:首先定义了待求阶乘的数
n
,然后将阶乘的初始值设为 1。在循环中,使用range(1, n+1)
来遍历 1 到 n 这n个数的值。对于每个数,用factorial
依次乘以它,最终得到的结果即为阶乘。最后输出结果
4、1加到N的阶层之和,比如N=4, result = (1! + 2! + 3! + 4!)
n = 4
factorial_sum = 0 # 1到N的阶层之和
result = 0 # 最终的结果
# 循环计算1到N的阶层之和
for i in range(1, n+1):
factorial = 1 # 用来记录i的阶层
for j in range(1, i+1):
factorial *= j
factorial_sum += factorial
# 累加到结果中
result += factorial_sum
print(result) # 输出 33
- 代码解析:首先定义了待求解的数
n
和计算 1 到 N 的阶层之和的变量factorial_sum
。在循环中,使用两层嵌套循环来计算 i 的阶层,然后把所有阶层求和得到factorial_sum
。最后将factorial_sum
加入到最终结果result
中。最后输出结果。
5、求出1000以内的完全数
for n in range(2, 1001):
factors = [] # 用来存储n的因子
for i in range(1, n):
if n % i == 0:
factors.append(i) # 将i加入到n的因子列表中
if sum(factors) == n:
print(n)
- 代码解析:外层循环
for n in range(2, 1001)
遍历所有可能的完全数,即从2到1000。在内层循环for i in range(1, n)
中,使用n % i == 0
来判断i是否是n的因子,如果是则将它加入到因子列表factors
中。在循环结束后,使用sum(factors) == n
来判断所有因子的和是否等于n,如果是则说明n是完全数,输出它的值即可。 - 完全数是指除自身外所有因子之和等于自身的数。其中最经典的两个完全数是6和28,它们的因子分别是1, 2, 3和1, 2, 4, 7, 14。
6、求出1000以内的水仙花数
for n in range(100, 1000):
# 将 n 的每一位取出来,计算它们的立方和
digits = [int(d) for d in str(n)]
digit_cubes_sum = sum(d ** 3 for d in digits)
# 如果立方和等于 n,则说明这是一个水仙花数
if digit_cubes_sum == n:
print(n)
- 代码解析:外层循环
for n in range(100, 1000)
遍历所有三位数,内层使用了列表推导式和sum()
函数来计算 n 的每个数字的立方和。在判断时,如果立方和等于 n,说明 n 是一个水仙花数,将它输出即可。 - 水仙花数是指一个 n 位数(n≥3)它的每个位上的数字的 n 次幂之和等于它本身。比如 153 就是一个水仙花数,因为 1^3 + 5^3+ 3^3 = 153.
7、求出1000以内的回文数
for n in range(100, 1000):
# 将 n 转换为字符串,并将字符串反转后再转成数字
reversed_n = int(str(n)[::-1])
# 如果翻转后的数等于 n,则说明 n 是一个回文数
if reversed_n == n:
print(n)
- 代码解析:外层循环
for n in range(100, 1000)
遍历所有三位数,将每个数字转换成字符串,然后使用字符串切片[::-1]
反转它,并将反转后的字符串转回数字。在判断时,如果反转后的数等于 n,则说明 n 是一个回文数,将它输出即可。 - 回文数是指一个数字从左往右和从右往左读都是一样的,比如 121、1221。
8、实现一个数字的斐波那契数列
# 方式一:循环实现
def fib(n):
a, b = 0, 1
for i in range(n):
a, b = b, a + b
return a
# 测试代码
n = 10
print([fib(i) for i in range(n)]) # 输出结果为 [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
# 方式二:递归实现
def fib(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
# 测试代码
n = 10
print([fib(i) for i in range(n)]) # 输出结果为 [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
-
代码解析:
- **方式一(循环实现):初始化 a 和 b 为 0 和 1,然后使用 **
for
循环遍历 0 到 n-1,每次将 a 和 b 的值更新为 b 和 a+b,最后返回 a。 - **方式二(递归实现):首先判断 n 的值是否小于等于 1,如果是,则直接返回 n。否则,递归调用 **
fib(n-1)
和fib(n-2)
并返回它们的和。
- **方式一(循环实现):初始化 a 和 b 为 0 和 1,然后使用 **
-
斐波那契数列是指从 0 和 1 开始,后续每个数都等于前两个数之和的数列。其数值为:1、1、2、3、5、8、13、21、34……在数学上,这一数列以如下递推的方法定义:F(0)=1,F(1)=1, F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)(n ≥ 2,n ∈ N*)
9、统计列表1~9999中包含3的元素的总个数
import re
# 方式一:循环实现
count = 0
# 遍历 1~9999 中的每个数字,将数字转换成字符串并查找其中是否包含字符 3
for i in range(1, 10000):
if '3' in str(i):
count += 1
print(count) # 输出结果为 3439
# 方式二:循环+正则匹配实现
theList = list(filter(lambda x: re.match('(.*?)3(.*?)',str(x)) ,a))
print(f"列表[1~9999]中包含3的元素总个数为:{len(theList)}") # 输出结果为 3439
代码解析:
- 方式一(循环):使用
for
循环遍历 1~9999 中的每个数字,并将每个数字转换成字符串,然后查找其中是否包含字符 3。如果包含,则将计数器加 1。最后,计数器的值就是包含数字 3 的元素的个数 - 方式二(循环+正则匹配):
re.match()
函数用于检查列表a
中的每个元素是否包含数字3。正则表达式(.*?)3(.*?)
匹配任何包含数字3的字符串,无论它在字符串中的位置如何。filter()
函数用于创建一个新列表,其中仅包含与正则表达式匹配的a
中的元素。lambda
函数用于定义一个简单的函数,它接受一个参数x
,并且如果re.match('(.*?)3(.*?)',str(x))
返回一个匹配对象(即如果x
包含数字3),则返回True
,否则返回False
。 结果列表被赋值给变量theList
。 -len()
函数用于计算theList
的长度,这给出了在范围[1, 9999]中包含数字3的元素的总数。
10、写一个冒泡排序的算法程序
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
# 遍历 n 次
for i in range(n):
# 第 i 次遍历,找出未排序部分的最大元素并将其放到末尾
for j in range(n - i - 1):
if arr[j] > arr[j + 1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
# 测试代码
arr = [5, 2, 8, 4, 1]
bubble_sort(arr)
print(arr) # 输出结果为 [1, 2, 4, 5, 8]
- 代码解析:
bubble_sort()
函数接收一个列表arr
,并将其进行冒泡排序。具体实现时,使用两个嵌套的循环对列表中的所有元素进行比较,如果相邻两个元素的顺序相反,则交换它们的顺序,直到整个列表都排好序。- **先定义了一个列表 **
arr
,然后调用bubble_sort(arr)
对其进行冒泡排序,并输出排序后的结果。
- 冒泡排序是一种基本的排序算法,也是最简单的一种排序算法之一。它的基本思想是:通过重复交换相邻的两个元素来实现排序。具体来说,冒泡排序的过程如下:
- 从列表的第一个元素开始,依次比较相邻的两个元素,如果第一个元素大于第二个元素,则交换它们的位置;
- 继续比较第二个元素和第三个元素,如果第二个元素大于第三个元素,则交换它们的位置;
- 重复上述步骤,直到比较到列表的最后一个元素;
- 重复上述步骤,直到列表中的所有元素都按照从小到大的顺序排列为止。
11、用python实现二分法排序
def binary_search(arr, target):
low, high = 0, len(arr) - 1
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] < target:
low = mid + 1
else:
high = mid - 1
return -1
# 测试代码
arr = [1, 3, 4, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 16]
target = 9
pos = binary_search(arr, target)
if pos == -1:
print("元素不在列表中")
else:
print("元素在列表中的下标为:", pos)
- 代码解析:
binary_search()
函数接收一个有序列表arr
和一个待查找的元素target
,并返回该元素在列表中的下标(从 0 开始计数);如果该元素不在列表中,则返回 -1。二分查找算法通过不断地将待查找部分缩小一半来实现查找- **有序列表 **
arr
和一个待查找的元素target
,然后调用binary_search(arr, target)
函数查找该元素在列表中的下标,并输出结果。
- 二分查找,也叫二分查找、折半查找,是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。二分查找每次将查找区间减半,直到找到目标元素,或者确定目标元素不存在于数组中。具体来说,二分查找的基本步骤如下:
- 首先,令左侧下标
low
等于数组的第一个元素下标,右侧下标high
等于数组的最后一个元素下标,计算中间下标mid
; - 比较中间下标的值与目标值的大小关系。若相等,则返回中间下标;若小于目标值,则目标值在中间下标的右侧,将
low
置为mid
+ 1;否则目标值在中间下标的左侧,将high
置为mid
- 1; - 重复上述步骤,直到
low
大于high
,表示查找区间为空,返回 -1。
- 首先,令左侧下标
12、写一个快排的算法程序
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2] # 选择中间的元素作为基准值
left = [x for x in arr if x < pivot] # 小于基准值的放在左边
mid = [x for x in arr if x == pivot] # 等于基准值的放在中间
right = [x for x in arr if x > pivot] # 大于基准值的放在右边
return quick_sort(left) + mid + quick_sort(right)
# 测试代码
arr = [5, 2, 8, 4, 1]
arr_sorted = quick_sort(arr)
print(arr_sorted) # 输出结果为 [1, 2, 4, 5, 8]
- 代码解析:
quick_sort()
函数接收一个列表arr
,并返回排序后的新列表。具体实现时,先选择列表中间的元素作为基准值pivot
,然后将列表分成三部分:小于基准值的放在左边,等于基准值的放在中间,大于基准值的放在右边。然后递归地对左、右两个子列表进行排序。- **先定义了一个列表 **
arr
,然后调用quick_sort(arr)
将其进行快速排序,并输出排序后的结果。
- 快速排序(Quick Sort)是一种常用的排序算法,属于交换排序的一种。其基本思想是:选定一个基准值,将列表分成两个子列表,小于基准值的放在左边,大于或等于基准值的放在右边,然后递归地对左、右两个子列表进行排序,最终将整个列表排序。具体来说,快速排序算法的基本步骤如下:
- 确定基准值:选取一个基准值,在列表中选择一个元素作为基准值。
- 分割:将列表按照基准值进行分割,小于基准值的放在左边,大于或等于基准值的放在右边。分割后,将列表分成了两个部分,左边部分的所有元素都小于基准值,右边部分的所有元素都大于或等于基准值。
- 递归:对左、右两个子列表分别进行快速排序的递归操作,直到排序完成。
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