简答题 幂 定义一个“匿名函数”，它的功能是计算一个输入值的3次幂，将匿名函数赋值给变量power，然后输入一个数值 15，并输出计算结果。

一个“匿名函数”是指没有命名的函数，通常用于在代码中临时定义一些小的功能。在Python中，可以使用lambda表达式来创建匿名函数。

定义一个计算一个输入值的3次幂的匿名函数，可以使用以下代码：

power = lambda x: x ** 3

然后，将输入值15传递给这个函数，可以使用以下代码：

result = power(15)

最后，输出计算结果，可以使用以下代码：

print(result)

完整的代码如下：

power = lambda x: x ** 3
result = power(15)
print(result)

输出结果为：

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相关问题

出一道分治法相关的简答题，包含三个问，最后一个是算法设计

好的，这是一道分治法相关的简答题，包含三个问题，最后一个是算法设计：

问题1：请简要解释一下分治法的基本思想和步骤。

回答1：分治法是一种算法设计策略，其基本思想是将问题分解为更小的子问题，然后解决这些子问题，并将子问题的解合并以得到原始问题的解。它的步骤包括：

1. 分解：将原始问题划分为若干个规模较小、结构与原问题相似的子问题。
2. 解决：递归地解决每个子问题。如果子问题规模足够小，则直接求解。
3. 合并：将子问题的解合并为原始问题的解。

问题2：分治法与动态规划有什么区别？

回答2：分治法和动态规划都是常见的算法设计策略，但它们在问题划分和子问题重叠上有所不同。

分治法将问题划分为独立的子问题，各个子问题之间没有重叠。每个子问题都是独立求解的，不依赖于其他子问题的解。

动态规划则是将问题划分为重叠的子问题，通过保存子问题的解避免重复计算。每个子问题只需要求解一次，并将其解保存在一个表格中，方便后续使用。

问题3：请给出一个使用分治法解决的具体问题，并描述其算法设计。

回答3：一个使用分治法解决的具体问题是求解最大子数组和（Maximum Subarray Sum）问题。

算法设计如下：
1. 将原始数组划分为两个较小的子数组。
2. 分别递归地求解左子数组和右子数组的最大子数组和。
3. 求解横跨两个子数组的最大子数组和，即包含左子数组最右边元素和右子数组最左边元素的子数组。
4. 比较三个和中的最大值，即为原始数组的最大子数组和。

这个算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为原始数组的长度。

1. 简答题 定义一个字符串，计算字符串中大写字母、小写字母、数字的个数并输出。

首先，我们需要定义一个字符串并统计其中大写字母、小写字母和数字的个数。

可以使用 Python 的内置函数 isupper()、islower() 和 isdigit() 来判断一个字符是否为大写字母、小写字母和数字。

下面是一个示例代码：

string = "Hello World 123"
upper_count = 0
lower_count = 0
digit_count = 0

for char in string:
    if char.isupper():
        upper_count += 1
    elif char.islower():
        lower_count += 1
    elif char.isdigit():
        digit_count += 1

print("大写字母个数：", upper_count)
print("小写字母个数：", lower_count)
print("数字个数：", digit_count)

输出结果：

大写字母个数： 2
小写字母个数： 8
数字个数： 3

这里我们定义了一个字符串变量 `string`，并使用了三个计数器变量 `upper_count`、`lower_count` 和 `digit_count` 来分别统计大写字母、小写字母和数字的个数。

然后我们使用 for 循环遍历字符串中的每个字符，如果字符是大写字母，则将 `upper_count` 计数器加 1，如果是小写字母，则将 `lower_count` 计数器加 1，如果是数字，则将 `digit_count` 计数器加 1。

最后输出三个计数器变量的值即可。