Python实现配平化学方程式

### 使用Python编写程序来自动配平化学方程式

为了实现这一目标，可以遵循以下逻辑结构：

#### 1. 解析输入的化学方程式
解析过程涉及识别并分离出所有的原子及其对应的系数。这一步骤对于后续构建线性方程至关重要。

#### 2. 构建矩阵表示形式
基于上述得到的信息创建一个二维数组（即矩阵），其中每一列表示不同类型的元素，而各行则对应于各个分子中的这些元素的数量差异[^3]。

#### 3. 应用高斯消元法求解线性方程组
通过编程方式执行高斯消元操作，从而找到能使整个反应达到平衡状态的一系列整数倍率因子集合。此部分涉及到基本代数运算以及浮点误差处理等问题。

下面给出一段具体的 Python 实现代码用于演示目的：

from fractions import Fraction as frac
import copy


def parse_equation(equation_str):
    """Parse the equation string into reactants and products."""
    sides = equation_str.split('=')
    left_side, right_side = map(lambda s: s.strip().split('+'), sides)

    elements_dict = {}
    
    def add_element(side_elements, sign=1):
        for compound in side_elements:
            compounds_parts = []
            i = 0
            while i < len(compound):
                start = i
                if not compound[i].isalpha():
                    i += 1
                    continue
                
                # Find element symbol (one or two letters)
                while i + 1 < len(compound) and compound[i+1].islower():
                    i += 1
                    
                elem_symbol = compound[start:i+1]

                count = ''
                while i + 1 < len(compound) and compound[i+1].isdigit():
                    i += 1
                    count += compound[i]
                
                num_atoms = int(count) if count else 1
                if elem_symbol not in elements_dict:
                    elements_dict[elem_symbol] = 0
                elements_dict[elem_symbol] += sign * num_atoms
            
            i += 1
    
    add_element(left_side, 1)
    add_element(right_side, -1)
    
    return list(elements_dict.keys()), [[elements_dict[k]] for k in elements_dict]


def gauss_jordan_elimination(matrix_a, vector_b=None):
    n_rows = len(matrix_a)
    m_cols = len(matrix_a[0])
    
    augmented_matrix = matrix_a[:] if vector_b is None else [
        row + [vector_b[i][0]]
        for i, row in enumerate(matrix_a)]
        
    lead_pos = 0
    for r in range(n_rows):
        if lead_pos >= m_cols:
            break
        
        i_max = max((i for i in range(r, n_rows)), key=lambda j: abs(augmented_matrix[j][lead_pos]))
        if augmented_matrix[i_max][lead_pos] != 0:
            augmented_matrix[r], augmented_matrix[i_max] = \
                augmented_matrix[i_max], augmented_matrix[r]
            
            lv = frac(1, augmented_matrix[r][lead_pos])
            augmented_matrix[r] = [val * lv for val in augmented_matrix[r]]

            for i in range(n_rows):
                if i != r:
                    lv = augmented_matrix[i][lead_pos]
                    augmented_matrix[i] = [
                        v_i_r - lv*v_r_c 
                        for v_i_r, v_r_c in zip(augmented_matrix[i], augmented_matrix[r])]
                    
            lead_pos += 1
    
    solution_vector = [row[-1] for row in augmented_matrix][:n_rows]
    return solution_vector[:-len(vector_b)] if vector_b else solution_vector


if __name__ == '__main__':
    eq_input = "Fe + O2 -> Fe2O3"
    elems, matr = parse_equation(eq_input)
    solns = gauss_jordan_elimination(matr)
    
    lcm_denom = lambda nums: reduce(
        lambda a,b:a*b//gcd(int(a),int(b)),
        [f.denominator for f in nums],
        1)
    
    mult_factor = lcm_denom(solns)
    balanced_coeffs = tuple(map(lambda x:int(x*mult_factor), solns))
    
    print(f'Balanced Equation Coefficients ({eq_input}): {balanced_coeffs}')

这段代码实现了从字符串读取未配平方程式到最终输出已配平后的各成分前系数的过程。注意这里假设给定的是合法且可被唯一确定下来的化学变化表达式；实际应用中可能还需要加入更多异常情况判断机制以增强鲁棒性。