def f(list, num) : if num== 1: list. append (5) elif num== 2: f(list, 1) list. append (1) elif num ＞ 2: f(list, num -1) list. append(list[-1]+list[-2]) mylist = [] f (mylist, 8) print (mylist)运行过程

这段代码的运行过程如下：

1. 定义了一个函数 f，接收两个参数：一个列表和一个整数。
2. 如果传入的整数为 1，则在列表末尾添加数字 5。
3. 如果传入的整数为 2，则先递归调用 f 函数，传入参数为列表和数字 1，然后在列表末尾添加数字 1。
4. 如果传入的整数大于 2，则先递归调用 f 函数，传入参数为列表和数字 num-1，然后在列表末尾添加前两个数字之和（即斐波那契数列）。
5. 最后定义一个空列表 mylist，调用 f 函数，传入参数为 mylist 和数字 8，并打印出列表 mylist。

因此，最终输出的结果是 [5, 5, 6, 11, 17, 28, 45, 73]。

相关问题

num = int(input("Please enter a certain number :")) num_list = [] prime = [] flag = 0 def is_prime(num): if num < 2: return False else: for j in range(2, num): if num % j == 0: break return False elif j == num: return True else: continue for i in range(num + 1): num_list.append(i) for k in range(len(num_list)): if is_prime(num_list[k]) is True: prime.append(num_list[k]) print(prime)找出错误并优化

在 `is_prime` 函数中，当 `num` 能被某个数整除时，应该直接返回 `False`，但是当前的实现中，只是 `break` 了循环，但是并没有返回 `False`。因此，需要将 `return False` 的缩进调整到 `if` 语句的下一行。

此外，在 `is_prime` 函数中，当 `j == num` 时，应该返回 `True`，表示此时 `num` 是素数，但是当前的实现中，是将 `return True` 语句放在了 `if` 语句的块内，因此只有当 `num % j != 0` 时才会执行。因此，需要将 `return True` 的缩进调整到 `for` 循环的外部。

另外，列表 `num_list` 中不需要包含 0，因为 0 不是素数。

下面是修改后的代码：

num = int(input("Please enter a certain number :"))
num_list = []
prime = []

def is_prime(num):
    if num < 2:
        return False
    else:
        for j in range(2, num):
            if num % j == 0:
                return False
        return True

for i in range(1, num + 1):
    num_list.append(i)
    
for k in range(len(num_list)):
    if is_prime(num_list[k]) is True:
        prime.append(num_list[k])

print(prime)

优化的改进：

1. 可以通过列表推导式来生成 `num_list`，不需要使用循环。

2. `is_prime` 函数可以使用更高效的判断方式，即只需要判断 `2` 到 `sqrt(num)` 之间的数是否能够整除 `num`。

修改后的代码如下：

import math

num = int(input("Please enter a certain number :"))
num_list = list(range(2, num + 1))
prime = []

def is_prime(num):
    if num < 2:
        return False
    else:
        for j in range(2, int(math.sqrt(num)) + 1):
            if num % j == 0:
                return False
        return True

for k in range(len(num_list)):
    if is_prime(num_list[k]) is True:
        prime.append(num_list[k])

print(prime)

from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

这段代码是一个基于VGG的神经网络模型的定义，主要用于特征提取。其中包括两个类：`BackboneBase_VGG`和`Backbone_VGG`以及一个函数`build_backbone`。

`BackboneBase_VGG`类是VGG的基础类，用于构建VGG神经网络模型。它的初始化函数接受四个参数：`backbone`，`num_channels`，`name`和`return_interm_layers`，其中`backbone`表示VGG的主干网络，`num_channels`表示输出的通道数，`name`表示VGG的名称，`return_interm_layers`表示是否返回中间层的输出。

`Backbone_VGG`类继承自`BackboneBase_VGG`类，主要用于构建一个冻结BatchNorm的VGG神经网络模型。它的初始化函数接受两个参数：`name`和`return_interm_layers`，其中`name`表示VGG的名称，`return_interm_layers`表示是否返回中间层的输出。这个类的主要作用是将`BackboneBase_VGG`类中的属性和方法进行实例化，然后通过调用父类的`__init__`方法进行初始化。

`build_backbone`函数是用于构建VGG神经网络模型的函数，它接受一个参数`args`，其中包含了VGG神经网络模型的一些参数。在这个函数中，会调用`Backbone_VGG`类来构建一个VGG神经网络模型，并将其返回。

最后，在`if __name__ == '__main__':`中，会创建一个`Backbone_VGG`类的实例对象，并传入参数`'vgg16'`和`True`进行初始化。