def is_selfidem(n): m = n k = 0 while m > 0: k += (m % 10) ** len(str(n)) m //= 10 return k == n def selfidem(n): return [i for i in range(10 ** (n-1), 10 ** n) if is_selfidem(i)] print(selfidem(4))

这段代码实现了寻找 n 位自守数的功能。

一个自守数是指一个数的平方的末尾数字等于它自身。例如，自守数 25 是因为 $25^2=625$，其末尾数字是 25。

代码中的 `is_selfidem` 函数用于判断一个数是否为自守数。它首先将 m 设置为 n，然后使用 while 循环将 m 的每一位的 n 次方相加，最后判断相加的结果是否等于 n。

`selfidem` 函数用于返回 n 位自守数列表。它使用列表推导式来生成 10 的 (n-1) 次方到 10 的 n 次方之间的所有数，并使用 `is_selfidem` 函数来筛选出自守数。

例如，当 n = 4 时，`selfidem` 函数将返回所有的 4 位自守数列表。

相关问题

def judge(password): result=0 n= （1） if n>=8: result+=1 for i in range(n): if '0'<=password[i]<='9': result+=1 break for i in range(n): if 'A'<=password[i]<='Z': result+=1 break for i in range(n): if 'a'<=password[i]<='z': result+=1 break （2） result def main(): """ 主函数 """ while True: password = input('请输入密码(直接回车为退出)：') if password=='': （3） s=judge( （4） ) print("%s的密码强度为%d级"%(password,s)) if __name__ == '__main__': main()

这段代码中有一些语法错误和逻辑问题。首先，变量 n 没有被赋值，应该根据输入的密码长度来确定 n 的值。其次，在循环中使用 break 语句可以提前结束循环，但这样会导致只检查了密码中的第一个数字、大写字母和小写字母，应该使用 if 条件判断语句来检查整个密码。最后，函数 judge 中应该返回 result 的值，否则调用函数的地方无法得到判断结果。

修改后的代码如下：

def judge(password):
    result = 0
    n = len(password)
    if n >= 8:
        result += 1
    if any('0' <= c <= '9' for c in password):
        result += 1
    if any('A' <= c <= 'Z' for c in password):
        result += 1
    if any('a' <= c <= 'z' for c in password):
        result += 1
    return result

def main():
    """主函数"""
    while True:
        password = input('请输入密码(直接回车为退出)：')
        if password == '':
            break
        s = judge(password)
        print("%s的密码强度为%d级" % (password, s))

if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码的作用是判断输入的密码强度，根据密码长度和包含数字、大写字母、小写字母的情况来判断强度级别。修改后的代码会循环等待输入密码，并输出密码的强度级别，直到用户输入空行为止。

def count_cells(file_path): matrix, m, n = read_cell_picture(file_path) count = 0 for i in range(m): for j in range(n): if matrix[i][j] > 0: count += 1 explore_pixel(matrix, m, n, i, j) return count这段代码实现什么功能

这段代码实现了计算一个细胞图像中细胞数量的功能。具体来说，它读取一个文件（文件路径为 file_path），然后将文件中的数据解析为一个二维矩阵 matrix，接着遍历该矩阵中的每一个元素，如果该元素的值为正数，就将 count 加一，并调用 explore_pixel 函数对该元素进行遍历，将与该元素连通的所有细胞标记为已访问。最后返回 count，即细胞数量。