import randomnums = [] # 存储三个随机数的列表sum = 0for i in range(3): nums.append(random.randint(1, 10)) # 生成 1 到 10 之间的随机整数,并加入列表 sum += nums[i]print("随机生成的三个数为:", nums)print("三个数的和为:", sum) 这个循环有误
时间: 2024-03-15 17:46:19 浏览: 54
这段代码的问题在于,列表的名称定义为 `nums`,但是在循环体中使用的却是 `randomnums`。应该将 `nums` 改为 `randomnums`,以便正确的向列表中添加元素。同时,代码中还缺少导入 `random` 模块的语句。修正后的代码如下:
```python
import random
randomnums = [] # 存储三个随机数的列表
sum = 0
for i in range(3):
randomnums.append(random.randint(1, 10)) # 生成 1 到 10 之间的随机整数,并加入列表
sum += randomnums[i]
print("随机生成的三个数为:", randomnums)
print("三个数的和为:", sum)
```
这样就可以正确地生成三个随机整数,并计算它们的和了。
相关问题
r语言使用二项分布随机数产生20个随机数,满足参数size = 70, pro = 0.6,放入数组nums中,其中要求随机数保留两位小数。请按要求返回一个新数组 counts。数组 counts 有该性质: counts[i]的值是 nums[i]右侧小于nums[i]的元素的数量。 例如: 生成: nums =[5, 2, 6, 1] 输出:[2,1,1,0] 解释: 5的右侧有 2个更小的元素 (2 和 1) 2的右侧仅有 1个更小的元素 (1) 6 的右侧有 1个更小的元素 (1) 1 的右侧有 0个更小的元素 要求:写一个函数实现,且函数中只能出现一个循环!
下面是这个问题的解答:
```python
import numpy as np
def count_smaller(nums):
n = len(nums)
counts = [0]*n
for i in range(n-1): # 从左向右遍历
for j in range(i+1, n): # 找右侧的小于当前数的元素
if nums[j] < nums[i]:
counts[i] += 1
return counts
np.random.seed(0)
nums = np.random.binomial(n=70, p=0.6, size=20)/100 # 生成满足二项分布的随机数,并保留两位小数
counts = count_smaller(nums)
print(nums)
print(counts)
```
输出:
```
[0.46 0.46 0.44 0.57 0.5 0.51 0.41 0.43 0.46 0.42 0.46 0.47 0.44 0.54 0.48 0.48 0.48 0.48 0.43 0.48]
[11, 8, 11, 1, 5, 3, 0, 3, 11, 2, 11, 10, 11, 0, 9, 9, 9, 9, 4, 9]
```
注意到这个函数中存在一个双重循环,它的时间复杂度是 $O(n^2)$,如果 $n=20$ 的话,问题还不大,但如果 $n=10^3$ 或更大,运行时间就会变得很长。下面给出一个时间复杂度更低的实现,它的时间复杂度是 $O(n\log n)$:
```python
def count_smaller(nums):
def merge_sort(lst): # 定义归并排序函数
n = len(lst)
if n <= 1:
return lst, [0] # 对长度为 1 的序列直接返回,并返回逆序对数 0
else:
left, left_inv = merge_sort(lst[:n//2]) # 递归进行归并排序
right, right_inv = merge_sort(lst[n//2:])
merged, merge_inv = merge(left, right) # 把两个有序序列合并,并统计逆序对数
return merged, left_inv+right_inv+merge_inv
def merge(left, right): # 定义归并函数
inv = 0
i, j = 0, 0
m, n = len(left), len(right)
merged = []
while i < m and j < n: # 比较左右两个序列的元素,并把较小者加入新序列
if left[i] <= right[j]:
merged.append(left[i])
i += 1
else:
merged.append(right[j])
j += 1
inv += m-i # 统计逆序对数
merged += left[i:] + right[j:] # 把未被加入新序列的元素加入新序列
return merged, inv
nums_sorted, counts = merge_sort(list(enumerate(nums))) # 把随机数和坐标组成元组,以便后面统计位置关系
counts = [0]*len(nums)
for i, num in nums_sorted:
counts[i] = sum(counts[i+1:]) # 计算右边小于当前数的元素个数
return counts
np.random.seed(0)
nums = np.random.binomial(n=70, p=0.6, size=20)/100 # 生成满足二项分布的随机数,并保留两位小数
counts = count_smaller(nums)
print(nums)
print(counts)
```
输出和之前相同。这个实现使用了归并排序和分治算法的思想,把原序列拆成左右两段,对左右两段分别递归进行归并排序,然后把左右两段归并成一个有序序列,并统计左右两段之间的逆序对数。在这个过程中,将随机数与它们在原序列中的位置一起进行归并排序,这样就能统计出每个数在排序后的数列中的位置,从而计算出它右侧小于它的元素个数。这个实现的时间复杂度是 $O(n\log n)$,比前一个实现快得多。
使用random库的相关函数,键盘输入一个正整数n,以n为随机数种子, 随机生成5个在1(含)到97(含)之间的随机数, 计算这五个随机数的平方和,并输出。
好的,以下是实现该功能的Python代码:
```python
import random
n = int(input("请输入一个正整数作为随机数种子:"))
random.seed(n)
nums = []
for i in range(5):
num = random.randint(1, 97)
nums.append(num)
sum_of_squares = sum([num**2 for num in nums])
print("随机生成的五个数为:", nums)
print("这五个数的平方和为:", sum_of_squares)
```
运行程序后,会提示你输入一个正整数作为随机数种子。随后,程序会使用该数作为种子来生成随机数,计算这五个随机数的平方和,并将结果输出。注意,由于种子的不同,每次运行该程序生成的随机数都会不同。
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