python迭代算法

Python迭代算法是一种基本的计算机解决问题的方法，它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值。Python中的迭代算法可以分为精确迭代和近似迭代两种类型。其中，精确迭代法是指通过不断递推变量的旧值来得到变量的新值，直到新值与旧值相等为止，从而得到精确的解。而近似迭代法则是指通过不断递推变量的旧值来得到变量的新值，直到新值与旧值之间的差值小于某个预设的精度为止，从而得到近似的解。在Python中，比较典型的迭代算法有二分法和牛顿迭代法。

相关问题

python迭代算法寻路

Python迭代算法寻路可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）实现。以下是一个简单的DFS算法寻路示例：

def dfs(graph, start, end):
    stack = [(start, [start])]
    while stack:
        node, path = stack.pop()
        if node == end:
            return path
        for next_node in graph[node]:
            if next_node not in path:
                stack.append((next_node, path + [next_node]))

其中，`graph`是一个字典类型的图，`start`是起点，`end`是终点。这个算法使用栈来实现深度优先搜索，每次从栈中弹出一个节点，检查是否是终点，如果是，则返回路径。否则，将未访问过的相邻节点压入栈中，直到找到终点或遍历完整个图。

对于广度优先搜索，可以使用队列来实现。以下是一个简单的BFS算法寻路示例：

def bfs(graph, start, end):
    queue = [[start]]
    while queue:
        path = queue.pop(0)
        node = path[-1]
        if node == end:
            return path
        for next_node in graph[node]:
            if next_node not in path:
                new_path = list(path)
                new_path.append(next_node)
                queue.append(new_path)

其中，`graph`、`start`和`end`的含义与DFS算法相同。这个算法使用队列来实现广度优先搜索，每次从队列中弹出一个路径，检查路径的末尾节点是否是终点，如果是，则返回路径。否则，将未访问过的相邻节点添加到路径的末尾，将新的路径添加到队列中，直到找到终点或遍历完整个图。

python迭代算法案例

以下是一个简单的 Python 迭代算法案例：

def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1

for i in countdown(5):
    print(i)

这个程序会从 5 开始倒数，每次迭代输出当前的数字，直到倒数到 1。使用 `yield` 关键字可以让函数变成一个生成器，每次调用生成器的 `next()` 方法时会执行一次函数，直到遇到 `yield` 关键字，然后返回一个值。这个值会被当作 `next()` 方法的返回值，同时函数的执行状态会被保存下来，下次调用 `next()` 方法时会从上次停止的地方继续执行。这样就可以实现一个简单的迭代器。