for j in range(1,i+1)这是什么意思

时间: 2024-07-01 08:00:55 浏览: 221
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def f(x,l=[]): for i in range(x): l.append(i*i) print(l) f(2) f(3,[3,2,1]) f(3)

star5星 · 资源好评率100%
`for j in range(1, i+1)` 是 Python 中常用的循环结构，用于遍历一个序列。在这个上下文中： - `i` 是一个变量，通常在代码的其他部分被初始化，并且 `range(1, i+1)` 生成一个从1到`i`（包括`i`）的整数序列。 - `for j in range(1, i+1)` 意味着会用变量 `j` 依次取这个范围中的每个值，从1开始，逐次递增，直到达到 `i`。 例如，如果 `i` 被赋值为5，那么循环将会执行5次，`j` 的值会依次为1, 2, 3, 4, 5。
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leetcode1.两数之和

for j in range(i+1, lens): if(target==nums[i]+nums[j]): return [i, j] return [] - JavaScript: javascript var twoSum = function(nums, target) { let len = nums.length; for(let i=0; i; i++){...

def snake_matrix(n): matrix = [[0] * n for _ in range(n)] # 创建一个空的 n x n 矩阵 num = 1 # 从1开始填充矩阵 for i in range(n): if i % 2 == 0: for j in range(i+1): matrix[i-j][j] = num num += 1 else: for j in range(i+1): matrix[j][i-j] = num num += 1 return matrix

函数首先创建一个空的 n x n 矩阵，然后从1开始填充这个矩阵。 接下来，函数使用一个循环来遍历矩阵的每一行。如果当前行的索引是偶数，就从左上角开始向右下角填充数字；如果当前行的索引是奇数，就从左下角开始向...

triangle_yang.append([0 for j in range(i+1)])是什么意思

这是一个Python代码，用于生成一个杨辉三角的列表。其中，triangle_yang是...[0 for j in range(i-1)]表示生成一个长度为i-1的由0组成的列表，然后将其添加到triangle_yang中。整个代码的作用是生成一个i行的杨辉三角。

n, k, s = map(int, input().split()) lis1 = [0 for i in range(s+1)] lis2 = [0 for i in range(s+1)] day = [i for i in range(n+1)] lis3 = [0 for i in range(n+1)] ans = 0 for i in range(1,s+1): lis1[i], lis2[i]= map(int, input().split()) for a in day: if a == lis1[i]: lis3[lis1.index(a)]+=lis2[i] for j in range(n+1): if lis3[j]>=k: ans+=1 print(n-ans) 帮我优化一下代码

n, k, s = map(int, input().split()) lis = [0] * n for i in range(s): a, b = map(int, input().split()) lis[a-1] = max(lis[a-1], b) ans = sum(1 for x in lis if x ) print(ans)

from sys import stout for i in range(4): for j in range(2 - i + 1): stdout.write(' *) for k in rangel ): stdout.write('**) print for i in range(3): for j in range(i + 1): stdout.write(' ') for k in range(4 - 2 * i + 1): stdout.write('**) print

for j in range(i + 1): sys.stdout.write(' ') for k in range(4 - 2 * i + 1): sys.stdout.write('**') print() 这段代码将输出一个由星号组成的图案。请注意，在使用 sys.stdout.write() 时，我们...

找出这段代码的错误for i in range(n+1): for j in range(m+1): if b[i][j]>maxx: maxx=b[i][j] row+=1 col+=1

for i in range(n+1): for j in range(m+1): if b[i][j] > maxx: maxx = b[i][j] row = i col = j 在这个版本的代码中，每当我们找到新的最大值时，才会更新row和col的值，从而保证了它们只会记录最大值...

row=int(input()) if row==0: print(0) else: dp=[[0 for i in range(row+1)] for j in range(row+1)] # python中创建二维列表 for i in range(row): line=input().split() for j in range(i+1): dp[i+1][j+1]=int(line[j]) # print(dp) for k in range(2,row+1): for p in range(1,k+1): dp[k][p]=max(dp[k-1][p-1],dp[k-1][p])+dp[k][p] last=dp[-1] max=-1 for elem in last: if elem>max: max=elem print(max) 此代码增加一段输出最大值路径的代码

for j in range(i+1): dp[i+1][j+1]=int(line[j]) for k in range(2,row+1): for p in range(1,k+1): if dp[k-1][p-1]>dp[k-1][p]: dp[k][p]=dp[k-1][p-1]+dp[k][p] path[k][p]=p-1 else: dp[k][p]=dp[k-1...

def min_operations(x, y): m, n = len(x), len(y) dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)] for i in range(m+1): dp[i][0] = i for j in range(n+1): dp[0][j] = j for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if x[i-1] == y[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] else: dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 1 return dp[m][n]转换为c++语言

vector<vector<int>> dp(m+1, vector(n+1, 0)); for (int i = 0; i ; i++) { dp[i][0] = i; } for (int j = 0; j ; j++) { dp[0][j] = j; } for (int i = 1; i ; i++) { for (int j = 1; j ; j++) { ...

详细解释这段代码，在关键语句加上注释：import numpy as np def gauss_elimination(A):#形参A接收的是增广矩阵 n = len(A) for i in range(n): if A[i][i] == 0: print("主元为0，无法进行消元") break A[i] = A[i] / A[i][i] for j in range(i + 1, n): A[j] = A[j] - A[i] * A[j][i] x = np.zeros(n, dtype=float) for i in range(n - 1, -1, -1): x[i] = A[i][-1] - np.dot(A[i][i + 1:-1], x[i + 1:]) return x def LU_decomposition(A): n = len(A) L = np.zeros((n, n)) U = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(i, n): U[i][j] = A[i][j] - sum(L[i][k] * U[k][j] for k in range(i)) for j in range(i+1, n): L[j][i] = (A[j][i] - sum(L[j][k] * U[k][i] for k in range(i))) / U[i][i] L[i][i] = 1 b = A[:, -1] y = np.zeros(n) for i in range(n): y[i] = b[i] - sum(L[i][j] * y[j] for j in range(i)) x = np.zeros(n) for i in range(n-1, -1, -1): x[i] = (y[i] - sum(U[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / U[i][i] return x

这段代码实现了高斯消元法和LU分解法两种解线性方程组的方法。具体解释见注释： python ... x[i] = (y[i] - sum(U[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / U[i][i] return x # 返回解向量x

for i in range(len(arr1)): for j in range(i + 1, len(arr1)): def xor_array(arr1[j, :] - arr1[i, :]):

for j in range(i + 1, len(arr1)): result = xor_array(arr1, i, j) # do something with result 这个函数接受一个二维数组和两个索引作为参数，返回这两个索引对应的行向量的异或和。在循环中，我们可以...

i = 1 j = 9 while i <= 9: for j in range(1,i+1): i = 1 j = 9 while i <= 9: for j in range(1,i+1):为什么会报错

for j in range(1, i+1): # 在这里执行你的代码逻辑 在上面的示例中，while循环和for循环的主体都应该有正确的缩进，以指示它们是循环的一部分。请确保在for循环前面添加了4个空格或一个制表符，以使其...

while(True): a = int(input()) b = [int(input()) for _ in range(a)] def gzl(n, m): total = sum(b[n-1:m]) return 1 if total % 3 == 0 else 0 count = sum([gzl(i, j) for i in range(1, a+1) for j in range(i+1, a+1)]) count += sum([1 for x in b if x % 3 == 0]) print(count)运行显示while(True): a = int(input()) b = [int(input()) for _ in range(a)] def gzl(n, m): total = sum(b[n-1:m]) return 1 if total % 3 == 0 else 0 count = sum([gzl(i, j) for i in range(1, a+1) for j in range(i+1, a+1)]) count += sum([1 for x in b if x % 3 == 0]) print(count)

count = sum([gzl(i, j) for i in range(1, a+1) for j in range(i+1, a+1)]) count += sum([1 for x in b if x % 3 == 0]) print(count) 在这个例子中，我们增加了一个终止条件，当输入的 a 为 0 时，程序...

优化这段代码 n, k = map(int, input().split()) a = list(map(int, input().split())) dp = [[[0]* 7 for _ in range(k + 1)] for _ in range(n + 1)] for i in range(n + 1) : dp[i][0][0] = 1 for i in range(1, n + 1) : for j in range(1, k + 1) : for r in range(7) : dp[i][j][r] = dp[i - 1][j][r] if r >= a[i - 1] % 7 : dp[i][j][r] += dp[i - 1][j - 1][(r - a[i - 1] % 7) % 7] ans = sum(dp[n][k][0::7]) print(ans)

for i in range(1, n+1): for j in range(k, 0, -1): for r in range(7): dp[(r+a[i-1])%7] += dp[r] dp[a[i-1]%7] += 1 print(dp[0] - 1) 代码中，dp[r]表示长度为j-1的子序列中和模7的余数为r的方案数。...

# Compute the distances between all pairs of waypoints n = len(waypoints) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(waypoints[i], waypoints[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist什么意思

这段代码计算了所有航点之间的距离。首先，定义了一个空的邻接矩阵adj_matrix，大小为n*n，其中n是航点的数量。然后使用两个for循环，遍历所有航点之间的组合，对于每一对航点，计算它们之间的距离，将其存储在邻接...

用while改写for j in range (4) for i in range (j+1): print ("* , end= ） print () for j in range (3) : for i in range (3-j) print (" ,）

while i < j+1: print("*", end=" ") i += 1 print() j += 1 j = 0 while j i = 0 while i < 3 - j: print(" ", end=" ") i += 1 print(",") j += 1 希望能够帮到您！如果还有其他问题，请随时提出。

补充代码，输出如下图形：【测二】 捕获.PNG s='ABCDE' for i in range(5): print( ,end='') for j in range(i+1): print( )

for j in range(i+1): line += s[n] n += 1 print(line) 其中，我们使用了一个计数器 n 来遍历字母表中的每一个字母，然后根据当前行数 i 来决定输出几个字母。具体来说，第 i 行输出 i 个字母，...

def lcs(X, Y): # 创建一个二维数组 m = len(X) n = len(Y) L = [[None]*(n+1) for i in range(m+1)] # 填充L [i] [0] = 0 和 L [0] [j] = 0 for i in range(m+1): for j in range(n+1): if i == 0 or j == 0: L[i][j] = 0 # 填充L [i] [j]，如果X [i-1] == Y [j-1]，则L [i] [j] = L [i-1] [j-1] +1，否则L [i] [j] = max（L [i-1] [j]，L [i] [j-1]） for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if X[i-1] == Y[j-1]: L[i][j] = L[i-1][j-1] + 1 else: L[i][j] = max(L[i-1][j], L[i][j-1]) # L [m] [n]存储LCS的长度值 return L[m][n代码运行不出来

L = [[None]*(n+1) for i in range(m+1)] # 填充L [i] [0] = 0 和 L [0] [j] = 0 for i in range(m+1): for j in range(n+1): if i == 0 or j == 0: L[i][j] = 0 # 填充L [i] [j]，如果X [i-1] == Y [j-1...

将着两段代码整合（定义两个函数：一个时高斯消去法、一个是LU分解）：#Gauss消去法 import numpy as np # 构造增广矩阵 A = np.array([[1, -1, 1, 0], [4, 1, 0, 8], [0, 1, 4, 16]],dtype=float) # 高斯消元过程 n = len(A) for i in range(n): # 主元归一化 if A[i][i] == 0: print("主元为0，无法进行消元") break A[i] = A[i] / A[i][i] for j in range(i + 1, n): A[j] = A[j] - A[i] * A[j][i] # 回代过程 x = np.zeros(n, dtype=float) for i in range(n - 1, -1, -1): x[i] = A[i][-1] - np.dot(A[i][i + 1:-1], x[i + 1:]) print("线性方程组的解为：", x) #LU分解 import numpy as np # 构造增广矩阵 A = np.array([[1, -1, 1, 0], [4, 1, 0, 8], [0, 1, 4, 16]], dtype=float) # LU分解 n = len(A) L = np.zeros((n, n)) U = np.zeros((n, n)) for i in range(n): # 计算L的第i列和U的第i行 for j in range(i, n): U[i][j] = A[i][j] - sum(L[i][k] * U[k][j] for k in range(i)) for j in range(i+1, n): L[j][i] = (A[j][i] - sum(L[j][k] * U[k][i] for k in range(i))) / U[i][i] L[i][i] = 1 # 解方程 b = A[:, -1] y = np.zeros(n) for i in range(n): y[i] = b[i] - sum(L[i][j] * y[j] for j in range(i)) x = np.zeros(n) for i in range(n-1, -1, -1): x[i] = (y[i] - sum(U[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / U[i][i] print(x)

x[i] = (y[i] - sum(U[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / U[i][i] return x 你可以直接调用这个函数，如下所示： python A = np.array([[1, -1, 1, 0], [4, 1, 0, 8], [0, 1, 4, 16]], dtype=...

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