我希望用python自带的函数

Python 自带的函数中，没有直接提供将数字限制在某个范围的函数。不过，你可以使用条件语句来实现此功能。以下是使用 Python 内置函数实现的代码示例：

def limit_to_one(num):
    if num > 1:
        return 1
    else:
        return num

这个函数会检查传入的数字是否大于 1，如果是，则返回 1；否则，返回原始数字。例如，`limit_to_one(3)` 的结果是 1，而 `limit_to_one(0.5)` 的结果是 0.5。

相关问题

python自带函数

Python自带了许多函数，以下是其中一些常用的函数：

1. print()：用于将文本或变量的值输出到控制台。
2. len()：用于返回字符串、列表、元组等对象的长度或元素个数。
3. input()：用于从用户处获取输入，并以字符串的形式返回。
4. range()：用于生成一个整数序列。
5. type()：用于返回对象的类型。
6. int()、float()、str()：用于将其他类型的数据转换为整数、浮点数或字符串。
7. list()、tuple()、set()、dict()：用于创建列表、元组、集合和字典对象。
8. sorted()：用于对可迭代对象进行排序。
9. max()、min()：用于返回可迭代对象中的最大值和最小值。
10. abs()：用于返回一个数的绝对值。

这只是其中一部分自带函数，Python还提供了许多其他有用的函数。您可以查阅Python官方文档以获取更多详细信息。

简单一点，可以使用python自带函数

是的，Python自带的网络流库 `networkx` 可以方便地解决最大流问题。下面是使用 `networkx` 求解工作指派问题的示例代码：

import networkx as nx

def solve(n, m, a):
    g = nx.DiGraph()
    s = 's'
    t = 't'
    g.add_node(s)
    g.add_node(t)
    for i in range(n):
        g.add_node(f'w{i}')
        g.add_edge(s, f'w{i}', capacity=1)
        for j in range(m):
            if a[i][j]:
                g.add_node(f'j{j}')
                g.add_edge(f'w{i}', f'j{j}', capacity=1)
        for j in range(m):
            g.add_edge(f'j{j}', t, capacity=1)
    mf = nx.maximum_flow(g, s, t)
    return mf.flow_value

n = 3
m = 3
a = [[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1]]
print(solve(n, m, a))  # 输出 3

其中，`nx.DiGraph()` 创建了一个有向图，`s` 和 `t` 分别表示源点和汇点。接下来，对于每个工人和每个工作，分别创建了节点和一条容量为1的边，并将它们与源点和汇点相连。对于每个工人和每个工作之间，如果该工人能够胜任该工作，则创建了一个节点和一条容量为1的边，并将它们与工人和工作相连。最后，使用 `nx.maximum_flow(g, s, t)` 求解最大流，返回最大流的值即可。

这个实现比较简洁，并且不需要手动实现最大流算法。