编写python函数，求解恶魔与农夫问题，只要农夫从桥上每走一次，口袋里的钱就会增加一倍，但是农夫要付出24法郎，三次之后，农夫身上连一毛钱都没剩下，那么这个农夫以前有多少钱呢？

可以使用以下代码实现：

def farmer_money():
    money = 1
    for i in range(3):
        money *= 2
        money -= 24
    return money

money_before = farmer_money() + 24
print("农夫以前有", money_before, "法郎")

首先定义了一个`farmer_money()`函数，用于计算三次之后农夫身上的钱。由于每走一次桥，农夫的钱就会增加一倍，因此初始时农夫身上的钱为1。每走一次桥，农夫的钱就会减少24法郎，因此在循环中，每次将农夫的钱乘以2，再减去24。最后返回三次之后农夫身上的钱。

在主程序中，调用`farmer_money()`函数计算三次之后农夫身上的钱，并将其加上24，即为农夫以前的钱。最后输出结果。

相关问题

用python求解恶魔与农夫问题

以下是使用Python求解恶魔与农夫问题的代码，采用的是广度优先搜索算法：

from collections import deque

def is_valid(state):
    if state[0] != state[1] and state[1] == state[2]:
        return False
    if state[3] != state[4] and state[4] == state[5]:
        return False
    return True

def bfs():
    start = (3, 3, 1, 0, 0, 0) # 初始状态
    target = (0, 0, 0, 3, 3, 1) # 目标状态
    queue = deque()
    queue.append(start)
    visited = set()
    visited.add(start)
    while queue:
        cur_state = queue.popleft()
        if cur_state == target:
            return True
        for i in range(6):
            if cur_state[2] == 1 and i == 2:
                continue # 农夫不能单独过河
            if cur_state[5] == 1 and i == 5:
                continue # 农夫不能单独回来
            new_state = list(cur_state)
            if new_state[2] == 1:
                new_state[i] -= 1
            else:
                new_state[i] += 1
            if tuple(new_state) in visited:
                continue
            if not is_valid(new_state):
                continue
            queue.append(tuple(new_state))
            visited.add(tuple(new_state))
    return False

if bfs():
    print("找到了一种方案！")
else:
    print("不存在可行方案！")

在该代码中，is_valid(state)函数用于判断状态state是否合法，bfs()函数用于使用广度优先搜索算法找到符合条件的状态，如果找到了一种方案，则返回True，否则返回False。在主函数中，调用bfs()函数，并根据返回结果输出相应的信息。

Python多元一次函数求解

以下是使用Python求解多元一次方程组的两种方法：

1. 使用Numpy模块的linalg.solve函数

import numpy as np

# 定义方程组的系数矩阵A和常数向量b
A = np.array([[1, 1, 1], [0, 2, 1], [1, -1, 2]])
b = np.array([6, 7, 5])

# 使用linalg.solve函数求解方程组
x = np.linalg.solve(A, b)

# 输出解向量x
print("解向量x:", x)

2. 使用scipy模块的linalg.solve函数

import numpy as np
from scipy.linalg import solve

# 定义方程组的系数矩阵A和常数向量b
A = np.array([[1, 1, 1], [0, 2, 1], [1, -1, 2]])
b = np.array([6, 7, 5])

# 使用solve函数求解方程组
x = solve(A, b)

# 输出解向量x
print("解向量x:", x)