【参考代码】 s=0 for n in range(100,1000): i=n//100 j=n//10%10 k=n%10 if n == ¡**3 + j**3 + k**3: s=s+n print(s)

这段代码是用来求出所有三位数中，满足各个数位的立方和等于该数本身的数，并将它们的和求出来。

具体来说，代码中的循环遍历了所有的三位数，然后通过整除和取模运算，分别求出该数的百位数、十位数和个位数。接着，代码就计算了这三个数的立方和，如果等于该数本身，就将该数累加到变量s中。

最终，变量s的值就是所有满足条件的数的和。

需要注意的是，代码中的一个小错误：在if语句中，等号右边的立方符号缺少了一个乘号，应该为i**3 + j**3 + k**3。

相关问题

【问题描述】输入正整数n，输出[2,n)范围内各位数字之和为10的素数，20<n<1000 【输入形式】一个正整数n,20<n<1000 【输出形式】一行正整数，即[2,n)范围内各位数字之和为10的素数，1个空格分隔 【样例输入】100 【样例输出】19 37 73 def prime(n): #for循环 for j in range(2,i): if(i%j==0): else: #调用sum_digits函数计算各位数字之和，判断是否为10 print(i,end=" ") def sum_digits(m): #计算各位数字之和 s=str(m) mysum=0 for k in s: #累加求和 return mysum number=eval(input()) prime(number)补充代码

可以参考以下代码实现：

def prime(n):
    for i in range(2, n):
        if sum_digits(i) == 10 and is_prime(i):
            print(i, end=" ")
    
def sum_digits(m):
    s = str(m)
    mysum = 0
    for k in s:
        mysum += int(k)
    return mysum

def is_prime(num):
    if num < 2:
        return False
    for i in range(2, int(num**0.5)+1):
        if num % i == 0:
            return False
    return True

number = eval(input())
prime(number)

其中，`prime` 函数使用 `for` 循环遍历 `[2,n)` 范围内的整数，如果其各位数字之和为 10 并且是素数，则输出。

`sum_digits` 函数用于计算一个整数的各位数字之和。

`is_prime` 函数用于判断一个数是否为素数。

注意，`eval(input())` 可以用于将用户输入的字符串转换为对应的数字。

import numpy as np def dtw(s, t): n, m = len(s), len(t) dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1)) for i in range(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, j] = float('inf') dtw_matrix[0, 0] = 0 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1]) dtw_matrix[i, j] = cost + min(dtw_matrix[i - 1, j], dtw_matrix[i, j - 1], dtw_matrix[i - 1, j - 1]) return dtw_matrix[n, m] def calculate_dtw(seq1, seq2): s = np.array(seq1)[:, 1] t = np.array(seq2)[:, 1] return dtw(s, t) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40),(5,41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32),(3, 25), (4, 35),(5, 49)] dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2) print('DTW距离:', dtw_distance)将这段代码在距离矩阵上添加一个时间权重W，其要求可以参考def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): # 时间权重 g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omega = 1 / (1 + exp) return omega其中g为第一个时序中第I个元素的时间与第二个时序数据的第J个元素的时间差，β为时间段的中心点，α为增益因子

可以在原有的代码中添加一个时间权重W，其计算方式可以参考上述的 mlwf(alpha, beta, t_i, t_j) 函数。具体来说，可以将原来的 cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1]) 更改为 cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1]) * mlwf(alpha, beta, i, j)，其中 alpha、beta 分别为时间权重的增益因子和时间段的中心点，i、j 分别为第一个时序中的第 i 个元素和第二个时序中的第 j 个元素的下标。修改后的代码如下所示：

import numpy as np
import math

def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): # 时间权重
g = abs(int(t_i) - int(t_j))
a = -alpha * (g - beta)
exp = math.exp(a)
omega = 1 / (1 + exp)
return omega

def dtw_with_time_weight(s, t, alpha, beta): # 带有时间权重的 DTW
n, m = len(s), len(t)
dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1))
for i in range(1, n + 1):
dtw_matrix[i, 0] = float('inf')
for j in range(1, m + 1):
dtw_matrix[0, j] = float('inf')
dtw_matrix[0, 0] = 0
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, m + 1):
cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1]) * mlwf(alpha, beta, i, j)
dtw_matrix[i, j] = cost + min(dtw_matrix[i - 1, j], dtw_matrix[i, j - 1], dtw_matrix[i - 1, j - 1])
return dtw_matrix[n, m]

def calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta):
s = np.array(seq1)[:, 1]
t = np.array(seq2)[:, 1]
return dtw_with_time_weight(s, t, alpha, beta)

# 示例代码
seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40), (5, 41)]
seq2 = [(1, 15), (2, 32), (3, 25), (4, 35), (5, 49)]
alpha = 0.1
beta = 2
dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta)
print('DTW距离:', dtw_distance)

需要注意的是，这里的时间权重计算方式仅是一种示例，实际使用中需要根据具体的需求来设计合适的时间权重函数。