python中for i in range(a,b)算法举例
时间: 2024-05-10 14:14:20 浏览: 21
这个算法会循环执行一段代码,每次循环 i 的值都会递增,直到 i 的值达到 b-1 时停止循环。
以下是一个简单的示例:
```python
# 打印 0 到 9 的数字
for i in range(0, 10):
print(i)
```
输出结果为:
```
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
```
在这个示例中,for 循环会从 0 开始循环,每次递增 1,直到循环到 9 时停止。在每次循环中,我们打印 i 的值。
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python查找算法举例
1. 线性查找算法
线性查找算法是一种简单的查找方法,它遍历整个数组,逐个比较元素,直到找到目标元素或遍历完整个数组。如果找到目标元素,返回其索引值,否则返回-1。
示例代码:
```python
def linear_search(arr, target):
for i in range(len(arr)):
if arr[i] == target:
return i
return -1
```
2. 二分查找算法
二分查找算法是一种高效的查找方法,它利用有序数组的特点,每次将查找范围缩小一半,直到找到目标元素或查找范围为空。如果找到目标元素,返回其索引值,否则返回-1。
示例代码:
```python
def binary_search(arr, target):
left, right = 0, len(arr) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1
```
3. 哈希查找算法
哈希查找算法是一种利用哈希表实现查找的方法,它将目标元素通过哈希函数映射到哈希表中的一个位置,如果该位置上存在目标元素,则返回其索引值,否则返回-1。
示例代码:
```python
class HashTable:
def __init__(self):
self.size = 10
self.table = [[] for _ in range(self.size)]
def hash_function(self, key):
return key % self.size
def insert(self, key, value):
index = self.hash_function(key)
for item in self.table[index]:
if item[0] == key:
item[1] = value
return
self.table[index].append([key, value])
def search(self, key):
index = self.hash_function(key)
for item in self.table[index]:
if item[0] == key:
return item[1]
return -1
```
4. 广度优先搜索算法
广度优先搜索算法是一种图遍历算法,它从指定节点开始遍历图,逐层扩展搜索范围,直到找到目标节点或遍历完整个图。如果找到目标节点,返回其路径,否则返回空。
示例代码:
```python
from collections import deque
def bfs(graph, start, end):
queue = deque()
queue.append([start])
visited = set()
while queue:
path = queue.popleft()
node = path[-1]
if node == end:
return path
if node in visited:
continue
visited.add(node)
for neighbor in graph[node]:
new_path = path + [neighbor]
queue.append(new_path)
return None
```
python求多元函数梯度算法举例
下面以一个简单的例子来说明在 Python 中如何求解多元函数的梯度。
假设有一个二元函数 $f(x, y) = x^2 + xy + y^2$,我们想要求解在点 $(1, 2)$ 处的梯度。
首先,我们需要导入 SymPy 库,并定义自变量 $x$ 和 $y$:
```python
import sympy as sp
x, y = sp.symbols('x y')
```
然后,我们可以定义函数 $f(x, y)$ 并求解其梯度:
```python
f = x**2 + x*y + y**2
grad_f = [sp.diff(f, var) for var in [x, y]]
```
这里,`grad_f` 就是函数 $f(x, y)$ 在点 $(1, 2)$ 处的梯度表达式,它是一个包含两个元素的列表,分别表示 $f$ 对 $x$ 和 $y$ 的偏导数。接下来,我们可以将点 $(1, 2)$ 的值替换到梯度表达式中,计算出其数值:
```python
grad_f_values = [grad_f[i].subs([(x, 1), (y, 2)]).evalf() for i in range(len(grad_f))]
```
这里,`subs()` 方法用来将点 $(1, 2)$ 的值替换到梯度表达式中,`evalf()` 方法用来将表达式中的符号变量替换为实数来计算偏导数的数值。最终,`grad_f_values` 就是函数 $f(x, y)$ 在点 $(1, 2)$ 处的梯度值,它是一个包含两个元素的列表,分别表示 $f$ 在点 $(1, 2)$ 处对 $x$ 和 $y$ 的偏导数的数值。