以下为计算20*19*18*...*3结果的程序,阅读补充完整代码。 def func(n1,n2): if n1 == n2: return else: return n1 * func( ,n2) num1,num2 = (int,input().split()) print( (num1,num2))

时间: 2024-03-14 16:46:03 浏览: 26
以下为完整代码: ``` def func(n1, n2): if n1 == n2: return n1 else: return n1 * func(n1 - 1, n2) num1, num2 = map(int, input().split()) print(func(num1, num2)) ``` 运行以上代码,输入两个整数作为参数,即可计算出它们之间的数的乘积。
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以下为计算20*19*18*...*3结果的程序,阅读补充完整代码。 def func(n1,n2): if n1 == n2: return n1 else: return n1 * func( n1 - 1 ,n2) num1,num2 = map (int,input().split()) print( func (num1,num2))

此代码已经是完整的代码,以下是它的详细解释: ``` def func(n1, n2): if n1 == n2: return n1 # 当n1=n2时,递归终止,返回n1的值 else: return n1 * func(n1 - 1, n2) # 当n1!=n2时,递归调用func函数,返回n1和递归调用func函数返回值的乘积 num1, num2 = map(int, input().split()) # 输入两个整数,用空格隔开 print(func(num1, num2)) # 调用func函数,输出结果 ``` 运行以上代码,即可计算出20*19*18*...*3的结果。

def func(n1,n2): if n1==n2: return else: return n1 * func( ,n2) num1,num2= (int,input().split()) print( (num1,num2)) (6分)完善这段代码

这段代码有一些语法错误,需要进行修正。同时,由于函数 `func` 中缺少参数,无法正常执行。以下是修正后的代码: ```python def func(n1, n2): if n1 == n2: return 1 else: return n1 * func(n1 + 1, n2) num1, num2 = map(int, input().split()) print(func(num1, num2)) ``` 在这段代码中,我们定义了一个递归函数 `func`,它接受两个参数 `n1` 和 `n2`,分别表示要计算乘积的起始数和终止数。如果起始数等于终止数,则返回 1,否则返回起始数乘以递归调用 `func` 函数并将起始数加 1 作为新的起始数。最终,我们通过读取输入并调用 `func` 函数来计算结果,并将结果打印出来。

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解释以下代码:import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1:车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2:区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3:OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4:断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5:其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量:{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量:{n2}")

import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1:车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2:区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3:OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4:断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5:其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量:{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量:{n2}")

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