python中用长度为n初始化列表

可以使用以下代码来初始化长度为n的列表：

my_list = [None] * n

这将创建一个包含n个None元素的列表。你也可以使用其他值来初始化列表，例如：

my_list = [0] * n

这将创建一个包含n个0元素的列表。

相关问题

在python中用列表实现二分查找

在 Python 中，可以使用列表来实现二分查找。假设要在一个升序排列的列表中查找一个元素，可以按照以下步骤实现二分查找：

1. 初始化左边界 `left` 和右边界 `right`，分别为0和列表长度减1。
2. 计算中间位置 `mid`，即 `mid = (left + right) // 2`。
3. 如果列表的中间元素等于要查找的元素，则返回中间元素的下标。
4. 如果列表的中间元素大于要查找的元素，则在列表的左半部分继续查找，即将右边界更新为 `mid - 1`。
5. 如果列表的中间元素小于要查找的元素，则在列表的右半部分继续查找，即将左边界更新为 `mid + 1`。
6. 重复步骤2到步骤5，直到找到要查找的元素或者左边界大于右边界。

以下是使用列表实现二分查找的 Python 代码示例：

def binary_search(nums, target):
    left, right = 0, len(nums) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if nums[mid] == target:
            return mid
        elif nums[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

这个函数接受一个升序排列的列表 `nums` 和要查找的元素 `target`，返回 `target` 在列表中的下标，如果 `target` 不在列表中，则返回 `-1`。

python中用佛洛依德算法求解1到10最小路径问题

在Python中，你可以使用Floyd-Warshall算法（也称为Floyd算法）来解决最短路径问题，包括从1到10之间的所有整数之间的最短路径问题。这是一个动态规划算法，适用于寻找图中所有顶点对之间的最短路径。在这个问题里，我们假定边的权重是线性的，即每个相邻节点之间有直接的关系。

以下是使用Python实现Floyd算法的基本步骤：

# 初始化一个10x10的二维数组，其中值为无穷大（除了主对角线为0，表示起点到自身的距离）
graph = [[float('inf')] * 10 for _ in range(10)]
for i in range(1, 11):
    graph[i - 1][i - 1] = 0

# 根据给定的边长更新邻接矩阵
# 这里假设边长是从1到10的连续数字，例如 (1, 2) 的长度是 1，(3, 4) 的长度是 3 等等
for i in range(1, 11):
    for j in range(i + 1, 11):
        # 更新距离
        graph[i - 1][j - 1], i + (j - i))

# 使用Floyd-Warshall算法计算最终的最短路径
n = len(graph)
for k in range(n):
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if graph[i][k] + graph[k][j] < graph[i][j]:
                graph[i][j] = graph[i][k] + graph[k][j]

# 输出1到10的最短路径
print("1到10的最短路径:", [graph[0][i] for i in range(1, 11)])