python 一个简单的随机数生成器可以通过下列公式获得 rnew=(a*rold+b)%m，然后设置rold的值为rnew。编写程序要求用户为rold输入一个初始值，这个值一般称为种子。然后输出由上面的公式生成的前100个随机数。使用a=32310901，b=1279和m=2724.

以下是实现该功能的 Python 代码：

a = 32310901
b = 1279
m = 2724

rold = int(input("请输入种子值："))
for i in range(100):
    rnew = (a * rold + b) % m
    print(rnew)
    rold = rnew

首先，我们定义了题目中给定的三个常数a、b和m。然后，要求用户输入种子值rold，我们使用`int()`函数将输入的字符串转换成整数类型。接着，我们使用for循环生成前100个随机数，每次计算新的随机数rnew，并将其输出。最后，将rnew赋值给rold，以便下一次循环使用。

相关问题

void Snake_Grow(body Head, int* len, body* rear, int* button) { (*len)++; body q = (body)malloc(sizeof(BODY)); //将蛇增加的结点插入蛇头后面 q->next = Head->next; if (q->next != NULL) { q->next->prex = q; } Head->next = q; q->prex = Head; //插入新的结点坐标 q->x = Head->x; q->y = Head->y; Show_Snake(Head); switch (*button) { case 72: Head->y = Head->y - 20; break; case 80: Head->y = Head->y + 20; break; case 75: Head->x = Head->x - 20; break; case 77: Head->x = Head->x + 20; break; default: break; } if ((*rear) == NULL) //达到尾指针的值 *rear = q; } void Snake_move(int* button, int* len, body Head, body* rear, food Food) { //把原来的蛇隐藏 Hide_Snake(Head); //移动蛇身 body p = (*rear); while (p && p != Head) { p->x = p->prex->x; p->y = p->prex->y; p = p->prex; } //移动蛇头 switch (*button) { case 72: Head->y = Head->y - 20; break; case 80: Head->y = Head->y + 20; break; case 75: Head->x = Head->x - 20; break; case 77: Head->x = Head->x + 20; default: break; } if (Head->x + 10 >= Food->x && Head->x + 10 < Food->x + 20 && Head->y + 10 >= Food->y && Head->y + 10 < Food->y + 20) { //隐藏食物 Hide_Food(Food); //更新食物位置 Rnew_Food(Head, Food); //蛇变长 Snake_Grow(Head, len, rear, button);}为什么蛇的第二个结点图形没有显示

根据提供的代码，蛇的第二个结点图形没有显示的原因可能是因为在Snake_move函数中，移动蛇身时没有将第二个结点的图形更新。

在while循环中，p指向的是蛇尾，而不是蛇头。因此，在移动蛇身时，需要将p指向的结点的图形更新为它前一个结点的图形。

可以在while循环中加入以下代码：

while (p && p != Head) {
    p->x = p->prex->x;
    p->y = p->prex->y;
    Show_Body(p);  // 显示每一个结点的图形
    p = p->prex;
}

在每次移动一个结点的坐标之后，调用Show_Body函数显示这个结点的图形。

这样就可以保证每个蛇结点的图形都能够被正确地显示出来了。

编写 Python 程序，使⽤双共轭梯度法求解以下线性⽅程组4x1 + 3x2 = 11 x1 + 2x2 = 4

双共轭梯度法通常用于大型稀疏线性系统，但给定的这个小规模、密集的线性方程组更适合直接使用高斯消元或LU分解等更简单的算法。不过，为了展示基本原理，我们可以使用Python编写一个简单的双共轭梯度算法的示例。注意实际应用中不会采用这种方式处理小型方程组，因为效率不高。

首先，我们将方程转换成标准形式 Ax = b：

A = [[4, 3], [1, 2]]
b = [11, 4]

然后，我们可以手动实现双共轭梯度法，但它在此并不适用，因为我们只有一个矩阵，并不是大型的稀疏矩阵。以下是代码，但这只是一个教学示例，实际上我们不会真的用它来解决这个问题：

import numpy as np

# 定义矩阵和右端项
A = np.array([[4, 3], [1, 2]])
b = np.array([11, 4])

def conjugate_gradient(A, b, x0=None, tol=1e-6, max_iter=50):
    if x0 is None:
        x0 = np.zeros_like(b)

    r = b - A @ x0
    p = r.copy()
    rsold = r.dot(r)
    for i in range(max_iter):
        Ap = A @ p
        alpha = rsold / (p.dot(Ap))
        x = x0 + alpha * p
        rnew = r - alpha * Ap
        rsnew = rnew.dot(rnew)
        beta = rsnew / rsold
        p = rnew + beta * p
        rsold = rsnew

        if np.sqrt(rsnew) < tol:
            break

    return x

solution = conjugate_gradient(A, b)
print("Solution:", solution)

然而，由于此方程组大小较小，上述代码将不会带来性能优势，因为它的时间复杂度较高。对于这种简单情况，更推荐使用numpy内置的linalg.solve函数求解。