xj=1 while xj <=100: mj=0 while mj <=100: gj=100-mj-xj if(gj*5+mj*3+xj/3==100&xj%3==0) //xj%3==0: print('小鸡',xj,'母鸡',mj,'公鸡',gj) mj+=1 else: mj+=1 xj+=1有什么问题
时间: 2024-01-18 20:04:07 浏览: 25
这段代码实现了一个求解“百钱买百鸡”的问题,但是有几个问题需要注意:
1. 在判断 xj%3==0 时,应该使用双等号 "== ",而不是单等号 "="。因为单等号是赋值操作,会把 xj%3 的结果赋值给 xj,导致判断失效。
2. 在找到一组解之后,应该退出内层循环,否则会继续寻找解,导致重复输出。
3. 在输出语句中,应该使用逗号 "," 分隔各个变量,而不是加号 "+",因为加号在不同类型之间的拼接可能会出现错误。
以下是修改后的代码:
```
xj=1
while xj <=100:
mj=0
while mj <=100:
gj=100-mj-xj
if(gj*5+mj*3+xj/3==100 and xj%3==0):
print('小鸡',xj,', 母鸡',mj,', 公鸡',gj)
break # 找到解后直接退出循环
mj+=1
xj+=1
```
相关问题
xj=1 while xj <=100: mj=0 while mj <=100: gj=100-mj-xj if gj*5+mj*3+xj/3==100: print('小鸡',xj,'母鸡',mj,'公鸡',gj) mj+=1 xj+=1运行不了
这段代码有一些问题,运行时会出现无限循环的情况。我来给你分析一下:
1. 在内层循环中,mj 的值一直没有变化,导致程序一直在同一个值上循环,无法继续执行后面的代码。
2. 在内层循环中,xj 的值也在不断增加,这会导致外层循环无法结束。
3. 这段代码中没有对 xj 和 mj 的初始值进行定义。
根据你的需求,这段代码的目的是求解鸡的数量问题。我来给你提供一份可以正确运行的代码:
```python
for xj in range(1, 101):
for mj in range(1, 101):
gj = 100 - xj - mj
if gj * 5 + mj * 3 + xj / 3 == 100:
print('小鸡', xj, '母鸡', mj, '公鸡', gj)
```
这段代码使用了两个 for 循环来分别循环小鸡和母鸡的数量,可以正确地输出符合条件的结果。希望能对你有帮助!
min -4x1-x2 s.t. -x1+2x2<=4 2x1+3x2<=12 x1-x2<=3 xj>=0,j=1,2
为了解决这个线性规划问题,我们可以使用单纯形法。
首先,将变量转化为标准形式,引入松弛变量$x_3,x_4,x_5$:
min -4x1-x2
s.t.
-x1+2x2+x3=4
2x1+3x2+x4=12
x1-x2+x5=3
xj>=0,j=1,2,3,4,5
现在,我们可以将这个问题表示为一个矩阵形式:
$$
\begin{bmatrix}
-1 & 2 & 1 & 0 & 0 \\
2 & 3 & 0 & 1 & 0 \\
1 & -1 & 0 & 0 & 1 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3 \\
x_4 \\
x_5 \\
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
4 \\
12 \\
3 \\
\end{bmatrix}
$$
目标函数可以写成向量形式:
$$
\begin{bmatrix}
-4 & -1 & 0 & 0 & 0 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3 \\
x_4 \\
x_5 \\
\end{bmatrix}
$$
接下来,我们使用单纯形法求解这个问题。
首先,选择$x_1$和$x_2$作为基本变量,将其余的变量作为非基本变量。
这意味着我们对应于单位矩阵中的列是第1列和第2列,其他列均为0。
$$
\begin{bmatrix}
-1 & 2 & 1 & 0 & 0 \\
2 & 3 & 0 & 1 & 0 \\
1 & -1 & 0 & 0 & 1 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3 \\
x_4 \\
x_5 \\
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
4 \\
12 \\
3 \\
\end{bmatrix}
$$
$$
\begin{bmatrix}
-4 & -1 & 0 & 0 & 0 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3 \\
x_4 \\
x_5 \\
\end{bmatrix}
=0
$$
接下来,我们使用高斯-约旦消元法,对矩阵进行操作,使得$x_1$和$x_2$成为单位向量。
对第1行进行操作,将其除以-1:
$$
\begin{bmatrix}
1 & -2 & -1 & 0 & 0 \\
2 & 3 & 0 & 1 & 0 \\
1 & -1 & 0 & 0 & 1 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3 \\
x_4 \\
x_5 \\
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
-4 \\
12 \\
3 \\
\end{bmatrix}
$$
对第2行进行操作,将其除以2:
$$
\begin{bmatrix}
1 & -2 & -1 & 0 & 0 \\
1 & \frac{3}{2} & 0 & \frac{1}{2} & 0 \\
1 & -1 & 0 & 0 & 1 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3 \\
x_4 \\
x_5 \\
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
-2 \\
6 \\
\frac{3}{2} \\
\end{bmatrix}
$$
对第3行进行操作,将其减去第1行:
$$
\begin{bmatrix}
1 & -2 & -1 & 0 & 0 \\
1 & \frac{3}{2} & 0 & \frac{1}{2} & 0 \\
0 & 1 & 1 & 0 & 1 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3 \\
x_4 \\
x_5 \\
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
-2 \\
6 \\
\frac{7}{2} \\
\end{bmatrix}
$$
现在,$x_2$已经是基本变量了,继续使用高斯-约旦消元法。
对第1行进行操作,将其加上2倍的第2行:
$$
\begin{bmatrix}
1 & 0 & -1 & 1 & 0 \\
1 & \frac{3}{2} & 0 & \frac{1}{2} & 0 \\
0 & 1 & 1 & 0 & 1 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3 \\
x_4 \\
x_5 \\
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
5 \\
6 \\
\frac{7}{2} \\
\end{bmatrix}
$$
对第2行进行操作,将其减去$\frac{3}{2}$倍的第1行:
$$
\begin{bmatrix}
1 & 0 & -1 & 1 & 0 \\
0 & \frac{3}{2} & \frac{3}{2} & -\frac{1}{2} & 0 \\
0 & 1 & 1 & 0 & 1 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3 \\
x_4 \\
x_5 \\
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
5 \\
-\frac{3}{2} \\
\frac{7}{2} \\
\end{bmatrix}
$$
对第3行进行操作,将其减去第2行:
$$
\begin{bmatrix}
1 & 0 & -1 & 1 & 0 \\
0 & \frac{3}{2} & \frac{3}{2} & -\frac{1}{2} & 0 \\
0 & 0 & \frac{1}{2} & \frac{1}{2} & 1 \\
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3 \\
x_4 \\
x_5 \\
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
5 \\
-\frac{3}{2} \\
-\frac{1}{2} \\
\end{bmatrix}
$$
现在,所有的系数都是非负的,意味着我们已经找到了最优解。$x_1=5,x_2=-\frac{3}{2}$,代入原问题的约束条件中,可以得到$x_3=0,x_4=\frac{15}{2},x_5=\frac{13}{2}$,最优值为$-23$。