for i in range(0,n):和for i in range(n):有什么区别

时间: 2023-05-30 20:03:20 浏览: 97
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Python中的for i in range（range()函数的for循环）如何使用，详细介绍

在Python中，range函数默认从0开始，步长为1。因此，当使用for i in range(n)时，会从0开始循环n次，i的值分别为0,1,2,…,n-1。 而当使用for i in range(0,n)时，显式地指定了起始值为0，因此循环的次数和i的取值与第一种情况相同，只是起始值变为了0。 在实际应用中，两种方式的选择取决于具体需求，如果需要从0开始循环，通常会使用第一种方式，而如果需要从非0值开始循环，会使用第二种方式。
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def f(x,l=[]): for i in range(x): l.append(i*i) print(l) f(2) f(3,[3,2,1]) f(3)

for i in range(x): l.append(i*i) print(l) f(2) f(3,[3,2,1]) f(3) 函数f接受两个参数，x和l，其中l有一个默认值[]，表示一个空列表。当不传递l的值时，它将使用默认值。 在第一次调用f(2)...
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import turtle import time def LittleHeart(): for i in range(

for i in range(200): turtle.right(1) turtle.forward(2) # love = input('请输入表白语句，然后回车，默认为"I Love You":\n') # me = input('请输入要表白的人:\n') # if love=='': # # 如果未输入表白语句...

while i < n:和for i in range(n):有什么区别

“while i < n:” 是一个条件循环，只有在满足条件（i 小于 n）时才会执行，否则会跳出...“for i in range(n):” 是针对一段代码循环执行固定次数的循环，即执行 n 次，每次将 i 的值增加 1，直到第 n 次执行完成。

详细注释以下代码：# Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) # 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值 value = [0] * n for i in range(n): for j in range(n): value[i] += frequency[j] * dist[i][j] # 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中 best_value, best_pos = min((value[i], i) for i in range(n)) result = [(name[best_pos], best_value)] for i in range(n): if i != best_pos and value[i] == best_value: result.append((name[i], best_value))

best_value, best_pos = min((value[i], i) for i in range(n)) # 找到最小值及其对应的下标 result = [(name[best_pos], best_value)] # 初始化结果链表，并加入最优选址及其权值 for i in range(n): # 对于每个...

对以下代码进行矩阵优化# Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) # 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值 value = [0] * n for i in range(n): for j in range(n): value[i] += frequency[j] * dist[i][j] # 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中 best_value, best_pos = min((value[i], i) for i in range(n)) result = [(name[best_pos], best_value)] for i in range(n): if i != best_pos and value[i] == best_value: result.append((name[i], best_value))

for i in range(n): dist[i] = np.minimum(dist[i], dist[k] + dist[:,i]) # 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值 value = np.dot(frequency, dist) # 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表...

python中for i in range(n):与for i in range(1,n+1):有什么区别

在Python中，for i in range(n)和for i in range(1, n+1)都可以用于循环n次，但它们的起点不同。 - for i in range(n)从0开始循环n次，即i的取值范围为0到n-1。 - for i in range(1, n+1)从1开始循环n次，...

# Floyd算法求所有顶点对之间的最短距离 def floyd(graph): n = len(graph) dist = [[float('inf')] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(n): if graph[i][j] > 0: dist[i][j] = graph[i][j] for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) return dist all_pairs_shortest_path = floyd(graph) print("Floyd算法求所有顶点对之间的最短距离：", all_pairs_shortest_path)代码分析

如果i和j之间有边，则dist[i][j]的值为边的权重，否则其值为无穷大。然后进行n次循环，每次循环都是以k为中间节点，更新所有节点对之间的最短距离。具体来说，对于每个节点对(i,j)，如果从i到j经过k比不经过k的距离...

for i in range(n): for j in range(i): x++时间复杂度

因为有两个嵌套的for循环，外层循环执行n次，内层循环执行的次数是从0到i-1，因此总共执行了0+1+2+...+n-1 = (n-1)n/2次。每次循环中都有一个自增操作，因此总共有(n-1)n/2次自增操作。因此，这段代码的时间复杂度是...

解释这段代码for i in range(n_components): for j in range(N): for k in range(D): y[j,k] = X[j,k] - loc_[i,k] for j in range(D): for k in range(D): temp_arr[j,k] = scale_inv_cholesky_[j,k,i] fast_matmul(y, temp_arr, dotProd) for j in range(N): sq_maha_dist[j,i] = 0 for k in range(D): sq_maha_dist[j,i] = dotProd[j,k]**2

这段代码是用于计算 Mahalanobis 距离，它用来计算给定一组数据点X与均值loc_之间的距离，其中n_components是X中的维度，N是X中的点数，D是每个点的维度，scale_inv_cholesky_是一个DxDxn_components的矩阵，y是NxD...

对以下代码进行矩阵优化：# 初始化距离矩阵 dist = [[INF] * n for _ in range(n)] for i in range(n): dist[i][i] = 0 # 输入存在边的两个单位的名称以及相通两个单位间的距离 for i in range(m): u, v, w = input("请输入存在边的两个单位的名称（用空格隔开）及它们之间的距离：" ).split() u, v, w = name.index(u), name.index(v), float(w) dist[u][v] = w dist[v][u] = w # Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): # 对于每个中间节点 k for i in range(n): # 对于每个起点 i for j in range(n): # 对于每个终点 j # 如果从 i 到 k 再到 j 的路径比原路径短，更新最短路径 dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) # 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值 value = [0] * n for i in range(n): for j in range(n): value[i] += frequency[j] * dist[i][j] # 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中 best_value, best_pos = min((value[i], i) for i in range(n)) result = [(name[best_pos], best_value)] for i in range(n): if i != best_pos and value[i] == best_value: result.append((name[i], best_value))

for i in range(n): dist[i][i] = 0 # 输入存在边的两个单位的名称以及相通两个单位间的距离 for i in range(m): u, v, w = input("请输入存在边的两个单位的名称（用空格隔开）及它们之间的距离：" ).split() u...

输出数字序列练习 描述 range(n) （n > 0）可产生一个包含0-(n-1)的整数序列，程序语句for var in range(n): 可将range(n) 产生的整数序列中的每一个值依次赋给变量var，补充完整下面的程序，使之输出要求的格式。 n = int(input()) # 输入一个正整数 n for i in range(n): print(i) # 每行一个数字输出 0 -（n-1） for i in range(n): print(i,end=' ') # 在一行内输出 0 -（n-1），每个数字后输出一个空格 print() # 此行保留，不要修改 for i in range(n): print(i,end='') # 在一行内输出 0 -（n-1），每个数字间没有分格 print() # 此行保留，不要修改 for i in range(n): print(i,end=',') # 在一行内输出 0 -（n-1），每个数字后输出一个逗号 print() # 此行保留，不要修改 for i in range(n): if i != n - 1: # 当i不是最后一个数时，每个数字后输出一个逗号 print(i,end=',') else: print(i) # 当i是最后一个数时，数字后不能有逗号

for i in range(n): print(i) # 在一行内输出 0 -（n-1），每个数字后输出一个空格 for i in range(n): print(i, end=' ') print() # 在一行内输出 0 -（n-1），每个数字间没有分格 for i in range(n): print(i...

def mat_simp(A): n, p = A.shape for i in range(n): for j in range(p): A[i, j] = A[i, j].simplify().expand().simplify() return A def mat(u): n = len(u) M = sp.zeros(n, n) for j in range(n): cj = sp.Matrix([int(i == j) for i in range(n)]) Mcj = cj-2*cj.dot(u)/u.norm()**2*u for i in range(n): M[i, j] = Mcj[i] return M def DecompositionQR(A): n, p = A.shape if n != p or A.det() == 0: raise Exception("Les données ne sont pas correctes") AA = A.copy() O = sp.eye(n) for i in range(n): if not AA[i+1:, i].is_zero_matrix: B = AA.copy() for j in range(i): B[j, i] = 0 Ci = sp.Matrix([int(k == i) for k in range(n)]) S = mat_simp(mat(Ci-B[:, i]/B[:, i].norm())) O = S@O AA = S@AA return O.transpose(), AA给这段代码写上法语注释

for i in range(n): for j in range(p): A[i, j] = A[i, j].simplify().expand().simplify() return A def mat(u): # Calcule la matrice M correspondant à un vecteur u donné n = len(u) M = sp....

def mat_simp(M): n, p = M.shape for i in range(n): for j in range(p): M[i, j] = M[i, j].simplify().expand().simplify() return M def mat(u): n = len(u) M = sp.zeros(n, n) for j in range(n): cj = sp.Matrix([int(i == j) for i in range(n)]) Mcj = cj-2*cj.dot(u)/u.norm()**2*u for i in range(n): M[i, j] = Mcj[i] return M def DecompositionQR(A): n, p = A.shape if n != p or A.det() == 0: raise Exception("Les données ne sont pas correctes") AA = A.copy() O = sp.eye(n) for i in range(n): if not AA[i+1:, i].is_zero_matrix: B = AA.copy() for j in range(i): B[j, i] = 0 Ci = sp.Matrix([int(k == i) for k in range(n)]) S = mat_simp(mat(Ci-B[:, i]/B[:, i].norm())) O = S@O AA = S@AA return O.transpose(), AA修改这段代码，使她可以做QR分解

cj = sp.Matrix([int(i == j) for i in range(n)]) Mcj = cj-2*cj.dot(u)/u.norm()**2*u for i in range(n): M[i, j] = Mcj[i] return M def qr_decomposition(A): n, p = A.shape if n != p or A.det() == ...

while True: try: n = int(input()) ants = [] count=0 for i in range(n): ants.append(int(input())) for i in range(n): for j in range(i+1,n): if ants[i]<ants[j]: count+=1 print(count) k=input() except ValueError: break 优化这段代码

for i in range(n): ants.append(int(input())) # 排序 ants.sort() # 记录当前最大值 max_pos = ants[-1] for pos in ants: if pos < max_pos: count += n - ants.index(pos) - 1 else: break print...

分析以下代码的时间复杂度和空间复杂度。import sys INF = float('inf') # 输入学校的单位总数，图的边数，各单位的名称以及各单位人员去超市频度 n = int(input("请输入学校的单位总数：")) m = int(input("请输入图的边数：")) name = [input("请输入第 %d 个单位的名称：" % (i + 1)) for i in range(n)] frequency = [int(input("请输入 %s 的人员去超市频度：" % name[i])) for i in range(n)] # 初始化距离矩阵 dist = [[INF] * n for _ in range(n)] for i in range(n): dist[i][i] = 0 # 输入存在边的两个单位的名称以及相通两个单位间的距离 for i in range(m): u, v, w = input("请输入存在边的两个单位的名称（用空格隔开）及它们之间的距离：" ).split() u, v, w = name.index(u), name.index(v), float(w) dist[u][v] = w dist[v][u] = w # Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) # 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值 value = [0] * n for i in range(n): for j in range(n): value[i] += frequency[j] * dist[i][j] # 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中 best_value, best_pos = min((value[i], i) for i in range(n)) result = [(name[best_pos], best_value)] for i in range(n): if i != best_pos and value[i] == best_value: result.append((name[i], best_value)) # 显示最优地址的地点、总权数以及各单位到它的距离 print("最优地址的地点是：", result[0][0]) print("总权数是：", result[0][1]) print("各单位到 %s 的距离是：" % result[0][0]) for i in range(n): print("%s：%.2f" % (name[i], dist[i][best_pos]))

- 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中：O(n) - 显示最优地址的地点、总权数以及各单位到它的距离：O(n) 因此，总时间复杂度为 O(n^3)。 空间复杂度： - dist 数组：O(n^2) - value 数组：O(n) ...

n=int(input()) L=[] S=n*n N=2*n-1 T=1 for i in range(n): L.append([]) for j in range(n): if j==0: L[i].append(S) elif j%2==1: s=L[i][-1]-N L[i].append(s) elif j%2==0: s=L[-1][-1]-T L[i].append(s) S-=1 N-=2 T+=2 for i in range(n): for j in range(n): print("%3.f"%L[i][j],end='') print()有需要改进的地方吗

for i in range(n): triangle.append([]) for j in range(n): if j == 0: triangle[i].append(S) elif j % 2 == 1: s = triangle[i][-1] - N triangle[i].append(s) elif j % 2 == 0: s = triangle[-1][-1]...

n = len(Matrix) aug_Matrix = [[0.0] * (n * 2) for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(n): aug_Matrix[i][j] = Matrix[i][j] aug_Matrix[i][i + n] = 1.0 解释这段代码

这段代码是将一个矩阵转化为增广矩阵的过程，其中n表示矩阵的大小，aug_Matrix是增广矩阵，Matrix是原始矩阵。在增广矩阵中，原始矩阵的每个元素都被复制到相应的位置，同时对角线上的元素被设置为1.0，其它位置则被...

详细解释这段代码，在关键语句加上注释：import numpy as np def gauss_elimination(A):#形参A接收的是增广矩阵 n = len(A) for i in range(n): if A[i][i] == 0: print("主元为0，无法进行消元") break A[i] = A[i] / A[i][i] for j in range(i + 1, n): A[j] = A[j] - A[i] * A[j][i] x = np.zeros(n, dtype=float) for i in range(n - 1, -1, -1): x[i] = A[i][-1] - np.dot(A[i][i + 1:-1], x[i + 1:]) return x def LU_decomposition(A): n = len(A) L = np.zeros((n, n)) U = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(i, n): U[i][j] = A[i][j] - sum(L[i][k] * U[k][j] for k in range(i)) for j in range(i+1, n): L[j][i] = (A[j][i] - sum(L[j][k] * U[k][i] for k in range(i))) / U[i][i] L[i][i] = 1 b = A[:, -1] y = np.zeros(n) for i in range(n): y[i] = b[i] - sum(L[i][j] * y[j] for j in range(i)) x = np.zeros(n) for i in range(n-1, -1, -1): x[i] = (y[i] - sum(U[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / U[i][i] return x

这段代码实现了高斯消元法和LU分解法两种解线性方程组的方法。具体解释见注释： python ... x[i] = (y[i] - sum(U[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / U[i][i] return x # 返回解向量x

def snake_matrix(n): matrix = [[0] * n for _ in range(n)] # 创建一个空的 n x n 矩阵 num = 1 # 从1开始填充矩阵 for i in range(n): if i % 2 == 0: for j in range(i+1): matrix[i-j][j] = num num += 1 else: for j in range(i+1): matrix[j][i-j] = num num += 1 return matrix

这是一个函数，名为snake_matrix，它接受一个参数n，用于确定矩阵的大小为 n x n。函数首先创建一个空的 n x n 矩阵，然后从1开始填充这个矩阵。 接下来，函数使用一个循环来遍历矩阵的每一行。如果当前行的...

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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩