python中list大小m*n

在Python中，list大小可以通过 len() 函数来获取。对于一个二维列表，如果它的大小为 m*n，其中 m 表示列表的行数，n 表示列表的列数。我们可以通过以下方式来创建一个 m 行 n 列的二维列表：

m = 3  # 行数
n = 4  # 列数

# 方法一：使用列表推导式
my_list = [[0] * n for _ in range(m)]
print(len(my_list))  # 输出为 3
print(len(my_list[0]))  # 输出为 4

# 方法二：使用嵌套循环
my_list = []
for _ in range(m):
    row = [0] * n
    my_list.append(row)
print(len(my_list))  # 输出为 3
print(len(my_list[0]))  # 输出为 4

在上述代码中，我创建了一个 m 行 n 列的二维列表。通过 len() 函数可以得到列表的大小，即行数和列数。在方法一中，我使用了列表推导式来快速创建二维列表；在方法二中，我使用了嵌套循环来逐行创建并添加到列表中。无论使用哪种方法，都可以得到正确的列表大小。

相关问题

python创建一个m*n的矩阵

你可以使用Python中的列表（list）来创建一个m*n的矩阵。以下是创建一个3行4列的矩阵的示例代码：

matrix = []
m = 3
n = 4
for i in range(m):
    row = []
    for j in range(n):
        row.append(0)
    matrix.append(row)
print(matrix)

这将创建一个名为“matrix”的列表，其中包含3个子列表，每个子列表包含4个零元素，即一个3x4的矩阵。你可以通过修改变量m和n来创建不同大小的矩阵。

根据这个描述写出python代码：水流大小会随着流动的距离逐步减小，且遇到障碍物无法通过，在此情况下需要计算某个位置的水流大小，注意：水流虽然不能穿过障碍物，但是可以绕过障碍物，现给定一个数字矩阵array[m][n]表示网格地图 array[i][j] = 0 表示i行j列为空旷位置，array[i][j] = 1表示i行j列为障碍物，array[i][j] = x (x为正整数)表示i行j列为水源 水源只有一个，但是障碍物可以有多个 水流只能上下左右流，且每移动一格，水流强度减少1，最小减小到0 现要求输出对应位置的水流大小 输入描述： 输入为三行 第一行为 m n ，代表输入的是一个m * n的数组 第二行为一串m * n个用空格分隔的整数，每连续n个数代表一行，以此类推，对应的值代表对应的网格是空旷位置，还是水源，还是障碍物 第三行是 i j ，代表需要计算的array[i][j]的水流大小

根据描述的要求，可以使用广度优先搜索（BFS）来计算某个位置的水流大小。首先需要构建一个辅助矩阵来记录水流大小，初始值为0。然后从水源位置开始进行BFS，每次向上下左右四个方向扩展，如果遇到空旷位置且水流大小还未更新，则更新水流大小并将该位置加入到BFS队列中。最终输出目标位置的水流大小。

以下是实现该功能的Python代码：

from collections import deque

def calculate_water_flow(array, target):
    m, n = len(array), len(array[0])
    water_flow = [[0] * n for _ in range(m)]
    dx = [-1, 1, 0, 0]  # 上下左右四个方向的行坐标偏移量
    dy = [0, 0, -1, 1]  # 上下左右四个方向的列坐标偏移量

    # 解析输入的数组
    grid = []
    for i in range(m):
        row = list(map(int, array[i].split()))
        grid.append(row)

    # 解析目标位置
    target_row, target_col = map(int, target.split())

    # 找到水源位置
    source_row, source_col = None, None
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if grid[i][j] > 1:  # 水源的值大于1
                source_row, source_col = i, j
                break

    # 如果没有水源位置或目标位置为障碍物，则返回0
    if source_row is None or grid[target_row][target_col] == 1:
        return 0

    # BFS遍历
    queue = deque([(source_row, source_col)])  # BFS队列
    while queue:
        curr_row, curr_col = queue.popleft()
        for k in range(4):
            next_row = curr_row + dx[k]
            next_col = curr_col + dy[k]
            if 0 <= next_row < m and 0 <= next_col < n and grid[next_row][next_col] != 1 and water_flow[next_row][next_col] == 0:
                water_flow[next_row][next_col] = water_flow[curr_row][curr_col] + 1
                queue.append((next_row, next_col))

    return water_flow[target_row][target_col]


# 示例输入
m, n = map(int, input().split())
array_input = input().split()
target_input = input()

# 调用函数并输出结果
result = calculate_water_flow(array_input, target_input)
print(result)

你可以按照以下格式输入示例输入和目标位置：

3 4
0 0 1 0 0 2 0 0 0 1 0 1
2 3

然后程序将输出目标位置的水流大小。