斐波那契数列:

 1 def fn(n):
2 if n==1:
3 return 1
4 elif n==2:
5 return 1
6 else:
7 return fn(n-1)+fn(n-2)
8
9 for i in range(1,10):
10 print(fn(i))

 python实现输出黑白棋盘:

 for i in range(1,11):
for j in range(1,11):
if (i+j)%2==0:
print('■',end='')
else:
print('□', end='')
print('\n')

输出由1,2,3,4 这四个数字组成的每位数都不相同的 所有三位数

 list1 = [1,2,3,4]

 for i in list1:
for k in list1:
for j in list1:
if i != k and k != j and i != j:
print(i*100+k*10+j)

 python 实现冒泡排序

 import random

 def bubbleSort(lis):
length = len(lis)
for i in range(0,length): #下标为0,1,2,3,4,5
for j in range(i+1,length): #下标为1,2,3,4,5,6
if lis[i] > lis[j]:    #相邻的两位数进行比较
lis[j],lis[i] = lis[i],lis[j] #进行数据交换 lis = [random.randint(1,100) for i in range(20)] #随机生成长度为20的 列表
bubbleSort(lis)

 python 实现二分法查找

l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]

你观察这个列表,这是不是一个从小到大排序的 有序 列表呀?

如果这样,假如我要找的数比列表中间的数还大,是不是我直接在列表的后半边找就行了?

l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
def find2(l, num, start=0, end=None):
end = end if end else len(l) - 1 #程序执行开始先找列表中间值的下标
mid = (end-start)//2 + start       #计算列表中间值得下标
if start > end:               #如果满足这个条件,则说明查找一遍无法找到匹配的结果
print('找不到')
elif l[mid] > num:             #如果被查找的数没有中间的数字大,则递归调用自身从列表的左边开始比较,注意end的值
find2(l, num, end=mid)    
elif l[mid] < num:             #如果被查找的数比中间的数字大,则递归调用自身从列表的右边开始查找,开始位置是中间值下标+1,末尾下标还是末尾的下标
find2(l, num, start=mid+1, end=end)
else:                     #条件都不符合 则说明已找到 该值得下标  
print('找到啦', mid) find2(l,88) #比如找88的下标

请证明 一个偶数是两个素数的和

def su(n):
for i in range(2,n//2+1):
if n%i == 0:
return False
else:
return True if __name__ == '__main__':
while True:
n =int(input('please input a num'))
if n%2 == 0:
break for i in range(2,n//2+1):
if su(i) and su(n-i):
print(i,'+',n-i,'=',n)

python中一些算法数列的更多相关文章

  1. 【转】你真的理解Python中MRO算法吗?

    你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多 ...

  2. 你真的理解Python中MRO算法吗?[转]

    [前言] MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序.Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中 ...

  3. Python中斐波那契数列的四种写法

    在这些时候,我可以附和着笑,项目经理是决不责备的.而且项目经理见了孔乙己,也每每这样问他,引人发笑.孔乙己自己知道不能和他们谈天,便只好向新人说话.有一回对我说道,“你学过数据结构吗?”我略略点一点头 ...

  4. Python 一网打尽<排序算法>之堆排序算法中的树

    本文从树数据结构说到二叉堆数据结构,再使用二叉堆的有序性对无序数列排序. 1. 树 树是最基本的数据结构,可以用树映射现实世界中一对多的群体关系.如公司的组织结构.网页中标签之间的关系.操作系统中文件 ...

  5. 窥探算法之美妙——寻找数组中最小的K个数&python中巧用最大堆

    原文发表在我的博客主页,转载请注明出处 前言 不论是小算法或者大系统,堆一直是某种场景下程序员比较亲睐的数据结构,而在python中,由于数据结构的极其灵活性,list,tuple, dict在很多情 ...

  6. Python中斐波那契数列的赋值逻辑

    斐波那契数列 斐波那契数列又称费氏数列,是数学家Leonardoda Fibonacci发现的.指的是0.1.1.2.3.5.8.13.21.34.······这样的数列.即从0和1开始,第n项等于第 ...

  7. python中的迭代、生成器等等

    本人对编程语言实在是一窍不通啊...今天看了廖雪峰老师的关于迭代,迭代器,生成器,递归等等,word天,这都什么跟什么啊... 1.关于迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来 ...

  8. python中的最最最基本语法(1)

    注意:对于我这个以前用c/c++的同学来说,可能一开始学习pyhon时有点不适应的,为什么呢?因为吧,python中,没有这玩意:{},也不用每句话才用分号分开的.python中通过缩进来分块的,一行 ...

  9. python实现排序算法 时间复杂度、稳定性分析 冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序

    说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来 稳定性: 稳定性指的是 当排序碰到两个相等数的时候,他 ...

随机推荐

  1. MSBuild最佳实践

    http://stackoverflow.com/questions/3097489/how-to-publish-web-with-msbuild ref: http://msdn.microsof ...

  2. 第三章 服务治理: Spring Cloud Eureka

    Spring Cloud Eureka是 Spring Cloud Netflix微服务套件中的一部分,它基于Netflix Eureka做了二次封装,主要负责完成微服务架构中的服务治理功能 服务治理 ...

  3. 微信小程序之 wx.getUserInfo引导用户授权问题

    首先,在page外定义一个函数用户判断是否为空对象 var isEmptyObject = function (e) { var temp; for (temp in e) ; } 然后,在page中 ...

  4. K12协同开发在做常见问题时候遇到的问题

    一.在做常见问题的时候遇到的问题 在后端处理数据的时候是通过serialize来实现的,从数据库中查出自己想要的数据,直接返回数据. 在前端发送ajax请求获取数据并且在页面上以好看的形式渲染. 1. ...

  5. leetcode486

    public class Solution { public bool PredictTheWinner(int[] nums) { // int n = nums.Length; // int[,] ...

  6. Oracle DATABASE LINK(DBLINK)创建

    数据库全局名称可以用以下命令查出: SELECT * FROM GLOBAL_NAME; 修改可以用以下语句来修改参数值: ALTER SYSTEM SET GLOBAL_NAME=TRUE/FALS ...

  7. sonarLint 插件配置sonarQube Server

    Connected Mode You can bind Eclipse projects to a SonarQube project (supporting SonarQube servers 5. ...

  8. 斯坦福CS229机器学习课程笔记 Part1:线性回归 Linear Regression

    机器学习三要素 机器学习的三要素为:模型.策略.算法. 模型:就是所要学习的条件概率分布或决策函数.线性回归模型 策略:按照什么样的准则学习或选择最优的模型.最小化均方误差,即所谓的 least-sq ...

  9. java Web 请求servlet绘制验证码简单例子

    主要用来了解java代码怎么绘制验证码图片,实际开发中不会这样用 protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletRespons ...

  10. Makefile 调试

    一.简介 GNU make 提供了若干可以协助调试的内置函数以及命令行选项. 用来调试makefile 的一个最好方法就是加入调试挂钩以及使用具保护的编程技术,让你能够在事情出错时恢复原状. 二.ma ...