1955年,卡普耶卡(D.R.Kaprekar)对4位数字进行了研究,发现一个规律: 对任意各位数字不相同的4位数,使用各位数字能组成的最大数减去能组成的最小数,对得到的差重复这个操作,最终会得到6174这个数字,并且这个操作最多不会超过7次 以下为python代码验证 a = input()a = int(a)i = 0l = []cha = 0 b = a%1000                                 #求出百十个位max4 = (a - b)/1000     

num=int(input()) c=num while c!=6174:     digits=list(str(c))     digits.sort(reverse=True)#排列最大数和最小数     if len(digits)<4:         digits.append('0')     a=int(''.join(digits))     digits.reverse()     b=int(''.join(digits))     c=a-b     print("

[题目描述]1955年,卡普耶卡(D.R.Kaprekar)对4位数字进行了研究,发现一个规律:对任意各位数字不相同的4位数,使用各位数字能组成的最大数减去能组成的最小数,对得到的差重复这个操作,最终会得到6174这个数字,并且这个操作最多不会超过7次.请编写程序验证这个猜想. [练习要求]请给出源代码程序和运行测试结果,源代码程序要求添加必要的注释. [输入格式]在一行中输入一个任意各位数字不相同的4位数. [输出格式]验证6174猜想,输出过程中计算得到的各数,数据间以空格为间隔. [输入样

今天晚上的火车回家啦.所以提前更出来~.愉快的收拾我的包裹~滚回家吃半个月~胖几斤又要回学校啦~ T T这个假期虽然很忙.但是我觉得很有意义.很有价值~爱你们~ 描述 验证“歌德巴赫猜想”,即:任意一个大于等于6的偶数均可表示成两个素数之和. 输入 输入只有一个正整数x.(x<=2000)输出如果x不是“大于等于6的偶数”,则输出一行:           Error!           否则输出这个数的所有分解形式,形式为:           x=y+z           其中x为待验证

一个web2.0时代的网站,自然少不了用户注册,登录,验证的功能,那么python可以怎样实现登录验证呢 这里我们使用装饰器来做登录验证 网站构成 假设我们有这样一个网站,是一个类似与博客园这种多个用户的网站,每个用户都又一个自己的管理界面,博客园内部也应该有一个管理员系统 所以网站的用户角色可以分为: 未登录用户 登录的普通用户,就是我们 管理员用户 首先,未登录用户只能查看别人的博客,要想评论别人的文章就需要登录,这时就要使用登录验证,来区分未登录和登录用户 其次,登录的普通用户也不应该能够

自己写的一段Python脚本,经常拿来验证一些sqlmap等工具跑不出数据的网站. GET类型: import urllib import urllib2 import time payloads = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789@_.' header = { 'User-Agent' : 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' } values={} print 'Start to retr

废话不多说先交代码(只是一个简单的验证):#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf8 -*- # Structured program ‘#’是注释 # Function definition 函数的定义都是以def开头的,与C语言一样,调用函数必须在上面 user_pwd = {'} count=0 num=0 list1=[]#读取被锁定的用户名 list2=[] with open('name','r') as f: line=f.readline() i

最初看到这个问题是初中的时候买了一本有关数学谜题的书里面概率论的一张的课后拓展就是说到三门问题,当时作为一个扩展阅读看了一下,里面说到了一个世界智商最高的女人秒杀了美国一大群的数学高材生的精彩故事(比较夸张),当时对这个问题也是似懂非懂. 什么是蒙提霍尔问题? 蒙提霍尔问题,亦称为蒙特霍问题或三门问题(英文:Monty Hall problem),是一个源自博弈论的数学游戏问题,大致出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal.问题的名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔(Monty Ha

假如要对一份统计数据进行分析,一般其来源来自于社会调研/普查,所以数据不是总体而是一定程度的抽样.对于抽样数据的分析,就可以结合上篇统计量及其抽样分布的内容,判断数据符合哪种分布.使用已知分布特性,可以完成对总体的统计分析. 本文使用python函数判断数据集是否符合特定抽样分布. 数据来源 本次试验使用kagglehttps://www.kaggle.com/datasets上的公开数据集,可以通过搜索框进行数据集搜索. 通过搜索「income」关键值,最后决定使用https://www.ka

如下是django中做url验证的正则表达式: regex = re.compile( r'^(?:http|ftp)s?://' # http:// or https:// r'(?:(?:[A-Z0-9](?:[A-Z0-9-]{0,61}[A-Z0-9])?\.)+(?:[A-Z]{2,6}\.?|[A-Z0-9-]{2,}\.?)|' #domain... r'localhost|' #localhost... r'\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3})'