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  • 列表生成式的复习以及生成器的练习, 杨辉三角实例(非常巧妙)

    列表生成式

    print('昨日复习--------------------')
    d = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
    for key in d:
        print(key)
        
    for value in d.values():
        print(value)
        
    for k, v in d.items():
        print(k, v)
        
    for ch in 'ABC':
        print(ch)
             
    from collections import Iterable
    t = isinstance(123, Iterable) #检查是否可迭代,返回值为布尔类型的
    print(t)
    
    for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
        print(i, value)
        
    for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
        print(x, y)
       
    L = list(range(100))
    print(L)

    构建生成器

    print('构建生成器--------------------')
    #通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
    
    #所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
    L = [x*x for x in range(10)]
    print(L)
    G = (x * x for x in range(10))
    print(G)
    #如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:
    print(next(G))
    print(next(G))
    print(next(G))
    print(next(G))
    print(next(G))
    print(next(G))
    0
    1
    4
    9
    16
    25
    #上面这种不断调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
    g = (x*x for x in range(10))
    for n in g:
        print(n)

    用函数实现生成器

    print('用函数实现生成器--------------------')
    
    #generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
    def fib(max):
        n, a, b = 0, 0, 1
        while n < max:
            print(b)
            a, b = b, a+b
            n = n + 1
        return 'done'
    #上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数:
    t = fib(6)
    print(t)
    #也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了:
    def fib(max):
        n, a, b = 0, 0, 1
        while n < max:
            yield(b)
            a, b = b, a+b
            n = n + 1
        return 'done'
    fib(11) #这句话没有执行结果,可以用一个参数接收返回值,然后输出
    #这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
    f = fib(6)
    print(f)
    #<generator object fib at 0x104feaaa0>
    print('--------------------')
    
    #这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
    
    #举个简单的例子,定义一个generator,依次返回数字1,3,5:
    def odd():
        print('step 1')
        yield 1
        print('step2')
        yield(3)
        print('step 3')
        yield 5
      
    o = odd()
    print('next输出odd生成器内容--------------------')
    print(next(o))
    print(next(o))
    print(next(o))
    print('迭代输出fib生成器内容--------------------')
    for n in fib(6):
        print(n)
    print('输出带返回值的生成器的所有内容----------')
    
    #但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中:
    g = fib(6)
    while(True):
        try:
            x = next(g)
            print('g:', x)
        except StopIteration as e:
            print('Generator return value:', e.value)
            break;
        

    杨辉三角的输出

    print('杨辉三角的输出-----------------')
    #天啊, 这代码,太精辟,我无话可说
    
    def fun(n):
        N = [1]
        t = 0
        while t < n:
            yield(N)
            t = t + 1
            N.append(0)
            N = [N[i-1] + N[i] for i in range(len(N))]
    
    for i in fun(6):
        print(i)
    #在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。    
    #执行过程大概如下
    N = 1
    
    N = 1, 0
    
    N = 1, 1
    
    N = 1, 1, 0
    
    N = 1, 2, 1
    
    N = 1, 2, 1, 0
    
    N = 1, 3, 3, 1
    
    N = 1, 3, 3, 1, 0
    
    N = 1, 4, 6, 4, 1
    
    #………………………………

     补充:

    找出一个数据的类型的方法

    a = 1
    print(type(a))
    #<class 'int'>

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