while循环嵌套

while循环嵌套

  • 前面学习过if的嵌套了,想一想if嵌套是什么样子的?

  • 类似if的嵌套,while嵌套就是:while里面还有while

<1>while嵌套的格式

    while 条件1:

        条件1满足时,做的事情1
        条件1满足时,做的事情2
        条件1满足时,做的事情3
        ...(省略)...

        while 条件2:
            条件2满足时,做的事情1
            条件2满足时,做的事情2
            条件2满足时,做的事情3
            ...(省略)...

<2>while嵌套应用一

要求:打印如下图形:

    *
    * *
    * * *
    * * * *
    * * * * *

参考代码:

i = 1
while i <= 5:
    j = 1
    while j <= i:
        print("* ", end = '')
        j += 1

    print("\n")
    i += 1

<3>while嵌套应用二:九九乘法表

参考代码:

i = 1
while i<=9:
    j=1
    while j<=i:
        print("%d*%d=%-2d " % (j, i, i*j), end = '')
        j+=1
    print('\n')
    i+=1
<think>好的,用户想了解延时函数与while循环嵌套的使用方法和优化技巧。首先,我需要明确延时函数的基本实现方式,通常在不同的编程语言中,延时函数可能有不同的实现,比如在C语言中使用sleep(),在Python中使用time.sleep()。然后,用户提到while循环嵌套,可能需要处理定时任务或者轮询某个状态,同时加入延时以避免CPU过载。 接下来,我需要考虑用户可能的场景。例如,在嵌入式系统中,经常需要循环检测某个传感器状态,但又不希望频繁检测导致资源耗尽。这时候,合理的延时设置很重要。但使用不当可能导致响应延迟或者CPU占用问题。 然后,用户提到了优化技巧。根据引用[1],代码优化对性能敏感模块很重要,尤其是循环结构。如果在while循环中不恰当地使用延时,可能会导致性能下降。例如,频繁调用短时间的延时函数可能会增加系统调用的开销。或者,使用阻塞式延时导致程序无法及时响应其他事件。 示例代码部分,需要展示一个基本的延时与循环嵌套的结构,比如在Python中使用time.sleep(),或者在C中使用sleep()。然后,指出其中的问题,比如阻塞问题,或者时间精度问题。 优化方面,可以考虑非阻塞式延时,比如记录时间戳,在循环中检查时间差,而不是使用阻塞延时。这样可以在等待期间执行其他任务,提高效率。或者,使用事件驱动的方式代替轮询,但可能超出用户当前问题的范围。 另外,引用[2]提到在循环中条件判断的问题,如果某个条件成立后只需要执行一次,可以通过状态变量来控制。这可能与用户的延时循环有关,比如在满足某个条件后执行一次操作,然后继续循环但不再重复执行,直到条件再次变化。 引用[3]提到for循环的结构,但用户关注的是while循环,不过循环的基本优化原则类似,比如减少循环体内的计算量,避免在循环中进行不必要的操作。 还需要考虑不同编程语言的特性,比如在JavaScript中使用setTimeout或setInterval,但用户可能更关注通用方法或特定于某种语言的实现。 可能的误区:用户可能认为在while循环中使用固定延时是唯一的方法,但实际上还有其他更高效的方法,比如使用定时器事件或者多线程处理。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何处理精确延时,或者如何避免阻塞主线程,特别是在GUI或实时系统中。</think>### 延时函数与while循环嵌套实现方法 #### 基础实现示例(Python) ```python import time def delay_function(seconds): time.sleep(seconds) # 阻塞式延时 while True: # 需要定时执行的任务 print("执行周期性任务") delay_function(1) # 每秒执行一次 ``` #### 关键优化技巧 1. **非阻塞延时实现** ```python import time last_exec_time = time.time() interval = 1 # 秒 while True: current_time = time.time() if current_time - last_exec_time >= interval: print("执行非阻塞任务") last_exec_time = current_time # 可在此处添加其他非阻塞操作 ``` 2. **精度补偿机制** ```python def precise_delay(target_delay): start = time.perf_counter() while time.perf_counter() - start < target_delay: pass # 忙等待(仅适用于需要高精度场景) ``` 3. **多线程结合延时** ```python import threading def background_task(): while True: print("后台任务执行") time.sleep(1) threading.Thread(target=background_task, daemon=True).start() ``` #### 注意事项 1. **阻塞式延时的缺陷** - 会使整个线程暂停执行,无法响应其他事件[^3] - 实际延时时间 = 设定时间 + 系统调度误差 2. **CPU占用优化** - 避免使用`while True: pass`式空循环 - 在需要精确延时时,可结合`time.sleep()`与忙等待 3. **事件驱动替代方案** ```python # 使用事件循环(asyncio示例) import asyncio async def timed_task(): while True: print("异步任务执行") await asyncio.sleep(1) asyncio.run(timed_task()) ``` [^1]: 循环结构优化对性能提升有显著作用,特别是在需要频繁执行的代码块中 [^3]: 循环控制需要注意退出条件设计,避免意外死循环
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