16、Python 编程:决策与循环练习的解决方案

Python 编程:决策与循环练习的解决方案

在 Python 编程中,决策和循环是非常重要的基础概念。下面将介绍一系列相关练习的解决方案,涵盖了从简单的奇偶判断到复杂的模拟游戏等多个方面。

决策练习解决方案
  1. 判断奇偶性
    • 该程序用于判断用户输入的整数是奇数还是偶数。
    • 操作步骤:
      1. 读取用户输入的整数。
      2. 使用取模运算符判断该整数除以 2 的余数。
      3. 根据余数输出结果。
    • 代码如下:
# Determine and display whether an integer entered by the user is even or odd.
# Read the integer from the user
num = int(input("Enter an integer: "))
# Determine whether it is even or odd by using the
# modulus (remainder) operator
if num % 2 == 1:
    print(num, "is odd.")
else:
    print(num, "is even.")
  1. 判断元音或辅音
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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