python基础(二)

Python基础之综合练习二 读者将src/step2/multiple_table_stu.py中的代码补充完毕,然后点击评测,平台自动编译运行src/step2/main.py,并以标准输入方式提供测评输入;读者将src/step1/is_prime_stu.py中的代码补充完毕,然后点击评测,平台自动编译运行src/step1/main.py,并以标准输入方式提供测评输入;第一行输入一个字符op,表示要进行的运算,保证表达式进行的运算只有加减乘除,即该字符只可能是+ - * /中的一个。... 阅读详情
# 算术运算符
# + 加法运算符(如果是两个字符串之间进行加法运算,则会进行拼串操作)
# - 减法运算符
# * 乘法运算符(如果将字符串和数字相乘,则会对字符串进行复制操作,将字符串重复指定次数)
# / 除法运算符,运算时结果总会返回一个浮点类型
# //整除,只会保留计算后的整数位,总会返回一个整数
# **幂运算,
 a = 10 + 5
 a = 'hello' + '' + 'world'
 a = 10 - 5
 a = 5 - True
 a = a -2 
 a = 5 * 5
 a = 10 / 5
 a = 5 / 2
 a = 5 / 0
 a = 10 / 3
 a = 10 // 3
 a = 5 // 2
 a = 2 ** 2
 a = 16 ** 0.5
 a = 10 % 5
 print('a = ' ,a)


# 赋值运算符,=可以将等号右侧的值赋值给等号左边的变量
 a = 10
 a = 30
 a += 5
 a -= 5
 a %= 5
 a *= 5
 a **= 5
 a /= 7
 a //= 4
 print(a)

# 关系运算符,用来比较两个值之间的关系,总会返回一个布尔值
# 如果关系成立,返回True,否则返回Flase.
# > 比较左侧值是否大于右侧值
# >= 比较左侧的值是否大于或等于右侧的值
# < 比较左侧的值是否小于右侧的值
# <= 比较左侧的值是否小于或等于右侧的值
# == 比较左侧和右侧的值是否相等,不是比较的id
# != 比较左侧和右侧的值是否不相等,不是比较的id
# is / is not 比较的是id
 result = 10 > 20
 result = 10 < 20
 result = 10 >= 10
 result = 20 <= 20
 result = 2 > True #
 result = 2 > '1'
 result = '2' > '1' True
 result = '2' > '11' True
# 对两个字符串比较大小时,实际上比较的是字符串的unicode编码,可用于对字母进行排序,但是不支持中文排序
 result = 'a' > 'b'
 result = 'ab' > 'f' # 逐位比较
 result = 1 == 1
 result = 1 != 1
 result = 'abc' == 'abc'
 result = 'abd' == 'fdd'
 result = 1 == True
 result = 1 is True # 比较id
 result = 1 is not True
 print(id(1),id(True))
 print(result)

# 逻辑运算符,主要用来做一些逻辑判断,
# not 非,对于非布尔值,会先转为布尔值在取反,布尔值直接取反
# and 与
# or 或
 a = True
 a = not a
 a = 1
 a = ''
 a = not a
 a = True and True
 a = True and False
 a = False and True
 a = False and False
 a = 1 and 2
 a = 1 and 0
 a = 0 and 1
 a = 0 and None 
 a = 1 or 2
 a = 1 or 0
 a = 0 or 2
 a = 0 or None
 print(a)

# 条件运算符 
# 语法 语句1 if 条件表达式 else 语句2
# 执行流程,先对条件表达式进行判断,判断结果为True执行语句1,否则执行语句2,并返回结果
 print('你好') if True else print('hello')
 a = 20
 b = 30
 _max = a if a > b else b
 print(_max)



 

遗传算法驱动吃豆人进化:从零构建AI游戏智能体 遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化技术,其核心原理是通过选择、交叉和变异等操作,在解空间中迭代搜索最优解。该技术为解决复杂优化问题提供了强大工具,尤其在游戏AI、机器人控制和参数调优等场景中价值显著。在游戏AI领域,遗传算法常被用于训练智能体自主决策,例如在经典游戏《吃豆人》中,通过定义智能体的“基因”(如神经网络权重)和“适应度”(如游戏得分),可以引导其进化出躲避幽灵、高效吃豆等策略。本项目结合Pygame框架与神经网络,构建了一个完整的遗传算法训练沙盒,详细展示了如何通过适应度函数设计和参数调优,实 阅读详情

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