超细节讲解杨辉三角!C语言与Python实现

Python编程核心技巧:从NOJ经典题目到工程实践 在Python编程学习中,掌握核心数据结构与算法是提升编码能力的关键。列表、字典、字符串等基础数据结构的高效操作,直接决定了代码的性能与可读性。其背后的原理,如列表推导式、字典的哈希映射、字符串的不可变性等,是理解Python语言特性的基础。这些技术价值在于,它们不仅是解决算法问题的工具,更是工程实践中构建高效、可维护代码的基石。例如,在数据处理、文本清洗、配置管理等常见应用场景中,熟练运用列表推导式进行数据过滤与转换,利用字典的`get()`方法安全处理键值对,都能显著提升开发效率。本文以NOJ平台81- 阅读详情

杨辉三角

  • 我们不讲数学,就讲它的实现吧。
  • (1)观察下图,我们知道,杨辉三角,中间不是 1 的数,它的值,等于它肩上两个数字的和。利用这一点规律,我们就可以构造出代码,写出中间的数 。
    在这里插入图片描述
  • (2)再看下面的这个形式的:
  • 我们得出 可以用二维数组表示杨辉三角,并观察这个图,结合二维数组中元素的下标,成功找到,上面的规律(肩上数之和)的代码表示!
  • 根据图中的规律很容易推敲出来,例如: a[8][3] = a[7][2] + a[7][3] , 再写个循环,就可以求每行的数的值
    在这里插入图片描述
  • (3) 关于 两边数字 1 的规律,那就更容易发现了。 分别是第一个后最后一个。 那么 还举例子: 第 i行, a[i][0] = 1, a[i][i] = 1 就实现了两边为 1 了~

C语言实现

  • 根据上面的分析,我们分解步骤:
  • (1) 我们发现他其实是一个 正方形,然后只有下三角(如图的直角三角形),所以我们首先构造出来一个 n 乘 n的 二维数组,用它来存储 杨辉三角。
// 打印100行杨辉三角
#include<stdio.h>
int main()
{
	int yang[50][50] = {0};
	int i, j, m;


	// 打印杨辉三角
	for(i=0; i<50; i++)
	{
		// 这里只打印二维数组的杨辉三角部分没所以 j <= i
		for(j=0; j<=i; j++)
		{
			m = yang[i][j];
			printf("%d", m);
		}	
		printf("\n");
	}
	return 0;
}

如图:运行结果
在这里插入图片描述

  • (2) 我们接着打印出来两边的 1, 记住这个1 的规律。 它是在 一行中的 行首和行尾出现的
// 打印100行杨辉三角
#include<stdio.h>
int main()
{
	int yang[25][25] = {0};
	int i, j, m;

	// 补充代码打印杨辉三角两边的 1
	// 输出每行的1,位置是行首和 行尾,对应的下标是 [][0] , [][i].  i为当前行,以0开始 
	for(i=0; i<25; i++)
	{
		
		yang[i][0] = 1;
		yang[i][i] = 1;
	}

	// 打印杨辉三角
	for(i=0; i<25; i++)
	{
		for(j=0; j<=i; j++)
		{
			m = yang[i][j];
			printf("%d", m);
		}	
		printf("\n");
	}
	return 0;
}

运行结果:
在这里插入图片描述
** (3) 第三步,就到了关键的 中间部分的打印了,参考上面的正三角那张图片,我们知道, 下面的数,等于它肩膀上 两个数的和。那么根据此规律,又可以继续写代码实现了!

第三步写完,也是所有代码都写完啦

// 打印100行杨辉三角
#include<stdio.h>
int main()
{
	int yang[25][25] = {0};
	int i, j, m;

	// 输出每行的1,位置是行首和 行尾,对应的下标是 [][0] , [][i].  i为当前行,以0开始 
	for(i=0; i<25; i++)
	{
		yang[i][0] = 1;
		yang[i][i] = 1;

		// 补充代码,打印一行中间的数字
		for(j=1; j<i; j++)
		{
			// 注意 j的取值,从每行的第二个数字,到倒数第二个数字,因为第一个最后的数字是 1固定的
			// 按照数的值 是它肩上两个数的和
			yang[i][j] = yang[i-1][j-1] + yang[i-1][j];	
		}
		
	}

	// 打印杨辉三角
	for(i=0; i<25; i++)
	{
		for(j=0; j<=i; j++)
		{
			m = yang[i][j];
			printf("%d  ", m);  // 为了格式好看,我们在这里加上两个空格,隔开数字!!!
		}	
		printf("\n");
	}
	return 0;
}

打印结果看看!
在这里插入图片描述

  • 是成功的,不过结果有点乱,终端里的排版不是很好!

有很多实现方法,不过经过我的分析考虑,写出来这么一种,希望对你有帮助

Python实现

方法一: 基于前面C语言的算法,用Python语法写一遍
  • 其中的 insert 方法实际上都可以用 append() 方法代替,但是我想体现出 C语言算法中的步骤,插入两边的1 ,用 insert,不考虑效率。
# 纯基本语法
yang = []
n = int(input("请输入你想打印的杨辉三角层数:"))
for i in range(0, n):
    temp = []
    temp.insert(0, 1)
    for j in range(1, i):
        num = yang[i-1][j-1] + yang[i-1][j]
        temp.append(num)
    # 因为 insert方法会在指定位置位置增加一个 值,若原本位置上有值,那么将被后移,造成第一行有两个1, 所以加个判断
    if i > 0:
        temp.insert(i, 1)
    yang.append(temp)

for k in yang:
    print(k) 

Python实现(函数式编程!)

方法2: 利用 sum() 及 zip 函数。
  • 这种是在网上找到的解法,真的厉害,想不到
def generate(numRows):

        l1 = [1]
        l2 = []
        n = 0
        while n<numRows:
            l2.append(l1)
            # 这里的 本质算法还是一样的 ,在列表前后分别加上 [0], 再利用zip 和sum 函数进行计算。 既解决了
            # 两边都是1 的问题, 也造成原来的元素错位。sum 求和,就等于是两肩上的数求和!! 厉害!并且只运用一层循环。
            l1 = [sum(t) for t in zip([0]+l1, l1+[0])] 
            n += 1
        return l2

print(generate(8))
方法3:map方法
  • 同样在网上找到的解法
def generate(numRows):

        if numRows==0:
            return []
        l1 = [[1]]
        n = 1
        while n<numRows:
            # 利用 map 函数 和匿名函数实现,本质和 zip num 实现是一样的,也是错位   
            l1.append(list(map(lambda x,y:x+y, [0]+l1[-1], l1[-1]+[0])))
            n += 1
        return l1

print(generate(8))

后两种方法没有利用 二维数组的思想,所以思想更加开阔,跳出拘泥! 本质都是 肩上两数相加。 但是使用了错位 等,构造出肩上两个数字和,并且同时解决 两边1 的问题,真的厉害~ 思维发散

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

两种算法巧算杨辉三角——python

什么是杨辉三角? 杨辉三角,是二项式系数在三角形中的一种几何排列,中国南宋数学家杨辉1261年所著的《详解九章算法》一书中出现。在欧洲,帕斯卡(1623----1662)在1654年发现这一规律,所以这个表又叫做帕斯卡三角形。帕斯卡的发现比杨辉要迟393年,比贾宪迟600年。 杨辉三角估计大家也都不陌生,早在小学的奥数题里边就有曾出现,估计大家也都见过好几遍了,也了解了杨辉三角的规律,那么今天我们就要用算法来写杨辉三角! 问题描述 杨辉三角形又称Pascal三角形,它的第i+1行是(a+b)的i次方的展开

LRY___的博客 1570

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

计算杨辉三角时生成器的应用---Python

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表 输出结果:[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 受到内存限制,列表容量肯定是有限的。 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。 如果列表元素可以按照某种算法推算出来,我们就可以在循环的过...

FloatDreamed的博客 463

用Python解决杨辉三角形的理解(言简意洁版本)

奉上全网最简单理解的杨辉三角形版本! 学习廖雪峰老师的python教程时,习惯性的做一下后边的习题,这次的杨辉三角形,就一直在思考用什么方式去解决,学习了好几种方式,有理解的也有不理解的,最终还是感觉这个比较好,没有使用yield。

m0_62021282的博客 1682

python实现杨辉三角思路_杨辉三角:介绍和python高级别可视化实现和探讨

1 说明=====1.1 杨辉三角的介绍。1.2 杨辉三角的python实现,用turtle和pydotplus高级别可视化实现。1.3 代码讲解通俗易懂,注释仔细,小白秒懂。1.4 环境:python3.82 杨辉三角========2.1 杨辉三角形,即Pascal Triangle=帕斯卡三角形。2.2 又称贾宪三角形,是二项式系数在三角形中的一种几何排列。2.3 北宋人贾宪约1050年首先...

weixin_39737001的博客 555

c语言杨辉三角_C语言编程实例37

杨辉三角是我们从初中就知道的,现在,让我们用C语言将它在计算机上显示出来。在初中,我们就知道,杨辉三角的两个腰边的数都是 1,其它位置的数都是上顶上两个数之和。这就是我们用C语言写杨辉三角的关键之一。在高中的时候我们又知道,杨辉三角的任意一行都是的二项式系数,n 为行数减 1。也就是说任何一个数等于这个是高中的组合数。n 代表行数减 1,不代表列数减 1。如:第五行的第三个数就为 =6。...

weixin_39631350的博客 833

python如何将数组里的数提取出来_python [:3] 实现提取数组中的数

搜索答案搜索不到,自己试了一把.首先生成一维数组a =np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])>>> print a[1 2 3 4 5 6 7 8 9]取数组前3个值b =a[:3]>>> print b[1 2 3]取前3个以后的值b =a[3:]>>> print b[4 5 6 7 8 9]取数组的后3个值b =a[-...

weixin_39528366的博客 1307

【蓝桥杯Python】基础练习6:杨辉三角形

试题 基础练习 杨辉三角形 目录题目资源限制问题描述输入格式输出格式样例输入样例输出数据规模与约定解答Python源代码: 题目 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 杨辉三角形又称Pascal三角形,它的第i+1行是(a+b)i的展开式的系数。 它的一个重要性质是:三角形中的每个数字等于它两肩上的数字相加。 下面给出了杨辉三角形的前4行: 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1    给出n,输出它的前n行。 输入格式 输入包含一个数n。。 输出格式 输出杨辉三

王阿巴和王咕噜 645

杨辉三角-python/c解答

以上是Python和C语言的实现方法,两种语言都可以用来生成杨辉三角。使用列表嵌套和循环的Python代码比较简洁、易于理解,同时Python也有更多的内置函数和库来处理数字计算问题;而在C语言中,需要使用二维数组和循环来实现,相对来说代码量稍微大一些,但是由于C语言是一种底层语言,执行效率会更高。无论采用哪种语言,生成杨辉三角都是一个非常有趣的数学问题,它不仅可以锻炼我们的逻辑思维能力,还可以为我们日后的编程实践提供很好的参考和启示。

m0_55813592的博客 887
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我是py呀
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