Python入门学习 DAY 04 流程控制(if,while,for)

本文详细介绍了Python中的流程控制语句,包括if语句的三种形式、while循环的使用及break和continue关键字的作用,同时对比了for循环与while循环的区别。

Python入门     

DAY 04

本次学习的python中的流程控制if,while,for

1.流程判断之if语句

#语法1:
# if 条件:
#     code1
#     code2
#     code3
#     ....

#语法2:
# if 条件:
#     code1
#     code2
#     code3
#     ....
# else:
#     code1
#     code2
#     code3
#     ....

#语法3:多分枝
# 强调:if的多分枝=但凡有一个条件成立,就不会再往下判断其他条件了
# if 条件1:
#     code1
#     code2
#     code3
#     ....
# elif 条件2:
#     code1
#     code2
#     code3
#     ....
# ........
# else:
#     code1
#     code2
#     code3
#     ....

# 练习
# 如果:成绩>=90,那么:优秀
#
# 如果成绩>=80且<90,那么:良好
#
# 如果成绩>=70且<80,那么:普通
#
# 其他情况:很差
# score = input('>>: ')
# score=int(score)
# if score >= 90:
#     print('优秀')
# elif score >= 80:
#     print('良好')
# elif score >= 70:
#     print('普通')
# else:
#     print('很差')
 

2.流程判断之while语句

# 语法
# while 条件:
#     code1
#     code2
#     code3
#     ...

# while + break: break代表结束本层循环

# user_from_db='aaa'
# pwd_from_db='123'
# while True:
#     inp_user=input('please input your username: ')
#     inp_pwd=input('please input your password: ')
#     if inp_user == user_from_db and inp_pwd == pwd_from_db:
#         print('login successfull')
#         break             #break代表结束本层循环
#     else:
#         print('user or password err')

# while+continue:continue代表结束本次循环(本次循环continue之后的代码不在运行),直接进入下一次循环
# 强调:continue一定不要作为循环体的最后一步代码,因为是无意义的

# while + else
# else的代码会在while循环没有break打断的情况下最后运行
# n=1
# while n < 5:
#     if n == 4:
#         break
#     print(n)
#     n+=1
# else:
#     print('1111')
#
 

3.流程控制之for循环

# for 和 while 比较

# for可以不依赖于索引取指,是一种通用的循环取指方式

# names=['sql','abc','xxx','yyy']
# for item in names: 
#     print(item)

# dic={'x':1,'y':2,'z':3}
# for k in dic: 
#     print(k,dic[k])

# for的循环次数是由被循环对象包含值的个数决定的,而while的循环次数是由条件决定的

#for循环也是有break和continue方法的

 

以上内容为本次学习的知识,如有疑问欢迎指出和探讨。

 

【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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