练习：输入函数input()+if嵌套+强制字符转换int(input())

最新推荐文章于 2025-09-13 13:08:40 发布

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本文通过实例讲解如何在Python中使用input()函数获取用户输入，结合if条件判断和int()函数进行数字的强制转换。适合初学者掌握基本的用户交互和数据类型转换技巧。

print('小精灵：您好，欢迎古灵阁，请问您需要帮助吗？')
answer_1 = input('请回答：需要or不需要？')

if answer_1 == '需要':
    print('请问您需要什么帮助呢？')
    answer_2 = int(input(

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【Python】判断语句:bool，if，if else，if elif else，嵌套

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01-11

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布尔类型的数据，不仅可以通过定义得到，也可以通过比较运算符进行内容比较得到——某些场景下，判断条件不止一个，可能有多个，这种需求Python可以实现吗？通过空格缩进，来决定语句之间的：层次关系。elif 类似于C中的else if。

Problem H: 调用函数，求1!+2!+3!+......+10!

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Problem H: 调用函数，求1!+2!+3!+…+10! 分析就是两个循环嵌套，注意一些初始值初始化的位置。 Description 编写一个求n!的函数，主函数中调用这个函数，计算sum=1!+2!+3!+…+10! Input 无 Output 输出1!+2!+3!+…+10! Sample Input 无 Sample Output 4037913.000000 #include &...

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mclegend的博客

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rl6adventurer的博客

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本文介绍了多个编程练习，涵盖日期计算、字符串查找与替换、链表操作、宏定义及文件处理等内容。重点包括：根据特定日期计算星期几、字符串查找函数实现、链表插入操作、常用宏定义编写，以及文件读写与重定向处理。每个问题均提供代码示例与实现思路。

input函数和int函数的使用

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python中if语句不能进行嵌套_Python的if语句怎么嵌套

weixin_39946239的博客

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Python中if语句有三种结构，即 if、if else 和 if elif else，这 3 种条件语句之间可以相互嵌套。例如，在最简单的 if 语句中嵌套 if else 语句，形式如下：if表达式1：if表示式2：代码块1else：代码块2再比如，在 if else 语句中嵌套 if else 语句，形式如下：if表示式1：if表达式2：代码块1else：代码块2e...

【python】

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778

>> int('12',16) # 如果是带参数base的话，12要。>>>int() # 不传入参数时，得到结果0。>>> int('0xa',16) # 16进制转10进制。>>> int(3) # 输入整数的时候，默认10进制。列表* 当其中一个a[0][0]的值改变时，相应的引用也会被改变。>>> int('10',8) # 8进制转10进制。>>> int(3.6) # 浮点数向下取值。

【笔记】python的函数input()的工作原理、使用int()来获取数值输入、求模运算符

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文章目录一、函数input()的工作原理二、使用int()来获取数值输入三、求模运算符一、函数input()的工作原理二、使用int()来获取数值输入三、求模运算符

Python（6）if条件语句和input输入

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默认情况下，if语句只会控制紧随其后的那条语句，如果希望if可以控制多条语句，则可以跟一个代码块。1. 代码块保存着一组代码，同一个代码块中的代码，要么都执行要么都不执行。3. 如果要编写代码块，语句就不能紧随再:后面，而实要在下一行。4. 代码块以缩进开始，知道代码恢复到之前的缩进级别时结束。- python官方推荐我们使用四个空格。2. 代码块就是一种为代码分组的机制。该函数用来获取用户的输入。- 缩进的方式必须统一。缩进有两种方式，一种。

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笨办法学python3.6习题11 初步接触input() 了解什么是“输入” 了解end=‘ ’作用 print("How old are you?", end=' ') age = input() 第一句最后end=' '的意思是，告诉print不要用换行符结束这一行。在how old are you？后直接输入值来给第二行变量age反馈。如果input()写成int(i...

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那么问题来了，在js开发中，如何减少if else语句的使用代码中嵌套的if/else结构往往导致代码不美观，也不易于理解。面向过程的开发中代码有大量的IF ELSE，在java中可以用一些设计模式替换掉这些逻辑，那么在js中是否也有类似的方法用来尽可能减少代码中的if/else嵌套呢？有人认为：if else多就多呗，只要可读性强，...

nm=input().split() num=list() ans=0 for i in range(int(nm[0])): data=input().split() num+=data nums=list(map(int,num)) for i in range(len(nums)): if (i+1)%int(nm[1]) ==0 : continue p=i while p+int(nm[1])+1 < len(nums): p+=int(nm[1])+1 if p%int(nm[1])==0 : break if nums[i] == nums[p] : ans+=1 for i in range(len(nums)): if (i+1)%int(nm[1]) == 1: continue q=i while q+int(nm[1])-1 < len(nums) : q+=int(nm[1])-1 if nums[i] == nums[q] : ans+=1 if q % int(nm[1]) == 1 : break print(2*ans) 优化一下时间复杂度

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<think>好的，我现在需要帮助用户优化他们的Python代码的时间复杂度。用户提到代码涉及数组操作和循环嵌套，所以首先我得想常见的优化方法。首先，用户可能使用了多重循环，导致时间复杂度较高，比如O(n²)的情况。常见的优化方法包括减少循环层数、使用更高效的数据结构，或者利用内置函数和库。比如，用哈希表（字典）来替代线性查找，可以降低时间复杂度。然后，我需要考虑数组操作部分。如果用户频繁使用列表的append或pop操作，尤其是头部操作，这可能效率低下，因为列表的头部操作是O(n)时间。改用双端队列deque可能会更好。或者，如果用户在进行大量的元素检查，如判断元素是否在列表中，使用集合（set）会更高效，因为集合的查找是O(1)时间。另外，用户可能没有利用Python的内置函数和库，比如使用列表推导式、生成器表达式，或者NumPy库来处理数组运算，这些通常比手写循环更快。例如，向量化操作可以替代显式循环，尤其是在处理数值计算时。还需要考虑算法本身的优化。比如，是否可以采用分治、动态规划或贪心算法来减少不必要的计算。或者，是否存在重复计算的情况，可以通过缓存中间结果（如使用记忆化技术）来避免重复工作。接下来，我需要假设用户提供的代码可能是什么样的。比如，如果用户有一个双重循环来查找两个元素的和，这样的时间复杂度是O(n²)，可以优化为使用字典存储已经遍历过的元素，将时间复杂度降为O(n)。例如，原代码可能如下： for i in range(len(arr)): for j in range(i+1, len(arr)): if arr[i] + arr[j] == target: return [i, j] 优化后： seen = {} for i, num in enumerate(arr): if target - num in seen: return [seen[target - num], i] seen[num] = i 这样就将时间复杂度从O(n²)降到O(n)。另外，如果用户使用了递归导致重复计算，可以引入缓存，比如使用lru_cache装饰器，或者改为迭代方式。还要检查是否存在不必要的深层嵌套循环，是否可以通过提前终止循环或剪枝来减少循环次数。例如，在排序后的数组中查找两数之和，可以使用双指针法，将时间从O(n²)降到O(n log n)排序时间加上O(n)的查找时间。此外，内置函数如sort()通常是用C实现的，比手写的排序算法更快，所以尽量使用内置排序。对于空间复杂度，如果用户代码中有不必要的空间占用，可以考虑原地操作，减少额外空间的使用，但这可能和时间复杂度的优化有所权衡。总结可能的优化策略： 1. 减少循环嵌套，使用哈希表替代线性查找。 2. 使用集合进行快速成员检查。 3. 利用内置函数和库（如NumPy）进行向量化操作。 4. 优化算法，改用更高效的算法如双指针、动态规划等。 5. 避免重复计算，使用缓存或记忆化。 6. 提前终止循环或剪枝。 7. 使用适当的数据结构，如deque、堆等。最后，需要根据用户的具体代码情况给出建议，但用户没有提供代码，所以需要举出常见的例子和通用方法，并询问是否需要进一步分析具体代码。</think>### 时间复杂度优化方法针对涉及数组操作和循环嵌套的Python代码，可通过以下方法降低时间复杂度： --- #### 1. **减少循环嵌套层数** - **问题**：多重循环（如双重循环 $O(n^2)$）是常见的时间复杂度瓶颈。 - **优化方法**： - 用哈希表（字典）替代线性查找，将查找时间从 $O(n)$ 降低到 $O(1)$。 - **示例**：查找两数之和原代码（双重循环）： ```python for i in range(len(arr)): for j in range(i+1, len(arr)): if arr[i] + arr[j] == target: return [i, j] ``` 优化后（单层循环）： ```python seen = {} for i, num in enumerate(arr): complement = target - num if complement in seen: # 哈希表查找 O(1) return [seen[complement], i] seen[num] = i ``` *时间复杂度从 $O(n^2)$ 降到 $O(n)$*[^1][^4]。 --- #### 2. **利用高效数据结构** - **集合（Set）**：用于快速去重或成员检查（$O(1)$ 时间）。 **示例**： ```python duplicates = set() for item in list: if item in duplicates: # 快速判断存在性 process(item) else: duplicates.add(item) ``` - **双端队列（deque）**：优化头部/尾部操作（$O(1)$ 时间）[^3]。 --- #### 3. **使用内置函数与库** - **向量化操作**：用 NumPy 替代显式循环处理数组。 **示例**：计算数组平方 ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) squared = arr ** 2 # 向量化操作（无需循环） ``` - **内置排序**：`list.sort()` 或 `sorted()` 使用优化后的 Timsort 算法（平均 $O(n \log n)$）[^2]。 --- #### 4. **优化算法策略** - **双指针法**：适用于有序数组的遍历或查找（如两数之和）。 **示例**： ```python left, right = 0, len(arr)-1 while left < right: current_sum = arr[left] + arr[right] if current_sum == target: return [left, right] elif current_sum < target: left += 1 else: right -= 1 ``` - **动态规划/记忆化**：避免重复计算，如斐波那契数列问题。 --- #### 5. **避免重复计算** - **预计算与缓存**：将重复使用的值提前计算并存储。 **示例**：使用 `functools.lru_cache` 缓存递归结果： ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n <= 1: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) ``` --- #### 6. **提前终止与剪枝** - **条件跳出**：在满足条件后立即退出循环。 **示例**： ```python found = False for num in arr: if num == target: found = True break # 提前终止 ``` --- ### 性能对比示例 | 场景 | 原时间复杂度 | 优化后时间复杂度 | 方法 | |------------------|--------------|------------------|--------------------| | 查找两数之和 | $O(n^2)$ | $O(n)$ | 哈希表 | | 数组去重 | $O(n^2)$ | $O(n)$ | 集合 | | 矩阵元素遍历 | $O(n^2)$ | $O(n)$ | NumPy 向量化 | --- ### 注意事项 - **空间换时间**：哈希表、缓存等会占用额外空间，需权衡时空复杂度[^4]。 - **实际测试**：优化后建议用 `timeit` 模块测试实际性能。如需进一步分析，请提供具体代码。 ---