Python学习总结(二)----python的练习方法

本文通过使用Python实现八皇后问题,展示了如何快速熟悉Python并锻炼编程基本功。通过总结知识点,帮助初学者深入理解Python语法和算法实现。

  继续学习python中,越来越发现python的方便,也找到了一些python与C/C++的一些相同点与不同点。由于我看的书中缺乏编程练习题,我就在想如何能够尽快地熟悉python。由于我一直在参加算法竞赛,所以就想到了用Python去实现一些数据结构和算法。这类的编程通常不会用到太多的库,但却是锻炼基本功的很好的方法。程序写好后,可以花几分钟时间来总结一下所用到的知识点,这对初学者的效果非常好。下面是书中的一个例子程序,熟悉的八皇后问题,起个抛砖引玉的作用,这段时间我也会用python实现一些更复杂的数据结构。

 1 def conflict(state,nextX):
 2     nextY=len(state)
 3     for i in range(nextY):  #注意range是一个半开半闭区间,左闭右开
 4         if abs(state[i]-nextX) in (0,nextY-i):  #这里是python中我很喜欢的一个特性,比同样的C语言代码简单很多。
 5             return True
 6     return False
 7 
 8 def queens(num=8,state=()):  #默认参数,与C++的规则一样,从右到左必须都存在默认参数,即如果一个默认参数的右方还存在没有默认值的参数,会出错。
 9     for pos in range(num):
10         if not conflict(state,pos):# if not语句
11             if len(state)==num-1:
12                 yield (pos,)      #yield生成器,生成tuple,注意(pos,)这样的格式
13             else:
14                 for result in queens(num,state+(pos,)):  #tuple等数据结构的连接也是我很喜欢python的一个原因。
15                     yield (pos,)+result
16 def pretty_print(solution):
17     def line(pos,length=len(solution)):#函数定义中定义函数,这一点与C/C++都不同,需要额外注意。
18         return '.'*pos+'X'+'.'*(length-pos-1)
19     for pos in solution:
20         print line(pos)
21 #print list(queens(4))
22 #print len(list(queens(8)))
23 import random
24 pretty_print(random.choice(list(queens(8))))

  "学而不思则惘"。总结十分重要!

  参考资料:《Beginning Python From Novice to Professional 2nd Edition》

 

  如果我的文章对您有用,请推荐一下,非常感谢!

转载于:https://www.cnblogs.com/NeilHappy/archive/2012/07/23/2604627.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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