104規約python,104規約總召喚講解

本文目錄一覽：

• 1、python中怎麼求ascii碼7、8、9的編碼
• 2、python在100到200之間的一個隨機的偶數？
• 3、python中的數據結構分析？

python中怎麼求ascii碼7、8、9的編碼

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python中怎麼求ascii碼7、8、9的編碼

社會我飛哥16888

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我們可以使用for循環和ord()函數來獲取字符串的 ASCII 值。ord()函數返回傳遞字符串的 Unicode。它接受1作為字符串的長度。for循環用於迭代序列：列表、元組、字典、集合或字符串。因此，我們可以使用for循環來解析字符串的每個字符並將其轉換為 ASCII 值。

在下面的代碼中，text 是一個保存用戶輸入的變量。ascii_values 最初是一個空列表，稍後將保存字符串中每個字符的 ASCII 值。一旦循環完成其循環，我們將向用戶顯示 ascii_values 的內容作為輸出。append() 函數在每次迭代後向列表 ascii_values 添加一個新項目。

當我們運行這個程序時，用戶會收到一個字符串提示，一旦用戶提供了一個字符串，它就會被存儲在一個變量 text 中。在示例中，輸入是字符串 hello。打印字符串中每個字符的 ASCII 值。

示例代碼：

#python 3.x

text = input(“enter a string to convert into ascii values:”)

ascii_values = []

for character in text:

ascii_values.append(ord(character))

print(ascii_values)

輸出：

enter a string to convert into ASCII values: hello

[104, 101, 108, 108, 111]

二、在 Python 中使用 List Comprehension 和 ord() 函數獲取字符串的 ASCII

我們可以使用列表推導來實現相同的結果。Python 中的列表推導式是一種簡單而緊湊的語法，用於從字符串或其他列表創建列表。這是一種通過對現有列表中的每個項目進行操作來創建新列表的簡潔方法。列表推導比使用 for 循環處理列錶快得多。

在下面的代碼中，外部沒有 for 或 while 循環。但是在列表推導中，我們使用 for 循環來獲取 text 的每個 character。

示例代碼：

#python 3.x

text = input(“enter a string to convert into ascii values: “)

ascii_values = [ord(character) for character in text]

print(ascii_values)

輸出：

enter a string to convert into ASCII values: hello

[104, 101, 108, 108, 111]

三、使用用戶定義的函數 to_ascii() 在 Python 中獲取字符串的 ASCII

另一種編寫代碼以實現相同目標的方法是使用用戶定義的函數。用戶定義函數是用於在策略正文中組織代碼的函數。一旦你定義了一個函數，你就可以像內置的動作和解析器函數一樣調用它。傳遞給函數的變量是通過引用而不是通過值傳遞的。

在下面的代碼中，我們使用用戶定義的函數 to_ascii 將 text 作為參數。在函數內部，定義了塊操作，並通過關鍵字 return 傳遞結果。當從提供 text 的主模塊調用函數 to_ascii 作為參數控制轉移到 to_ascii 函數並執行代碼塊時，我們會在列表中獲得給定字符串的 ASCII 值。

示例代碼：

#python 3.x

def to_ascii(text):

ascii_values = [ord(character) for character in text]

return ascii_values

text = input(“Enter a string: “)

print(to_ascii(text))

輸出：

Enter a string:

hello

[104, 101, 108, 108, 111]

python在100到200之間的一個隨機的偶數？

建一個數組

100,102,104,…，200

隨機生成 1-50 的數，作為 下標，指向 對應的偶數 就行

#!/usr/bin/python3

# -*- coding: UTF-8 -*-

import random

x = range(100,201,2)

i = 0

while i=50:

index = random.randint(1,50)

print(“%d – %d” % (index,x[index]))

i += 1

#(“Hello, World!”)

結果： 部分

1 – 102

1 – 102

15 – 130

13 – 126

49 – 198

4 – 108

30 – 160

45 – 190

python中的數據結構分析？

1.Python數據結構篇

數據結構篇主要是閱讀[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [該網址鏈接可能會比較慢]時寫下的閱讀記錄，當然，也結合了部分[算法導論](Introduction to Algorithms)

中的內容，此外還有不少wikipedia上的內容，所以內容比較多，可能有點雜亂。這部分主要是介紹了如何使用Python實現常用的一些數據結構，例

如堆棧、隊列、二叉樹等等，也有Python內置的數據結構性能的分析，同時還包括了搜索和排序(在算法設計篇中會有更加詳細的介紹)的簡單總結。每篇文

章都有實現代碼，內容比較多，簡單算法一般是大致介紹下思想及算法流程，複雜的算法會給出各種圖示和代碼實現詳細介紹。

**這一部分是下

面算法設計篇的前篇，如果數據結構還不錯的可以直接看算法設計篇，遇到問題可以回來看數據結構篇中的某個具體內容充電一下，我個人認為直接讀算法設計篇比

較好，因為大家時間也都比較寶貴，如果你會來讀這些文章說明你肯定有一定基礎了，後面的算法設計篇中更多的是思想，這裡更多的是代碼而已，嘿嘿。**

(1)[搜索](Python Data Structures)

簡述順序查找和二分查找，詳述Hash查找(hash函數的設計以及如何避免衝突)

(2)[排序](Python Data Structures)

簡述各種排序算法的思想以及它的圖示和實現

(3)[數據結構](Python Data Structures)

簡述Python內置數據結構的性能分析和實現常用的數據結構：棧、隊列和二叉堆

(4)[樹總結](Python Data Structures)

簡述二叉樹，詳述二叉搜索樹和AVL樹的思想和實現

2.Python算法設計篇

算法設計篇主要是閱讀[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**點擊鏈接可進入Springer免費下載原書電子版**]之後寫下的讀書總結，原書大部分內容結合了經典書籍[算法導論](Introduction to Algorithms)，

內容更加細緻深入，主要是介紹了各種常用的算法設計思想，以及如何使用Python高效巧妙地實現這些算法，這裡有別於前面的數據結構篇，部分算法例如排

序就不會詳細介紹它的實現細節，而是側重於它內在的算法思想。這部分使用了一些與數據結構有關的第三方模塊，因為這篇的重點是算法的思想以及實現，所以並

沒有去重新實現每個數據結構，但是在介紹算法的同時會分析Python內置數據結構以及第三方數據結構模塊的優缺點，也就意味着該篇比前面都要難不少，但

是我想我的介紹應該還算簡單明了，因為我用的都是比較樸實的語言，並沒有像算法導論一樣列出一堆性質和定理，主要是對着某個問題一步步思考然後算法就出來

了，嘿嘿，除此之外，裡面還有很多關於python開發的內容，精彩真的不容錯過！

這裡每篇文章都有實現代碼，但是代碼我一般都不會分

析，更多地是分析算法思想，所以內容都比較多，即便如此也沒有包括原書對應章節的所有內容，因為內容實在太豐富了，所以我只是選擇經典的算法實例來介紹算

法核心思想，除此之外，還有不少內容是原書沒有的，部分是來自算法導論，部分是來自我自己的感悟，嘻嘻。該篇對於大神們來說是小菜，請一笑而過，對於菜鳥

們來說可能有點難啃，所以最適合的是和我水平差不多的，對各個算法都有所了解但是理解還不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。

本篇的順序按照原書[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章節來安排的(章節標題部分相同部分不同喲)，為了節省時間以及保持原著的原滋原味，部分內容(一般是比較難以翻譯和理解的內容)直接摘自原著英文內容。

**1.

你也許覺得很多內容你都知道嘛，沒有看的必要，其實如果是我的話我也會這麼想，但是如果只是歸納一個算法有哪些步驟，那這個總結也就沒有意義了，我覺得這

個總結的亮點在於想辦法說清楚一個算法是怎麼想出來的，有哪些需要注意的，如何進行優化的等等，採用問答式的方式讓讀者和我一起來想出某個問題的解，每篇

文章之後都還有一兩道小題練手喲**

**2.你也許還會說算法導論不是既權威又全面么，基本上每個算法都還有詳細的證明呢，讀算法導論豈

不更好些，當然，你如果想讀算法導論的話我不攔着你，讀完了感覺自己整個人都不好了別怪小弟沒有提醒你喲，嘻嘻嘻，左一個性質右一個定理實在不適合算法科

普的啦，沒有多少人能夠堅持讀完的。但是碼農與蛇的故事內容不多喲，呵呵呵**

**3.如果你細讀本系列的話我保證你會有不少收穫的，需要看算法導論哪個部分的地方我會給出提示的，嘿嘿。溫馨提示，前面三節內容都是介紹基礎知識，所以精彩內容從第4節開始喲，么么噠 O(∩_∩)O~**

(1)[Python Algorithms – C1 Introduction](Python Algorithms)

本節主要是對原書中的內容做些簡單介紹，說明算法的重要性以及各章節的內容概要。

(2)[Python Algorithms – C2 The basics](Python Algorithms)

**本節主要介紹了三個內容：算法漸近運行時間的表示方法、六條算法性能評估的經驗以及Python中樹和圖的實現方式。**

(3)[Python Algorithms – C3 Counting 101](Python Algorithms)

原書主要介紹了一些基礎數學，例如排列組合以及遞歸循環等，但是本節只重點介紹計算算法的運行時間的三種方法

(4)[Python Algorithms – C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms)

**本節主要介紹算法設計的三個核心知識：Induction(推導)、Recursion(遞歸)和Reduction(規約)，這是原書的重點和難點部分**

(5)[Python Algorithms – C5 Traversal](Python Algorithms)

**本節主要介紹圖的遍歷算法BFS和DFS，以及對拓撲排序的另一種解法和尋找圖的(強)連通分量的算法**

(6)[Python Algorithms – C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)

**本節主要介紹分治法策略，提到了樹形問題的平衡性以及基於分治策略的排序算法**

(7)[Python Algorithms – C7 Greedy](Python Algorithms)

**本節主要通過幾個例子來介紹貪心策略，主要包括背包問題、哈夫曼編碼和最小生成樹等等**

(8)[Python Algorithms – C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)

**本節主要結合一些經典的動規問題介紹動態規劃的備忘錄法和迭代法這兩種實現方式，並對這兩種方式進行對比**

(9)[Python Algorithms – C9 Graphs](Python Algorithms)

**本節主要介紹圖算法中的各種最短路徑算法，從不同的角度揭示它們的內核以及它們的異同**