本文实例讲述了Python解决鸡兔同笼问题的方法,分享给大家供大家参考。具体分析如下:
问题描述
一个笼子里面关了鸡和兔子(鸡有 2 只脚,兔子有 4 只脚,没有例外)。已经知道了笼 子里面脚的总数 a,问笼子里面至少有多少只动物,至多有多少只动物
输入数据
第 1 行是测试数据的组数 n,后面跟着 n 行输入。每组测试数据占 1 行,包括一个正整 数 a (a
输出要求
n 行,每行输出对应一个输入。输出是两个正整数,第一个是最少的动物数,第二个是 最多的动物数,两个正整数用空格分开。如果没有满足要求的情况出现,则输出 2 个 0。
输入样例
2
3
20
输出样例
0 0
5 10
解题思路:
首先考虑特殊情况,当a为奇数时,结果都为0
其次考虑偶数:
假设鸡 i只, 兔j只, 那么a=2*i+4*j
我们要求 i+j的最小和最大值
易知 i+j=(a-2j)/2 当j越大 i+j越小 当j越小 i+j越大
当然我们也可以简单的用权重值来思考,而不需要去想具体的计算过程
python实现如下:
l=list()
for k in range(n):
inputNum=input()
#odd
if inputNum%2!=0:
min=max=0
else:
#even
#min
j=inputNum/4
i=inputNum%4/2
min=i+j
#max
max=inputNum/2
l+=[(min,max)]
for a,b in l:
print a,b
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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