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本文实例讲述了python超简单解决约瑟夫环问题的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:

约瑟环问题大家都熟悉。题目是这样的。一共有三十个人,从1-30依次编号。每次隔9个人就踢出去一个人。求踢出的前十五个人的号码:

明显的约瑟夫环问题,python实现代码如下:

a = [ x for x in range(1,31) ] #生成编号
del_number = 8 #该删除的编号
for i in range(15):
   print a[del_number]
   del a[del_number]
   del_number = (del_number + 8) % len(a)

到此搞定约瑟夫环问题python实现

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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Pythonアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?Pythonアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?Apr 26, 2025 am 12:22 AM

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

一般的に使用されているnumpy配列はどのようなアプリケーションにありますか?一般的に使用されているnumpy配列はどのようなアプリケーションにありますか?Apr 26, 2025 am 12:13 AM

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

Pythonのリスト上の配列を使用するのはいつですか?Pythonのリスト上の配列を使用するのはいつですか?Apr 26, 2025 am 12:12 AM

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

すべてのリスト操作は配列でサポートされていますか?なぜまたはなぜですか?すべてのリスト操作は配列でサポートされていますか?なぜまたはなぜですか?Apr 26, 2025 am 12:05 AM

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

Pythonリストの要素にどのようにアクセスしますか?Pythonリストの要素にどのようにアクセスしますか?Apr 26, 2025 am 12:03 AM

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Pythonを使用した科学コンピューティングでアレイはどのように使用されていますか?Pythonを使用した科学コンピューティングでアレイはどのように使用されていますか?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

同じシステムで異なるPythonバージョンをどのように処理しますか?同じシステムで異なるPythonバージョンをどのように処理しますか?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

標準のPythonアレイでnumpyアレイを使用することの利点は何ですか?標準のPythonアレイでnumpyアレイを使用することの利点は何ですか?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

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