最近在学习python,对于一个c系列语言深度中毒的人来说很多问题需要抛弃旧的认识并重新理解
#coding=utf-8 global n, m, k, edge, head, dis, stack, vis, nMax, mMax, inf nMax = 100 mMax = 10000 inf = 1e+10 class e(object): pass n = 0 k = 0 m = 0 eg = e() edge = [] head = [0] dis = [0] stack = [0] vis = [0] def addedge(a, b, c): global k, edge, head ed = e() ed.u = a #you can delect it ed.v = b ed.w = c ed.next = head[a] edge.append(ed) head[a]=k k+=1 pass def spfa(): global n, m, k, edge, head, dis, stack, vis,inf i = top = 0 for i in range(0 , n): dis[i] = inf vis[i] = 0 dis[0] = 0 vis[0] = 1 top+=1 stack[top] = 0 while(top!=0): u = stack[top] top-=1 i = head[u] while(i!=0): v = edge[i].v if dis[v] > dis[u]+edge[i].w: dis[v] = dis[u]+edge[i].w if(vis[v]==0): vis[v] = 1 top+=1 stack[top] = v i = edge[i].next vis[u] = 0 pass if __name__ == '__main__': u = v = l = i = 0 for i in range(0,nMax): head.append(0); dis.append(0) vis.append(0) stack.append(0) while(1): na = input() n = int(na) ma = input() m = int(ma) edge=[0] k = 1 for i in range(0,n): head[i] = 0 for i in range(0,m): ua = input() va = input() la = input() u = int(ua) v = int(va) l = int(la) addedge(u,v,l) spfa() for i in range(1,n): print(dis[i])
说一说遇到的问题吧
1python列表的长度不固定,当需要读取固定位置的元素时要确定那个位置非空
2python不支持“++”,c++中“num[index++]”这种写法在这里行不通
3输入int类型的值应该先input再用int()强制转换
4全局变量要用global申明,并在函数中也要用global申明
5说一个很邪门的事情
''' Created on 2014年7月5日 @author: bbezxcy ''' global stu,k class student: pass stu = [] def addStudent1(nm ,ag): global stu,k stu[k].name = nm stu[k].age = ag k+=1 pass def addStudent(nm ,ag): global stu,k stu[k].name = nm stu[k].age = ag k+=1 pass if __name__ == '__main__': num = 0 k = 0 strn = input("请输入学生人数") num = int(strn) ss = student() for i in range(0 ,num): stu.append(ss) for i in range(0 ,num): nm = input() ag = input() addStudent(nm ,ag) for i in range(0,num): print(stu[i].name) print(stu[i].age)
这是一个简单的向list中插入学生信息的程序。但是运行时候会发现,最后插入的值会覆盖前面的学生信息值
打印结果如下
请输入学生人数3 zys 20 xcy 19 ghz 20 输出结果 ghz 20 ghz 20 ghz 20
把addstudent改为
Python代码
def addStudent(nm ,ag): global stu,k s = student() s.name = nm s.age = ag stu.append(s) k+=1 pass
后问题解除

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造

数组的同质性对性能的影响是双重的:1)同质性允许编译器优化内存访问,提高性能;2)但限制了类型多样性,可能导致效率低下。总之,选择合适的数据结构至关重要。


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