《金哥百变Python零基础教程7》~实战I

本章知识点 :> 编程实战

  • 复习一下
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北京地铁

(没错,我们想尝试解决真实的地铁问路问题)


孰能生巧

前面3章我们学习了 函数 列表 字典 相关知识。

  • 编程就是一个熟练的过程。
  • 针对这些知识,我们在看几个小问题
  • 1/ 打印n以内的奇数,n是一个整数,要求用函数实现。
  • 按照惯例,先定义名字 n以内奇数发现法
  • 输入:n
    *输出:打印所有数

#还记得如何定义函数吗 (第5章知识)
def findji(n):
    #先定义一个数初始值为1
    i = 1
    #循环
    #重复判断i是不是为奇数,当然i要不断加1
    while i < n:
        if i % 2 == 1:#判断奇数的方法
            print(i)
        i = i +1 #别忘记
    #没有return
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  • 2/ 写一个函数,要求随机生成一个数a (0-100)再生成一个数b(0-100), 再随机的做一次四则运算(+ - * /),打印算式和结果
  • 按照惯例,先取函数名:“随机四则运算器"
  • 输入: 无
  • 输出: 打印算式和结果
  • 思路:随机我们可以用random.randint函数

  • 思路:运算随机怎么做呢?一般方法是这样,我们可以把 + - * / 存入一个列表
    list = ['+', '-', '*', '/']

  • 此时我们用randint函数去随机生成下标(0,1,2,3),再用下标取出运算符
    import random #注意import
    def rand_jisuan():
        a = random.randint(0,100)
        b = random.randint(0,100)
        list = ['+', '-', '*', '/']
        i = random.randint(0,3)
        op = list[i]
        #现在注意:不能直接用 a op b 的语句哦~(op是个字符串)
        if op == '+': #要用if语句
            print(str(a) + op + str(b) + "=" + str(a+b))
        if op == '-': #要用if语句
            print(str(a) + op + str(b) + "=" + str(a-b))
        if op == '*': #要用if语句
            print(str(a) + op + str(b) + "=" + str(a*b))
        if op == '/' and b != 0: #要用if语句,注意b不能等于0
            print(str(a) + op + str(b) + "=" + str(a/b))
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  • 3/ 假设我们有 地球文 和 外星文的 对照表,如下:(要求实现一个翻译函数从 地球文可以翻译到外星文)

#  外星文的规则就是地球文1对1的翻译
# "我" -》"查" , "爱" =》 "踢" ,"你" =》 "岗" 
  • 取名:外星文翻译器
  • 输入: "我爱你" (中文)
  • 输出:”查踢岗“ (外星文)
  • 思路:我们可以用字典把对应关系存储起来("我" -》"查" , "爱" =》 "踢" ,"你" =》 "岗" )
  • 思路:我们可以循环一个字符串(for in语句,后面字符串部分会再讲)
    for s in "我爱你":
        print(s)
  • 上述的代码会遍历字符串并打印每一个字符

def fanyi(zhongwen):
    d = {'我':'查', '爱':‘踢’, '你':'岗'}
    waixin = '' #建立一个字符串存储外星文
    for s in zhongwen:
        w = d[s] #查出字典
        waixin = waixin + w #把翻译出来的字加到waixin后面
    return waixin
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几个补充语法
  • 上面的几个问题都可以自己独立写出来了吗?
  • 如果还不能也没关系,跟着写出之后,可以回头去尝试默写一遍。
  • 下面讲几个跟 循环 if 函数 相关的补充语法,很多时候使用这些语法会方便很多!
  • 你只要有一个印象,之后遇到类似问题可以回来查一查。
  • 1 / breakcontinue
  • 我们可以在 循环 里控制循环的跳出 (while for)
  • 这句话不好理解,可以用图示的方法来做一个说明

break
#break直接跳出循环

#当i=5的时候,退出循环
i = 0
while i < 10:
    print(i)
    if i == 5:
        break
    i = i + 1
print("end")

  • 图示


    用图来解释
  • 思考一下:这个程序执行会打印什么?(打印 0, 1,2,3,4 之后就跳出了)
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continue
#continue跳出当次循环继续下一次
#continue跟break很像

#当i=5的时候,跳出当前循环
i = 0
while i < 10:
    if i == 5:
        continue
    print(i)
    i = i + 1
print("end")

  • 图示一下


  • 不知道为什么叫continue 这个名字,总之,continue 不是完全跳出循环,而是跳到循环开头(也就是不执行continue后面的语句)
  • 思考一下:上面的代码。当i == 5continue 会发生什么?(会发生死循环,因为i一直等于5,没机会+1)
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  • 修改一下:
    #当i=5的时候,跳出当前循环
    i = 0
    while i < 10:
        i = i + 1
        if i == 5:
            continue
        print(i)
    print("end")

  • 这次不会死循环了, 输出 1,2,3,4,6,7,8,9,10 (没有5,因为当i==5时跳过print语句)
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  • 2 / if else 分支语法

  • 之前说的 if,是:“如果”条件满足,就做xxx
    a = 10
    if a < 100:
        print("a < 100")

  • if else 表示的意思是 “如果”条件满足,就做xxx否则 就做 yyy
    a = 10
    if a < 100:
        print("a < 100")
    else:
        print("a >= 100")

  • 注意哦,ifelse 两个代码段只会执行1个
  • 思考:这段代码输出什么?

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  • 现在改一下代码:
    a = 10
    if a < 100:
        print("a < 100")
    print("a >= 100")

  • 这次你再思考一下会输出什么?再改一下a=100,由输出什么?
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  • 来个图示会更好理解


    image.png

数据结构
  • 我们平常总说,程序由 数据结构算法 组成
  • 其实写程序也很像是写文章,数据结构 就是文章里的 名词 ,算法 就是动词
  • 我们学过的基本数据有 整数 字符串 浮点数 布尔值 None 列表 字典
  • 很有意思的是,现实中的数据不管是什么结构,都可以用这些类型组合表示。
  • 我们并不缺表示方法,只是缺少从现实问题设计出合适的 结构 的能力。
  • 比如:如何表示1号线和2号线合起来的地铁线路?( 更多线路先不考虑,太复杂了)
  • 注意:这个结构要方便我们计算最优的地铁问路算法.
1和2号线合体
  • 思考一下:先把各个站点简化表示为a b ...
  • 可以用字典存储吗?
    d = {'a':'b', 'b':'c'} #这也是之前的表示方法
  • 如果用一个d 来表示 1,2号两个地铁可以吗?(注意:换乘站问题)
  • 现在我们注意到,换乘站 问题是最关键的。
  • 既然不能同时用一个d 表示两条线,那我们就创建2个字典
  • d1 = {'a':'b', 'b':'c'} d2 = {'a1':'b1', 'b1':'c1'}
  • 思考一下: 当问路的起始站 和 终点站不在1条线(比如起始站在1号线,终点在2号线)?
  • 这个时候,我们肯定要用上换乘站。所有需要一个结构存储换乘站信息,用什么好呢?
  • 可以用列表,list = ['复兴门', '建国门']
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算法
  • 问路算法


    1和2号线合体

d1 = {'a':'b', 'b':'c'} #1号线
d2 = {'a1':'b1', 'b1':'c1'} #2号线
huan = ['复兴门', '建国门']

  • 现在,我们考虑一下问路问题?

  • 其中最要紧的是 换乘问题?对吧!

  • 如果 起点 和 终点 都在 1条线上,那就是之前的问题

  • 如果 起点 和终点 分别在1,2号上呢?

  • 那一定要换乘了,从起点 a 到终点b的最短路径是多少?

  • 最短路径 是不是 可以先计算a 到换乘站的最短路径,再计算换乘站到b的最短路径?

  • a->x (换乘站)最短路径为 s1,x->b 最短路为s2 ,假设 s1+ s2 不是a->b的 最短路径

  • 在这个假设之下,一定有有一个s3 比s1小,或s4比s2小,不符合实际,因此s1 + s2 就是最短路径。

  • 最后,还得考虑一个特殊情况,假设起点和终点在换乘站上,那就需要分别在1,2号线上计算最短路径。
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  • 可以定义一个函数 地铁线路最短路径 (解决1条线的最短路径查询)

  • 输入:d start end

  • 输出:方向,zou_num

def ditie_cha(d, start,end): #这里的d是地铁路径
    #...

  • 再定义一个函数 1-2号线最短路径
  • 输入: start end
  • 输出: print(走法)

def ditie_line12(start, end):
    #...

  • 我们知道 d1 d2 只能表示1个方向,还需定义 d10 d20 表示反方向
  • 当然最好是有一个函数能转化 d1 d2 -> d10 d20
    def ni_d(d): #把d反过来
        #...

综合运用
  • 我们只实现最关键的部分就可以了

def ditie_cha(d, start,end): #这里的d是地铁路径
    num = 0#刚开始为0
    if (start in d) == False or (end in d) == False: #如果不在这条线上
        return (None, -1) #-1表示走不到
    total = len(d) #计算最多走的站数
    next = start
    while num < total:
        next = d[next]
        num = num + 1
        if next == end:#如果找到直接返回
            return (d[‘fangxiang'], num)
    return (None, -1) #找一遍都没有,返回-1

def ni_d(d): #把d反过来
    #d={'a':'b','b':'c'}
    d1 = {}
    for s,n in d.items():
        d1[n] = s
    return d1

#比较最短路径函数
def min(list):
    ``

d1 = {'fangxiang':'右','四惠东':'四惠','四惠':'大望路','大望路':'国贸','国贸':'永安里','永安里':'建国门',
'建国门':'东单','东单':'王府井','王府井':'天安门东','天安门东':'天安门西','天安门西':'西单','西单':'复兴路',
'复兴路':'南礼士路','南礼士路':'木樨地'}
d10 = ni_d(d1)
d10['fangxiang'] = '左'
d2 = {'fangxiang':'右','前门':'崇文门','崇文门’:'北京站','北京站':'建国门','建国门’:'朝阳门','朝阳门':'东四十条','东四十条’:'东直门','东直门':'雍和宫','雍和宫’:'安定门','安定门':'鼓楼大街','鼓楼大街’:'积水潭','积水潭':'西直门','西直门’:'车公庄', '车公庄':'阜成门','阜成门':'复兴门','复兴门':'长椿街','长椿街':'和平门','和平门':'前门'}
d20 = ni_d(d2)
d20['方向'] = '左'
huan = ['复兴门', '建国门']

def ditie_line12(start, end):
    global fangxiang,huan,d1,d10,d2,d20
    #如果正好在换乘站上
    if huan.index(start) ! = -1 and huan.index(end) != -1:
        #四个路线尝试
        f1,n1 = ditie_cha(d1, start, end)
        f2,n2 = ditie_cha(d10, start, end)
        f3,n3 = ditie_cha(d2, start, end)
        f4,n4 = ditie_cha(d20, start, end)
        f,n = min([[f1,n1],[f2,n2],[f3,n3],[f4,n4]])

    elif start in d1 and end in d1:
        f1,n1 = ditie_cha(d1, start, end)
        f2,n2 = ditie_cha(d10, start, end)
        f,n = min([[f1,n1],[f2,n2])

    elif start in d2 and end in d2:
        f1,n1 = ditie_cha(d2, start, end)
        f2,n2 = ditie_cha(d20, start, end)
        f,n = min([[f1,n1],[f2,n2])

    else: #最后一种情况就是分别在2条线
        ...


目录

0基础教程金哥Python自学笔记P0~变量与运算
0基础教程金哥Python自学笔记P1~循环与控制

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