算法创作|用python解决简单的数学运算

简介: 算法创作|用python解决简单的数学运算

前言

朴实无华的基础练习却能为自身的学习奠定无限可能


问题描述

使用while函数完成:

输出1到100之间的偶(奇)数

输出1-2+3-4+...+99-100的和

用python的math工具结合if

解决一元二次方程


解决方案

用数学的运算思维来思考,通常我们用2n表示偶数,2n-1表示奇数。

具体代码

#定义初始值start=1while True:#判断start的值若其为51,则说明上一次已经输出了100,跳出循环   if start==51:     break   print start*2   start +=1

 

#定义初始值start=1while True:   if start==100:     break   #%运算是取余数   if start%2 ==1:     print start   start +=1

运算结果:


具体代码如此一来,我们在知道奇偶数的表示之后,完成1-2+3-4+...+99-100这个问题就很轻松了

运算结果:

在解一元二次方程时注意有无解的情况。


具体代码

import math

a = float (input(" a="))

b=float (inputi"b=”))

c=float(inputi"c=”))

s=Iath. pow (b, 2)-4*a*c

if a==0 :

x=-c/b

print( ”比时方程为一元一次方程,解为%.1f"%(x))

Exit()

if s>0:

p-(-b+math.sqrt(s/(2*a)

q-(-b-math.sqrtis (2*a)

       print (”此时方程为一元二次方程,解为%.1f,%.1f"%(p, q))

elif s==0:

x=-(b/ (2*a))

print (”此时一元二次方程,解为%.1f”(x))

elif s<0:

print (”此方程无解”)


运算结果:


 

结语

关于此次的算法创作,解决问题所使用的方法都是Python中比较基础的运算,但我们小组内一直认为学习本应该将基础扎实,程序设计、算法创作之类的课程更应如此。我们时刻告诫自己,不要好高骛远,打好基础更重要。

目录
相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了4种常见的眼疾图像数据集(白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛) 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
18 4
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
241 55
|
13天前
|
存储 缓存 监控
局域网屏幕监控系统中的Python数据结构与算法实现
局域网屏幕监控系统用于实时捕获和监控局域网内多台设备的屏幕内容。本文介绍了一种基于Python双端队列(Deque)实现的滑动窗口数据缓存机制,以处理连续的屏幕帧数据流。通过固定长度的窗口,高效增删数据,确保低延迟显示和存储。该算法适用于数据压缩、异常检测等场景,保证系统在高负载下稳定运行。 本文转载自:https://www.vipshare.com
105 66
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
软演员-评论家算法(Soft Actor-Critic, SAC)是深度强化学习领域的重要进展,基于最大熵框架优化策略,在探索与利用之间实现动态平衡。SAC通过双Q网络设计和自适应温度参数,提升了训练稳定性和样本效率。本文详细解析了SAC的数学原理、网络架构及PyTorch实现,涵盖演员网络的动作采样与对数概率计算、评论家网络的Q值估计及其损失函数,并介绍了完整的SAC智能体实现流程。SAC在连续动作空间中表现出色,具有高样本效率和稳定的训练过程,适合实际应用场景。
33 7
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
|
12天前
|
算法 数据处理 Python
高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用
Savitzky-Golay滤波器是一种基于局部多项式回归的数字滤波器,广泛应用于信号处理领域。它通过线性最小二乘法拟合低阶多项式到滑动窗口中的数据点,在降噪的同时保持信号的关键特征,如峰值和谷值。本文介绍了该滤波器的原理、实现及应用,展示了其在Python中的具体实现,并分析了不同参数对滤波效果的影响。适合需要保持信号特征的应用场景。
65 11
高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用
|
2月前
|
存储 搜索推荐 Python
用 Python 实现快速排序算法。
快速排序的平均时间复杂度为$O(nlogn)$,空间复杂度为$O(logn)$。它在大多数情况下表现良好,但在某些特殊情况下可能会退化为最坏情况,时间复杂度为$O(n^2)$。你可以根据实际需求对代码进行调整和修改,或者尝试使用其他优化策略来提高快速排序的性能
132 61
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
168 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
2天前
|
存储 算法 Serverless
剖析文件共享工具背后的Python哈希表算法奥秘
在数字化时代,文件共享工具不可或缺。哈希表算法通过将文件名或哈希值映射到存储位置,实现快速检索与高效管理。Python中的哈希表可用于创建简易文件索引,支持快速插入和查找文件路径。哈希表不仅提升了文件定位速度,还优化了存储管理和多节点数据一致性,确保文件共享工具高效运行,满足多用户并发需求,推动文件共享领域向更高效、便捷的方向发展。
|
17天前
|
存储 运维 监控
探索局域网电脑监控软件:Python算法与数据结构的巧妙结合
在数字化时代,局域网电脑监控软件成为企业管理和IT运维的重要工具,确保数据安全和网络稳定。本文探讨其背后的关键技术——Python中的算法与数据结构,如字典用于高效存储设备信息,以及数据收集、异常检测和聚合算法提升监控效率。通过Python代码示例,展示了如何实现基本监控功能,帮助读者理解其工作原理并激发技术兴趣。
51 20
|
10天前
|
算法 网络协议 Python
探秘Win11共享文件夹之Python网络通信算法实现
本文探讨了Win11共享文件夹背后的网络通信算法,重点介绍基于TCP的文件传输机制,并提供Python代码示例。Win11共享文件夹利用SMB协议实现局域网内的文件共享,通过TCP协议确保文件传输的完整性和可靠性。服务器端监听客户端连接请求,接收文件请求并分块发送文件内容;客户端则连接服务器、接收数据并保存为本地文件。文中通过Python代码详细展示了这一过程,帮助读者理解并优化文件共享系统。
下一篇
开通oss服务