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
|
29天前
|
算法 前端开发 数据处理
小白学python-深入解析一位字符判定算法
小白学python-深入解析一位字符判定算法
46 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【10月更文挑战第4天】在大数据时代,算法效率至关重要。本文从理论入手,介绍时间复杂度和空间复杂度两个核心概念,并通过冒泡排序和快速排序的Python实现详细分析其复杂度。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1);快速排序平均时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(log n)。文章还介绍了算法选择、分而治之及空间换时间等优化策略,帮助你在大数据挑战中游刃有余。
54 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 缓存 算法
Python算法设计中的时间复杂度与空间复杂度,你真的理解对了吗?
【10月更文挑战第4天】在Python编程中,算法的设计与优化至关重要,尤其在数据处理、科学计算及机器学习领域。本文探讨了评估算法性能的核心指标——时间复杂度和空间复杂度。通过详细解释两者的概念,并提供快速排序和字符串反转的示例代码,帮助读者深入理解这些概念。同时,文章还讨论了如何在实际应用中平衡时间和空间复杂度,以实现最优性能。
57 6
|
2天前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
18 2
|
30天前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
蓝桥杯练习题(三):Python组之算法训练提高综合五十题
蓝桥杯Python编程练习题的集合,涵盖了从基础到提高的多个算法题目及其解答。
51 3
蓝桥杯练习题(三):Python组之算法训练提高综合五十题
|
11天前
|
算法 测试技术 开发者
在Python开发中,性能优化和代码审查至关重要。性能优化通过改进代码结构和算法提高程序运行速度,减少资源消耗
在Python开发中,性能优化和代码审查至关重要。性能优化通过改进代码结构和算法提高程序运行速度,减少资源消耗;代码审查通过检查源代码发现潜在问题,提高代码质量和团队协作效率。本文介绍了一些实用的技巧和工具,帮助开发者提升开发效率。
15 3
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
55 0
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
16天前
|
数据可视化 算法 JavaScript
基于图论的时间序列数据平稳性与连通性分析:利用图形、数学和 Python 揭示时间序列数据中的隐藏模式
本文探讨了如何利用图论分析时间序列数据的平稳性和连通性。通过将时间序列数据转换为图结构,计算片段间的相似性,并构建连通图,可以揭示数据中的隐藏模式。文章介绍了平稳性的概念,提出了基于图的平稳性度量,并展示了图分区在可视化平稳性中的应用。此外,还模拟了不同平稳性和非平稳性程度的信号,分析了图度量的变化,为时间序列数据分析提供了新视角。
36 0
基于图论的时间序列数据平稳性与连通性分析:利用图形、数学和 Python 揭示时间序列数据中的隐藏模式
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集('矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台,实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
50 0
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
下一篇
无影云桌面