Python解决鸡兔同笼问题的方法

首先来分析下需求,web程序后台需要认证,后台页面包含多个页面,最普通的方法就是为每个url添加认证,但是这样就需要每个每个绑定url的后台函数都需要添加类似或者相同的代码,但是这样做代码就过度冗余,而且不利于扩展. 接下来我们先不谈及装饰器,我们都知道Python是个很强大的语言,她可以将函数当做参数传递给函数,最简单的: def p(): print 'Hello,world' def funcfactor(func): print 'calling function named', fun

本文实例讲述了Python列表计数及插入的用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 复制代码 代码如下: word=['a','b','c','d','e','f','g']//首个元素为元素0,word[0]=a   a=[num1:num2]                                     //从num1到num2的元素(不包括元素num2)     //若为负数,则代表倒数第几个 在对list进行操作时,append 追加,word.append(elements)

本文实例讲述了Python解决鸡兔同笼问题的方法,分享给大家供大家参考.具体分析如下: 问题描述 一个笼子里面关了鸡和兔子(鸡有 2 只脚,兔子有 4 只脚,没有例外).已经知道了笼 子里面脚的总数 a,问笼子里面至少有多少只动物,至多有多少只动物 输入数据 第 1 行是测试数据的组数 n,后面跟着 n 行输入.每组测试数据占 1 行,包括一个正整 数 a (a < 32768). 输出要求 n 行,每行输出对应一个输入.输出是两个正整数,第一个是最少的动物数,第二个是 最多的动物数,两个正整数

本文实例讲述了Python解决N阶台阶走法问题的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 题目:一栋楼有N阶楼梯,兔子每次可以跳1.2或3阶,问一共有多少种走法? Afanty的分析: 遇到这种求规律的问题,自己动动手推推就好,1阶有几种走法?2阶有几种走法?3阶有几种走法?4阶有几种走法?5阶有几种走法? 对吧,规律出来了! 易错点:这不是组合问题,因为第1次走1阶.第2次走2阶不同于 第1次走2阶.第2次走1阶 下面是Python的递归实现代码: def allMethods(stairs):

定义一个矩阵初等行变换的类 class rowTransformation(): array = ([[],[]]) def __init__(self,array): self.array = array def __mul__(self, other): pass # 交换矩阵的两行 def exchange_two_lines(self,x,y): a = self.array[x-1:x].copy() self.array[x-1:x] = self.array[y-1:y] self

目录 前言 使用进程间Queue效率问题场景 采用管道模式解决 总结 前言 最近在解决一些算法优化的问题,为了实时性要求,必须精益求精的将资源利用率用到极致.同时对算法中一些处理进行多线程或者多进程处理. 在对代码的调试过程中,发现在进程间队列使用耗时很长,特别是图片这种比较大的数据的时候. 可以先看一下我下面的demo是不是符合你的场景. 下面还有我的解决方案. 使用进程间Queue效率问题场景 代码样例如下,模拟从两个视频读取图片帧进行处理. #!/user/bin/env python #

前言 很多时候在windows下压缩文件没问题,但是到了Linux下,出现乱码,很常见.以前在Ubuntu下,用`unzip -O GBK filename.zip` 就可以搞定. 换了Fedora后,暂时没发现乱码的压缩文件.晚上下载一本书的光盘,又碰到了乱码.尝试之前的方法没成功.看了下unzip的help,没-O那个参数了== 刚好找到一个用python解决的办法,分享下. 新建一个`.py`后缀的文件,直接复制粘贴代码: #!/usr/bin/env python # -*- codin

本文实例讲述了Python解决抛小球问题 求小球下落经历的距离之和.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题: 小东和三个朋友一起在楼上抛小球,他们站在楼房的不同层,假设小东站的楼层距离地面N米,球从他手里自由落下,每次落地后反跳回上次下落高度的一半,并以此类推知道全部落到地面不跳,求4个小球一共经过了多少米?(数字都为整数) 给定四个整数A,B,C,D,请返回所求结果 测试样例: 100,90,80,70 返回:1020 实现代码: class Balls: def calcDistance(s

踩坑记录: 用pandas来做csv的缺失值处理时候发现奇怪BUG,就是excel打开csv文件,明明有的格子没有任何东西,当然,我就想到用pandas的dropna()或者fillna()来处理缺失值. 但是pandas读取csv文件后发现那个空的地方isnull()竟然是false,就是说那个地方有东西... 后来经过排查发现看似什么都没有的地方有空字符串,故pandas认为那儿不是缺失值,所以就不能用dropna()或者fillna()来处理. 解决思路:先用正则将空格匹配出来,然后全部替