枚舉演算法Python

A. python哪些標准庫

標准庫比較多 功能也不同：
標准庫
sys
系統相關的參數和函數。 sys 庫一般用來訪問和修改系統相關信息，比如查看 python 版本、系統環境變數、模塊信息和 python 解釋器相關信息等等。
os
操作系統介面模塊。這個庫提供了訪問操作系統相關依賴的方式，比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統異常錯誤信息、進程線程管理、文件管理、調度程序等等。
re
正則表達式操作。這個庫是我喜歡並且經常會用到的庫，在對大量字元串進行處理的時候用正則表達式是最快速有效的方式，但是正則表達式的學習曲線較高，有興趣的朋友可以訪問這個網站學習。
math
數學函數庫。 math 庫提供了對 C 語言標準定義的數學函數訪問，比如數論（Number-theoretic）的各種表示方法、冪和對數函數（Power and logarithmic functions）、三角函數（Trigonometric functions）、常量圓周率（π）和自然常數（e）等等。
random
生成偽隨機數。
偽隨機數與隨機數（真隨機數）不同的是執行環境，隨機數是真實世界中通過物理過程實踐得出結論，而偽隨機數是通過計算機的特定演算法生成的數，所以這個過程是可預測的、有規律的，只是循環周期較長，並不能與現實場景相切合。
random庫提供生成隨機數，可以模擬現實世界中隨機取數、隨機抽獎等等。
logging
日誌記錄工具。這個庫提供了對應用程序和庫函數的日誌記錄，日常開發中我們經常需要通過日誌列印出當前程序的運行狀態，實時查看可能出現的堆棧異常和錯誤信息。
json
Json 編碼和解碼器。 json 庫提供了對 json 數據的支持，日常開發中我們做前後端分離需要對傳輸數據 json 進行序列化和反序列化操作，以保證對數據的完整性和有效性，而序列化和反序列化其實就是編碼和解碼的過程。
pickle
Python 對象序列化庫。 pickle 庫支持對 python 對象進行序列化和反序列化操作，當我們需要將處理好的對象保存到文件或資料庫中時，就可以將其序列化成二進制數據，從而更好的保存起來。
shelve
Python 對象持久化。簡單的數據存儲方案。
socket
底層網路介面。 socket（套接字） 庫提供了標準的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通過訪問底層操作系統 Socket 的相關介面進行網路通訊。
datetime
基本日期和時間類型庫。該庫提供了各種簡單和復雜的方式處理日期和時間，日常我們會用時間測算時間消耗、復雜度，對存儲的創建時間和修改時間也需要進一步說明，對計時器的描述和控制也需要用到該庫。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要演算法 其實就是對某些數據進行加密（不可逆的加密演算法），因為被加密的數據無法破解，所以就能防止被篡改。常見的摘要演算法有 MD5、SHA1，一般我們會用 MD5 對用戶口令進行加密，防止盜用後被輕易破解；而 SHA1 與 MD5 類似，但是 SHA1 會產生更長的長度，也更安全，但是演算法的復雜性通常伴隨著存儲空間和時間的消耗。要說比SHA1更長的字元長度，還有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。
大家都知道無論演算法生成的字元長度如何都有可能發生碰撞（被破解），這是不可避免的，所以具體場景具體情況而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 庫可以輕松定製配置文件，通過解析配置文件的信息我們就可以全局訪問相關配置。
urllib
URL 處理模塊。 urllib 庫集成了處理 URLs（統一資源定位符）的各種模塊：
URL urllib.request URL robots.txt urllib 庫對訪問網路有很好的支持，提供了對數據的訪問和處理、文件的上傳和下載、記錄 cookie 和 session 等等。
itertools
為高效循環而創建迭代器的函數。 itertools 庫也是經常需要用到，當我們要對某些數進行 for-in 時就需要先將其處理成一個可迭代對象，之後我們才能進行遍歷操作。
collections
容器數據類型庫。 collections 庫提供了對所有容器數據類型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我們可以用此庫對不同數據類型進行操作，常有的函數方法有這些：
namedtuple() 創建命名元組子類的工廠函數 deque 類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop) ChainMap 類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖裡面 Counter 字典的子類，提供了可哈希對象的計數功能 OrderedDict 字典的子類，保存了他們被添加的順序 defaultdict 字典的子類，提供了一個工廠函數，為字典查詢提供一個默認值 UserDict 封裝了字典對象，簡化了字典子類化 UserList 封裝了列表對象，簡化了列表子類化 UserString 封裝了列表對象，簡化了字元串子類化 functools
高階函數和可調用對象上的操作。該庫主要調用高階函數，是常規函數的一種補充。目前庫中包含以下幾種函數：
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
線程並行庫。 threading 庫支持線程和多線程的操作，針對多線程並發的問題可以給數據加同步鎖，一次只能讓一個線程處理數據，從而避免出現數據讀寫混亂。
在 CPython 解釋器上，因為GIL（全局解釋器鎖）鎖機制的存在的，被設計成線程安全，所以同一時間只能執行一個線程，這就導致了多線程不能發揮出計算機的多核特性。
multiprocessing
進程並行庫。 multiprocessing 庫與 threading 庫很類似，不同的是進程庫可以創建子進程避開 GIL，從而彌補線程庫存在的劣勢和發揮計算機的多核特性。
timeit
測量小代碼片段的執行時間。此庫主要用來計算運行代碼的時間消耗，支持多種方式傳入參數。
atexit
退出處理器。當處理一個函數需要立馬退出時可以使用該庫。
abc
抽象基類。 abc 庫定義抽象基類，以便其他類派生出新類。比如 collections 容器庫中就有此派生出的 collections.abc 類，派生出來的類可以進一步實現。
asyncio
非同步IO庫。 asyncio 庫是一個用 async/await 關鍵字編寫並發的庫，為多個非同步框架提供基礎功能，能夠實現高性能的網路、Web伺服器、資料庫連接和分布式任務隊列等。

淺層和深層復制操作。 庫提供對對象的拷貝，我們都知道要製作對象副本，是無法通過簡單值傳遞創建新變數的方式做到，因為新變數所指向的內存空間依舊是原對象本身，所以對新變數進行任何操作都會改變原對象。那麼， 庫就提供了製作對象副本的各種方法，會開辟一個新的內存空間存放副本對象，修改操作不會對原對象有任何干預。
csv
csv（Comma Separated Values）文件讀寫庫。此庫支持以純文本的形式存儲表格數據（數字和文本）。
operator
標准運算符替代函數庫。此庫是將 python 自有的運算符作為有效函數，比如表達式 x+y 可以用函數 operator.add(x, y) 表示；比如表達式 a*b 可以用函數 operator.mul(a, b) 表示，等等。
enum
枚舉庫。 enum 庫支持創建枚舉類來存儲大量同類型的不可變常量，以便其他函數調用。創建出來的枚舉類是可迭代對象，所以可以用 for-in 枚舉出所有常量。
heapq
堆隊列演算法。這個模塊提供了堆隊列演算法的實現，也稱為優先隊列演算法。優先隊列中的每個元素都有各自的優先順序，優先順序最高的元素最先得到服務。所以當我們要求前n最大/最小值的時候就可以用此演算法來實現， heapq 庫中也提供了相應函數實現。
http
HTTP 模塊。 http 模塊是一個包，收集了多個處理超文本傳輸協議的模塊：
urllib.request http 模塊通過 http.HTTPStatus 枚舉定義了HTTP狀態碼 以及相關聯消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模塊提供了 profile 和 cProfile 兩種不同實現的性能分析工具，可用來描述程序各個部分的執行時間和頻率，統計後的信息可以通過 pstats 模塊保存並使用。
ssl
TLS/SSL（傳輸安全協議）。此模塊提供對安全協議的支持，通過應用上下文，可將 TLS（傳輸層安全性協議）或其前身 SSL（安全套接層）支持安全協議，能為互聯網通信提供安全和數據完整性保障。一般 HTTPS 協議都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
單元測試框架。 unitest 庫常用於單元測試，受到 JUnit 和其他主流測試庫的啟發， unitest 庫的功能和函數與它們有著相似的風格。
uuid
UUID庫。 uuid 庫主要用途是生成隨機字元串，庫中有多個版本的 UUID 對象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成隨機字元串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 會存在隱私風險，因為生成的原理里邊包含用戶訪問計算機的網路地址，而 uuid4() 是通過隨機字元生成。
希望可以幫助到你。

B. 零基礎學Python應該學習哪些入門知識

關於零基礎怎麼樣能快速學好Python的問題，網路提問和解答的都很多，你可以網路下看看。我覺得從個人自學的角度出發，應從以下幾個方面來理解：

1 為什麼選擇學python？

據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多，據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些准備？

2.1 心態准備。編程是一門技術，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成，也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態去學習，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字元。收拾好自己的心態，向著編程的世界出發。第一步至關重要，關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，並堅持走下去。

2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容，思想上並無大差別，語法變動也並不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好，並且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環境？Python 支持現有所有主流操作平台，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。

2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深，建議按照先後順序閱讀學習：

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內容更加系統，有一定深度，有一定基礎之後學習會有更多的收獲。

2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以採用兩種方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然後輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。

3 提升階段需要恆心和耐力。

完成入門階段的基礎學習之後，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反復練習，大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫，再寫小程序片段，然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段，選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習。推薦網站練習：

crossin編程教室實例：相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點，

編程實例訓練對基礎知識的融會貫通；

hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學習曲線

實驗樓：提升編程水平從做項目開始；

codewar：社區型編程練習網站，內容由易到難；

leetcode：為編程面試准備，對初學者稍難；

牛客網：提供 BAT 等大廠筆試題目；

codecombat：提供一邊游戲一邊編程；

projecteuler：純粹的編程練習網站；

菜鳥教程100例：基於 py2 的基礎練習；

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助於各大網站。推薦

stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；

v2ex：國內非常不錯的編程社區，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；

segmentfault：一家以編程問答為主的網站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。

C. python 利用枚舉法和二分法求解一元三次方程

第一，用F是為了讓你不要搞混，如果錯了方便修改
第二 ..{$N+} 是用{}括起來的，在pascal里不進行運行，你用pascal界面打開會發現字的顏色是灰的，這說明了這只起到一個標示作用，去掉也可以
第三 program是用來定義文件名的，在pascal書里有，可以去掉，直接打var

D. python編程問題

可以使用 Python 的 itertools 模塊來生成所有可能的組合，然後再計算每個組森蘆合的和。以下是示例代碼：

在此代碼中，我們首先使用 itertools.combinations() 函數生成了所有可能的組合，並將它們存儲在一個名為 combinations 的列表中。然後，我此掘帶們對列表中的每個組合求和，將它們存儲在另一個名為 sums 的列表中。最後，我們通過將 sums 轉換為一個集合來確定唯一的和，並列印出我們找到的所有唯一和的數量以及它們各自的值。

請注意，如果數字非散歲常多或者復雜度高，則可能需要考慮優化該代碼，以便更有效地生成和計算組合的和。

E. 輸出1-1000內能同時被7和11整除的數,並求出一共有多少個這樣的數

枚舉演算法步驟：
（1）初始化：x=1；
（2）x從1循環到1000；
（3）隱判對於每一個x，依次對每個數進行檢驗：如果能同時被7和舉改11整除，就列印輸出，否則繼續下一個數；
重復第（2）和第（3）步，直到循環結束；
參考資料：《大學計算機-計算思維導論》，清華大學出灶答改版社2019

F. Python怎樣求得最大公約數

提到最大公約數，那麼就不得不說什麼是公約數，它是一個能被若干個整數同時均整除的整數。如果一個整數同時是幾個整數的約數，稱這個整數為它們的「公約數」；公約數中最大的稱為最大公約數。對任意的若干個正整數，1總是它們的公因數。

舉個例子：30和40的公約數有：1，2，5，10，那麼10是這幾個裡面最大的，就是30和40的最大公約數。

python求最大公約數

1.python求最大公約數設計思路

給定兩個數，從1開始嘗試，步長為1逐漸遞增，為了優化演算法，只需要循環到兩個數中最小的那個數就可以。所以，第一步就是計算出兩個數中最小的數，然後利用for循環從1到最小的那個數進行枚舉，如果該數能夠同時被兩個數整除，則記錄下來，直到循環結束，最後，最大的這個就是最大公約數。

特別注意：這里會用到range函數，range(0,5)的結果為0，1，2，3，4注意是沒有5的，因此在本例中循環時應該是從1到最小的那個數+1才對。

2.最大公約數的python實現

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說明：在上面的代碼中，我們會用到自定義函數的定義方法：def ，兩個數的最小數的判斷方法，for循環和枚舉取值，整除取余，輸入輸出等內置函數。

G. python代碼輸出平方和相等的所有數對嗎

要輸出平方和相等的所有數對，我們需要兩個循環來遍歷所有的可能性。對於每一對數，我們計算它們的平方和並與目標值進行比較。如果平方和相等，則將這一對數輸出。

下面是使用 Python 代碼實現：

```python
target = int(input(請輸入目標平方和：))

for i in range(target):
for j in range(i, target):
if i**2 + j**2 == target:
print(f({i}, {j}))
```

首先，我們獲取用戶輸入的目標平方和。然後，埋明使用兩個循環分別枚舉所有的數對可能性。在每一次循環中，我們計算當前數對的平方和並與目標值進行比較。如果相等，則將這一對數輸出。

需要注譽液握意的是，由於平方和相等的數對是無序的，因此我們只需要枚舉小於目標值一半的數即可。另外，當 i > j 時，可以不作為一個數對考慮，因為這樣會重復慶慶計算。

H. 10個極簡python代碼，拿走即用

Hello，大家好，我是程序汪小成~

雖然python是一個易入門的語言，但是很多人依然還是會問到底怎麼樣學 Python 才最快，答案當然是實戰各種小項目， 只有自己去想與寫，才記得住規則 。本文寫的是 10 個極簡任務，初學者可以嘗試著自己實現；本文同樣也是 10段代碼，Python 開發者也可以看看是不是有沒想到的用法。

以下方法可以檢查給定列表是不是存在重復元素，它會使用 set() 函數來移除所有重復元素。

給定具體的大小，定義一個函數以按照這個大小切割列表。

這個方法可以將布爾型的值去掉，例如（False，None，0，「」），它使用 filter() 函數。

我們常用 For 循環來遍歷某個列表，同樣我們也能枚舉列表的索引與值。

如下代碼段可以將打包好的成對列表解開成兩組不同的元組。

該方法將通過遞歸的方式將列表的嵌套展開為單個列表。

該方法將返回第一個列表的元素，且不在第二個列表內。如果同時要反饋第二個列表獨有的元素，還需要加一句 set_b.difference(set_a)。

如下代碼塊可以用來計算執行特定代碼所花費的時間。

該演算法會打亂列表元素的順序，它主要會通過 Fisher-Yates 演算法對新列表進行排序：

不需要額外的操作就能交換兩個變數的值。

以上，是我簡單列舉的十個python極簡代碼，拿走即用，希望對你有所幫助！

I. 參加ACM大賽應該准備哪些課程

課程：

（1）基本演算法: 二分,分治，貪心

（2） 離散數學慎者離散數學動態規劃

（3） 搜索演算法：深度優先 搜索，廣度優先搜A*演算法 ，阿爾法貝塔剪枝

（4）數據結構:線段樹, 樹狀數組，並查集,Trie圖

（5）圖論問題：最小生成樹 最短路 強連通分量、橋和割點

（6）網路流演算法：基本的網路流演算法，Dinic演算法，帶上下界的網路流，最小費用流

（7）計算幾何：線與線求交，線與面求交，求凸包，半平面求交等

（8） 離散數學，高等數學，線性代數，初等數論，計算幾何

（9）計圓孝攜算機專業英語

（10）C++；基礎的遞歸、枚舉演算法

(9)枚舉演算法Python擴展閱讀：

1.參賽隊伍最多由三名參賽隊員組成。

2.競賽中命題10題左右，試題描述為英文橘伏，比賽時間為5個小時，前四個小時可以實時看到排名，最後一小時封榜，無法看到排名。

3.競賽可以使用的語言：Java, C, C++, Kotlin 和 Python。

4.重點考察選手的演算法和程序設計能力，不考察實際工程中常用的系統編程，多線程編程等等；

5.選手可攜帶任何非電子類資料，包括書籍和列印出來的程序等，部分賽區會對選手攜帶的紙質資料做限制。

6.評委負責將結果（正確或出錯的類型）通過網路盡快返回給選手，除此之外不提供任何額外幫助；

7.每個題目對應一種顏色的氣球，通過該題目的隊伍會得到對應顏色氣球。每道題目第一支解決掉它的隊還會額外獲得一個「FIRST PROBLEM SOLVED」的氣球。