枚举算法Python

A. python哪些标准库

标准库比较多 功能也不同：
标准库
sys
系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。
os
操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。
re
正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。
math
数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。
random
生成伪随机数。
伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。
random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。
logging
日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。
json
Json 编码和解码器。 json 库提供了对 json 数据的支持，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作，以保证对数据的完整性和有效性，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。
pickle
Python 对象序列化库。 pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时，就可以将其序列化成二进制数据，从而更好的保存起来。
shelve
Python 对象持久化。简单的数据存储方案。
socket
底层网络接口。 socket（套接字） 库提供了标准的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。
datetime
基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间，日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度，对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明，对计时器的描述和控制也需要用到该库。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法），因为被加密的数据无法破解，所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有 MD5、SHA1，一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密，防止盗用后被轻易破解；而 SHA1 与 MD5 类似，但是 SHA1 会产生更长的长度，也更安全，但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度，还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。
大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解），这是不可避免的，所以具体场景具体情况而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 库可以轻松定制配置文件，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。
urllib
URL 处理模块。 urllib 库集成了处理 URLs（统一资源定位符）的各种模块：
URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持，提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。
itertools
为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到，当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象，之后我们才能进行遍历操作。
collections
容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作，常有的函数方法有这些：
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象，简化了字符串子类化 functools
高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数，是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数：
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
线程并行库。 threading 库支持线程和多线程的操作，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁，一次只能让一个线程处理数据，从而避免出现数据读写混乱。
在 CPython 解释器上，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的，被设计成线程安全，所以同一时间只能执行一个线程，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。
multiprocessing
进程并行库。 multiprocessing 库与 threading 库很类似，不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。
timeit
测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗，支持多种方式传入参数。
atexit
退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。
abc
抽象基类。 abc 库定义抽象基类，以便其他类派生出新类。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类，派生出来的类可以进一步实现。
asyncio
异步IO库。 asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库，为多个异步框架提供基础功能，能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。

浅层和深层复制操作。 库提供对对象的拷贝，我们都知道要制作对象副本，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么， 库就提供了制作对象副本的各种方法，会开辟一个新的内存空间存放副本对象，修改操作不会对原对象有任何干预。
csv
csv（Comma Separated Values）文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。
operator
标准运算符替代函数库。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数，比如表达式 x+y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示；比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示，等等。
enum
枚举库。 enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量，以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象，所以可以用 for-in 枚举出所有常量。
heapq
堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现， heapq 库中也提供了相应函数实现。
http
HTTP 模块。 http 模块是一个包，收集了多个处理超文本传输协议的模块：
urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率，统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。
ssl
TLS/SSL（传输安全协议）。此模块提供对安全协议的支持，通过应用上下文，可将 TLS（传输层安全性协议）或其前身 SSL（安全套接层）支持安全协议，能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
单元测试框架。 unitest 库常用于单元测试，受到 JUnit 和其他主流测试库的启发， unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。
uuid
UUID库。 uuid 库主要用途是生成随机字符串，库中有多个版本的 UUID 对象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成随机字符串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 会存在隐私风险，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址，而 uuid4() 是通过随机字符生成。
希望可以帮助到你。

B. 零基础学Python应该学习哪些入门知识

关于零基础怎么样能快速学好Python的问题，网络提问和解答的都很多，你可以网络下看看。我觉得从个人自学的角度出发，应从以下几个方面来理解：

1 为什么选择学python？

据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁着称，入行门槛低，可以从事linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。

2 入门python需要那些准备？

2.1 心态准备。编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成，也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。

2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。

操作环境？Python 支持现有所有主流操作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。

2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：

2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。

2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。

2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解压缩该文件;

3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setup.py文件，然后输入python setup.py install

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

3 提升阶段需要恒心和耐力。

完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。

3.1 多做练习。推荐网站练习：

crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，

编程实例训练对基础知识的融会贯通；

hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线

实验楼：提升编程水平从做项目开始；

codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；

leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；

牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；

codecombat：提供一边游戏一边编程；

projecteuler：纯粹的编程练习网站；

菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；

3.2 遇到问题多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助于各大网站。推荐

stackoverflow：这是一个程序员的知识库；

v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；

segmentfault：一家以编程问答为主的网站;

CSDN、知乎、简书等

3.2.3 加入相关的QQ、微信群、网络知道。不懂的可以随时请教。

C. python 利用枚举法和二分法求解一元三次方程

第一，用F是为了让你不要搞混，如果错了方便修改
第二 ..{$N+} 是用{}括起来的，在pascal里不进行运行，你用pascal界面打开会发现字的颜色是灰的，这说明了这只起到一个标示作用，去掉也可以
第三 program是用来定义文件名的，在pascal书里有，可以去掉，直接打var

D. python编程问题

可以使用 Python 的 itertools 模块来生成所有可能的组合，然后再计算每个组森芦合的和。以下是示例代码：

在此代码中，我们首先使用 itertools.combinations() 函数生成了所有可能的组合，并将它们存储在一个名为 combinations 的列表中。然后，我此掘带们对列表中的每个组合求和，将它们存储在另一个名为 sums 的列表中。最后，我们通过将 sums 转换为一个集合来确定唯一的和，并打印出我们找到的所有唯一和的数量以及它们各自的值。

请注意，如果数字非散岁常多或者复杂度高，则可能需要考虑优化该代码，以便更有效地生成和计算组合的和。

E. 输出1-1000内能同时被7和11整除的数,并求出一共有多少个这样的数

枚举算法步骤：
（1）初始化：x=1；
（2）x从1循环到1000；
（3）隐判对于每一个x，依次对每个数进行检验：如果能同时被7和举改11整除，就打印输出，否则继续下一个数；
重复第（2）和第（3）步，直到循环结束；
参考资料：《大学计算机-计算思维导论》，清华大学出灶答改版社2019

F. Python怎样求得最大公约数

提到最大公约数，那么就不得不说什么是公约数，它是一个能被若干个整数同时均整除的整数。如果一个整数同时是几个整数的约数，称这个整数为它们的“公约数”；公约数中最大的称为最大公约数。对任意的若干个正整数，1总是它们的公因数。

举个例子：30和40的公约数有：1，2，5，10，那么10是这几个里面最大的，就是30和40的最大公约数。

python求最大公约数

1.python求最大公约数设计思路

给定两个数，从1开始尝试，步长为1逐渐递增，为了优化算法，只需要循环到两个数中最小的那个数就可以。所以，第一步就是计算出两个数中最小的数，然后利用for循环从1到最小的那个数进行枚举，如果该数能够同时被两个数整除，则记录下来，直到循环结束，最后，最大的这个就是最大公约数。

特别注意：这里会用到range函数，range(0,5)的结果为0，1，2，3，4注意是没有5的，因此在本例中循环时应该是从1到最小的那个数+1才对。

2.最大公约数的python实现

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说明：在上面的代码中，我们会用到自定义函数的定义方法：def ，两个数的最小数的判断方法，for循环和枚举取值，整除取余，输入输出等内置函数。

G. python代码输出平方和相等的所有数对吗

要输出平方和相等的所有数对，我们需要两个循环来遍历所有的可能性。对于每一对数，我们计算它们的平方和并与目标值进行比较。如果平方和相等，则将这一对数输出。

下面是使用 Python 代码实现：

```python
target = int(input(请输入目标平方和：))

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

首先，我们获取用户输入的目标平方和。然后，埋明使用两个循环分别枚举所有的数对可能性。在每一次循环中，我们计算当前数对的平方和并与目标值进行比较。如果相等，则将这一对数输出。

需要注誉液握意的是，由于平方和相等的数对是无序的，因此我们只需要枚举小于目标值一半的数即可。另外，当 i > j 时，可以不作为一个数对考虑，因为这样会重复庆庆计算。

H. 10个极简python代码，拿走即用

Hello，大家好，我是程序汪小成~

虽然python是一个易入门的语言，但是很多人依然还是会问到底怎么样学 Python 才最快，答案当然是实战各种小项目， 只有自己去想与写，才记得住规则 。本文写的是 10 个极简任务，初学者可以尝试着自己实现；本文同样也是 10段代码，Python 开发者也可以看看是不是有没想到的用法。

以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。

给定具体的大小，定义一个函数以按照这个大小切割列表。

这个方法可以将布尔型的值去掉，例如（False，None，0，“”），它使用 filter() 函数。

我们常用 For 循环来遍历某个列表，同样我们也能枚举列表的索引与值。

如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

该方法将返回第一个列表的元素，且不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素，还需要加一句 set_b.difference(set_a)。

如下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

该算法会打乱列表元素的顺序，它主要会通过 Fisher-Yates 算法对新列表进行排序：

不需要额外的操作就能交换两个变量的值。

以上，是我简单列举的十个python极简代码，拿走即用，希望对你有所帮助！

I. 参加ACM大赛应该准备哪些课程

课程：

（1）基本算法: 二分,分治，贪心

（2） 离散数学慎者离散数学动态规划

（3） 搜索算法：深度优先 搜索，广度优先搜A*算法 ，阿尔法贝塔剪枝

（4）数据结构:线段树, 树状数组，并查集,Trie图

（5）图论问题：最小生成树 最短路 强连通分量、桥和割点

（6）网络流算法：基本的网络流算法，Dinic算法，带上下界的网络流，最小费用流

（7）计算几何：线与线求交，线与面求交，求凸包，半平面求交等

（8） 离散数学，高等数学，线性代数，初等数论，计算几何

（9）计圆孝携算机专业英语

（10）C++；基础的递归、枚举算法

(9)枚举算法Python扩展阅读：

1.参赛队伍最多由三名参赛队员组成。

2.竞赛中命题10题左右，试题描述为英文橘伏，比赛时间为5个小时，前四个小时可以实时看到排名，最后一小时封榜，无法看到排名。

3.竞赛可以使用的语言：Java, C, C++, Kotlin 和 Python。

4.重点考察选手的算法和程序设计能力，不考察实际工程中常用的系统编程，多线程编程等等；

5.选手可携带任何非电子类资料，包括书籍和打印出来的程序等，部分赛区会对选手携带的纸质资料做限制。

6.评委负责将结果（正确或出错的类型）通过网络尽快返回给选手，除此之外不提供任何额外帮助；

7.每个题目对应一种颜色的气球，通过该题目的队伍会得到对应颜色气球。每道题目第一支解决掉它的队还会额外获得一个“FIRST PROBLEM SOLVED”的气球。