日拱一卒,伯克利教你学递归,难但有效
大家好,日拱一卒,我是梁唐。
今天我们继续来看伯克利CS61A的作业4,这一期的课程没有太多新的内容,主要讲解的是分层设计和giti轮胎实现的编程习惯,质量很高,非elements中文翻译常推荐大家去听一下。
这一次的作Git业依然质量很高,难度也稍微变量值有些回落,比上次的作业3要简单一些。
课程链接
实验原始文档
Github
好了,废话不多说,我们来github汤姆看题吧。
Q1: Taxicab Distance
曼哈顿距离也叫taxicab距离,在二维平面当中,我们通常用(x, y)来表示坐标,曼哈顿距离是计算两个坐github中文社区标之间距离的一种方式。即d=∣x1−x2∣+∣y1−y2∣d = |x_1 – x_2| + |y_1 – y_2|。
这种计算方式据说来python基础教程源于美国曼哈github中文官网网页顿地区的地址表示,在曼哈顿地点通常表示成St变量英语reet和Avenue。只能横着或竖着穿越block。github直播平台永久回家比如时代广场位于46th Street,7th Avenue,如果把Street和Avenue分别看成是坐标轴中的两个轴的话,那么时代广场的坐标就是(46, 7)。
这道题要实现的方法叫做taxicab
,即计算两个坐标的曼哈顿距离。
def intersection(st, ave):
"""Represent an intersection using the Cantor pairing function."""
return (st+ave)*(st+ave+1)//2 + ave
def street(inter):
return w(inter) - avenue(inter)
def avenue(inter):
return inter - (w(inter) ** 2 + w(inter)) // 2
w = lambda z: int(((8*z+1)**0.5-1)/2)
def taxicab(a, b):
"""Return the taxicab distance between two intersections.
>>> times_square = intersection(46, 7)
>>> ess_a_bagel = intersection(51, 3)
>>> taxicab(times_square, ess_a_bagel)
9
>>> taxicab(ess_a_bagel, times_square)
9
"""
"*** YOUR CODE HERE ***"
题目本身没有难度,主要培养的是我们分层设计的理念。在这题当中,taxicab
函数当中输入的参数是两个intersection
。并且给出了代码,通过intersection
计算出对应的street
和avenue
。所以我们要做的就是调用这些方法,获取intersection
的坐标,并遵循曼哈顿github中文官网网页距离的方式进行计算。
def taxicab(a, b):
"""Return the taxicab distance between two intersections.
"""
"*** YOUR CODE HERE ***"
return abs(street(a) - street(b)) + abs(avenue(a) - avenue(b))
Q2: Spython语言quares opython可以做什么工作nly
给定一个整数序列,返回其中的完全平方数的完全平方根。
def squares(s):
"""Returns a new list containing square roots of the elements of the
original list that are perfect squares.
>>> seq = [8, 49, 8, 9, 2, 1, 100, 102]
>>> squares(seq)
[7, 3, 1, 10]
>>> seq = [500, 30]
>>> squares(seq)
[]
"""
"*** YOUR CODE HERE ***"
题目中提示我们可以使用round
函数来做四舍五入:
>>> round(10.5)
10
>>> round(10.51)
11
做法很简单,我们python123对每个数开根号之后,再平方和原数进行比较,如果相等,说明该数是完全平方数,把答案纳入统计。
def squares(s):
"""Returns a new list containing square roots of the elements of the
original list that are perfect squares.
"""
"*** YOUR CODE HERE ***"
import math
def sqrt_root(x):
return round(math.sqrt(x))
return [sqrt_root(i) for i in s if sqrt_root(i) * sqrt_root(i) == i]
Q3: G function变量
假设G是一个数学函数,它的计算遵循以下计算逻辑:
G(n) = n, if n <= 3
G(n) = G(n - 1) + 2 * G(n - 2) + 3 * G(n - 3), if n > 3
现在需Element要我们分别使用递归和不使用递归实现G函数。
递归的版本很变量是什么意思简单,base条件是n <= 3
,当n大于3时,递归调用g(n-1), g(n-2), g(n-3)
。github永久回家地址
def g(n):
"""Return the value of G(n), computed recursively.
>>> g(1)
1
>>> g(2)
2
>>> g(3)
3
>>> g(4)
10
>>> g(5)
22
>>> from construct_check import check
>>> check(HW_SOURCE_FILE, 'g', ['While', 'For'])
True
"""
"*** YOUR CODE HERE ***"
if n <= 3:
return n
return g(n-1) + 2 * g(n-2) + 3 * g(n-3)
迭代的做法类似,我们可以用变量维护gn−1,gn−2,gn−3g_{n-1}, g_{n-2}, g_{n-3},每次通过公式计算出gng_n。之后,我们再把gn−1,gn−2,gn−3g_{n-1}, g_{n-2}, g_{n-3}向右移动一位,让gn−3=gn−2,gn−2=gn−1,gn−1=gng_{n-3}=g_{n-2}, g_{n-2} = g_{n-1}, g_{n-1}=g_n
def g_iter(n):
"""Return the value of G(n), computed iteratively.
>>> g_iter(1)
1
>>> g_iter(2)
2
>>> g_iter(3)
3
>>> g_iter(4)
10
>>> g_iter(5)
22
>>> from construct_check import check
>>> check(HW_SOURCE_FILE, 'g_iter', ['Recursion'])
True
"""
"*** YOUR CODE HERE ***"
if n <= 3:
return n
g_minus3, g_minus2, g_minus1 = 1, 2, 3
for _ in range(4, n+1):
g_next = g_minus1 + 2 * g_minus2 + 3 * g_minus3
g_minus3, g_minus2, g_minus1 = g_minus2, g_minus1, g_next
return g_minus1
Q4: Ping pogitlabng
乒python123平台登录乓序列是一段有升有降的序列:
1 2 3 4 5 6 [7] 6 5 4 3 2 1 [0] 1 2 [3] 2 1 0 [-1] 0 1 2 3 4 [5] [4] 5 6
对于第k个元素来说(k从1开始),如果它包含数字7,或者是7的倍数变量英语,那么它的升降顺序发生调转。所以我们可以看到上面序列当中第7、14、17、21、27、28……的位置升降状态发生了变化。
现在要实现一个pinpython123平台登录gpang
函数,返回乒乓序列中第n个元素,并且不能使用任何赋值语句,可以使用def
定义函数。
作业中为我们提供了一个工具函数has_seven
,用来判断数字当中是否包python123平台登录含7。
def has_seven(k):
"""Returns True if at least one of the digits of k is a 7, False otherwise.
>>> has_seven(3)
False
>>> has_seven(7)
True
>>> has_seven(2734)
True
>>> has_seven(2634)
False
>>> has_seven(734)
True
>>> has_seven(7777)
True
"""
if k % 10 == 7:
return True
elif k < 10:
return False
else:
return has_seven(k // 10)
其实pingpong序列的逻辑并不复杂,我们使用循环很容易计算出答案,但题目当中要求了我们不能使用赋值语句,python可以做什么工作也就是说我们不能将中间结果存储下来,那么就只能通过递elementanimation归,让解释器替我们去存储中间结果python123平台登录了。
我们很容易就写出结构:
def pingpong(n):
if n <= 7:
return n
return pingpong(n-1) + diff(n)
也就是序列的前一个数加上这一次的改变量,pigithub下载ngpong
函数我们有了,但diff
还没有。所以我们还需要实现difelement是什么意思f
函数,diff
函数也可以使用类似的思想:
def diff(n):
if n < 7:
return 1
return diff(n-1) * (-1 if has_seven(n-1) or (n-1) % 7 == 0 else 1)
通过观察可以发现序号小于7的时候,每一次的变化量是1,之后每次遇到翻转Python变化量乘上-1,不翻转就保持不变,相当于乘上1。
我们把这两段代码合在一起,就得到答案了:
def pingpong(n):
"""Return the nth element of the ping-pong sequence.
"""
"*** YOUR CODE HERE ***"
if n <= 7:
return n
def diff(n):
if n < 7:
return 1
return diff(n-1) * (-1 if has_seven(n-1) or (n-1) % 7 == 0 else 1)
return pingpong(n-1) + diff(n)
Q5: Count change
有一个机器能够吐出面额为2的幂的硬币,比如1分github直播平台永久回家、2分、4分、8分……
现在给定一个整数amount
,请问机器吐出对应面值的硬币有多少种可能?
比如amount=7
时一共有6种可能:
- 7个1
- 5个1和1个2
- 3个1github直播平台永久回家,2变量的定义个2
- 3个1,1个4
- 1个1,3个2
- 1个1,1个2,1个4
单纯地element翻译看element滑板本题,其实难度不低。但本次作python是什么意思业给了提示,可以参考之前的一题。
之前有一道类似的问题,给定两个整数n和m,要求将n拆分成若干个不大于m的整数的和,一共存在的可能数。
比如当n=6,m=4时,一共有9种可能:
6 = 2 + 4
6 = 1 + 1 + 4
6 = 3 + 3
6 = 1 + 2 + 3
6 = 1 + 1 + 1 + 3
6 = 2 + 2 + 2
6 = 1 + 1 + 2 + 2
6 = 1 + 1 + 1 + 1 + 2
6 = 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1
这是怎么实现的呢?
对于每次拆分的时候,我们都有两种选择,拆分的结果当中存在m,一种是不存在。如果我们把m看成一种策略的话,就有两种可能,使用这个策略和不使用。
使用这个策略那么n会减去m,m不变,因为m可以使用任意多次。如果不使python是什么意思用m这个策略github开放私库,则跳过,判断策略m-1,也就是说我们是假设策略是从大到小选择的。这样操作可以避免重复,比如先减1再减3和先减3再减1是element是什么意思一样的,但我们规定了从大到小之后,就只存在先减3再减1的可能了。
所以使用递归的话,其实很简单就可以得出答案,代码如下:
def count_partitions(n, m):
"""Count the ways to partition n using parts up to m."""
if n == 0:
return 1
elif n < 0:
return 0
elif m == 0:
return 0
else:
return count_partitions(n-m, m) + count_partitions(n, m-1)
我们仿照上面git教程这题,采用同样的思路。首先我们找到不大于amount
的最大策略m,然后从m开始递归。每一次也无非两种选择,使用m和不使用m。如果使用m,那github是什么么amount-m,如果不使用m,考虑m/2的策略。
由于原题当中只有一个输入,所以我们需要在函数内部定义另外一个函数:
def count_change(amount):
"""Return the number of ways to make change for amount.
>>> count_change(7)
6
>>> count_change(10)
14
>>> count_change(20)
60
>>> count_change(100)
9828
"""
"*** YOUR CODE HERE ***"
import math
def process(amount, upper):
if amount == 0 or upper == 1:
return 1
if amount < 0:
return 0
return process(amount-upper, upper) + process(amount, upper // 2)
return process(amount, pow(2, round(math.log2(amount))))
Q6: Anonymous facpython保留字torial
本题为附加题,难度不小。
首先,我们可以使用匿名函数来进行递归,比如我们使用匿名函数来计算阶乘:
fact = lambda n: 1 if n == 1 else mul(n, fact(sub(n, 1)))
fact(5)
虽然是使用了匿名函数,但是我们一样有函数名fact。现在希望我element滑板们可以实现一个函数,可以在完全没有函数名的情况下elementary翻译实现阶乘。
from operator import sub, mul
def make_anonymous_factorial():
"""Return the value of an expression that computes factorial.
>>> make_anonymous_factorial()(5)
120
>>> from construct_check import check
>>> check(HW_SOURCE_FILE, 'make_anonymous_factorial', ['Assign', 'AugAssign', 'FunctionDef', 'Recursion'])
True
"""
return 'YOUR_EXPRESSION_HERE'
要求只能使用一行代码实现,并且实现当中不能使用赋值、函数定义和递归,也不能在return的语句当中调用make_anonymous_factorial
函数。
拿到这样的题目,第一反应估计都是蒙圈,但冷静下python语言来,其实是可以找到思路的。首先我们要做的是找到问题,我们现在不知道怎么实现,其实并不是遇到了实际的问题,最大的问题就是没有遇到实际问题本身。所以我们要先分析问题Python,找到其中的问题。
可以明确的是,根据样例,我们需要返回一个函数,那么我们肯定需要使用python123平台登录lambda
关键字定义一个匿名函数进行返回。
我们可以试着写一下匿名函数:
return lambda x: 1 if x == 1 else mul(x, fact(x-1))
写一下就发现问题了,这里的fact
函数并没有定义,并且这个没有定义的函数其实就是我们写的匿名函数本身。也就是说我们要在匿名函数GitHub里实现递归,让它能调用自己。
但题目当中限制了,我们不能使用赋值语句给它命名,我们不可能在不知道函数名字的情况下调用github直播平台永久回家函数。所以到这里,难点才真正浮现出来。
其实这个问题是可以解决的,怎么解决呢?我们把facelementst
函数作为参数传递进去,而不giti轮胎是直接通过名字获取:
return (lambda f: lambda x: if x == 1 else mul(x, f(x-1)))(f)
但是这本质上只是把递归的过程转移到了函数f身上,我们还是要实现一个可以递归的匿名函数f才行。既然f本身是一个递归函数,那么上面的代码Python其实也可以写成这样:
return (lambda f: lambda x: f(x))(f)
在上面的设想当中,f只有递归的逻辑,但实际上不是,f还需要知道x的取值,这样才能判断递归什么时候结束。所以x也必须要传入f当中,但这依然解决不了无法递归的问题。
这个问题才是本题的核心难点,解决它的关键就藏在题目给的样例里:
fact = lambda n: 1 if n == 1 else mul(n, fact(sub(n, 1)))
我们仔细看一下这行代码,就会发现giticomfort是什么轮胎这行代码本身就是非常混乱的github永久回家地址。如果Python解析器是先执行完右侧的函数再来赋值给左边,那么右边的匿名函数在执行的时候,fact
变量其变量泵实还没有绑定,而要绑定fact
,就需要先执行完lambda
语句,这样就构成了一个死循环。
所以我猜测,可能Python解释器虽然是先执行完右侧的语句再绑定,但在执行右侧之前,左侧的变量就已经先创建好了。并且在执行lambda
的时候并不会执行严格的检giticomfort是什么轮胎查,只有这样,才不会python语言陷入死循环。
这个fact
其实是既作为参数又作为结果,我们就要利用这一点来解决问题,我们让我们的f也一样既是一个参数也是一个结果。
我们给f函数增加一个参数f
,接收一个传入的函数,有了传入的函数就可以递归调用了,虽然这个函数就是它本身:
return (lambda f: lambda x: f(f, x))(lambda f, x: return 1 if x == 1 else mul(x, f(f, x-1)))
虽然只是Python基础语法的运用,但这里面绕了好几道弯,想要做出来,真不是一件容易的事情。
不禁让我感慨一句,真不愧是伯克利啊……