Содержание

Как подсчитать количество итераций в A while loop?



Как мне напечатать, сколько раз запускался файл while loop?

Пример:

from random import*

c=0

while c<3 :

    a=randint(1,6)

    b=randint(1,6)

    if a==b:
       print(a,b)
       c=c+1
python while-loop
Поделиться Источник DAB     25 августа 2020 в 11:29

3 ответа


  • Количество итераций в while loop

    Есть ли способ в Python автоматически добавить счетчик итераций к while loop? Я хотел бы удалить строки count = 0 и count += 1 из следующего фрагмента кода, но все же иметь возможность подсчитать количество итераций и проверить их на логическое значение elapsed < timeout : import time timeout =…

  • T-SQL 2012, While Loop максимальных итераций?

    Я столкнулся с чем-то в SQL 2012 году с петлей WHILE в T-SQL, чего раньше не видел и не ожидал.

    После устранения неполадок кажется, что я прав, но хотел бы подтвердить, сталкивался ли кто-нибудь еще с этим или может ли он его дублировать. A WHILE loop, по-видимому, имеет максимальное количество…



1

Вы можете просто добавить еще один счетчик.

from random import *
c = 0
loop_counter = 0
while c < 3:
  a = randint(1,6)
  b = randint(1,6)
  if a==b:
     print(a,b)
     c += 1
  loop_counter += 1

print(f"The loop run {loop_counter} times.")

Поделиться Vladimír Kunc     25 августа 2020 в 11:35



0

Добавляя «counter variable», что-то, что увеличивается для каждого цикла.

В качестве примера:

from random import*

c=0
counter = 0 #define

while c<3 :
    counter += 1 #add one 
    print (counter) #print
    a=randint(1,6)

    b=randint(1,6)

    if a==b:
       print(a,b)
       c=c+1

Вы также можете просто распечатать «counter» после того, как while loop закончился, чтобы получить окончательный подсчет.

Поделиться nordmanden     25 августа 2020 в 11:34



0

from random import *

c=0
Counter=0
while c<3 :

    a=randint(1,6)

    b=randint(1,6)

    if a==b:
       print(a,b)
       c=c+1
    Counter+=1

print (Counter)

Поделиться Revisto     25 августа 2020 в 11:35


  • Количество итераций while loop с увеличением шага

    Для одного из моих домашних упражнений я должен подсчитать количество шагов в алгоритме и доказать жесткую привязку, однако я просто не могу вычислить точное уравнение для того, сколько раз этот цикл повторяется в зависимости от списка размера n. n = len(A) value = 0 index = 0 step = 1 while index…

  • Как подсчитать общее количество итераций в цикле?

    Я запускаю базовую систему фотографий пользователей в приложении Ruby on Rails. Я хочу подсчитать общее количество фотографий, которые есть у пользователя. Могу ли я сделать это с помощью метода Ruby для подсчета общего числа итераций через цикл?? @photos.each do |photo|…


Похожие вопросы:


Как сделать количество панелей = количество итераций в for loop

Как сделать так, чтобы количество панелей равнялось количеству итераций в for loop в Java? E.g 4 итерации будут иметь 4 панели с разными именами. Спасибо


Как подсчитать количество итераций

Я работаю с k-means на MATLAB. Чтобы обработать действительный кластер, ему нужно сделать цикл до тех пор, пока положение кластера больше не изменится. Цикл покажет процесс итераций. Я хочу…


Как подсчитать количество итераций с помощью Go?

Итак, у меня есть этот небольшой фрагмент кода, который повторяется так долго, как это необходимо, пока разница между искомым значением не станет ужасной.

Я хочу подсчитать и распечатать количество…


Количество итераций в while loop

Есть ли способ в Python автоматически добавить счетчик итераций к while loop? Я хотел бы удалить строки count = 0 и count += 1 из следующего фрагмента кода, но все же иметь возможность подсчитать…


T-SQL 2012, While Loop максимальных итераций?

Я столкнулся с чем-то в SQL 2012 году с петлей WHILE в T-SQL, чего раньше не видел и не ожидал. После устранения неполадок кажется, что я прав, но хотел бы подтвердить, сталкивался ли кто-нибудь еще…


Количество итераций while loop с увеличением шага

Для одного из моих домашних упражнений я должен подсчитать количество шагов в алгоритме и доказать жесткую привязку, однако я просто не могу вычислить точное уравнение для того, сколько раз этот…


Как подсчитать общее количество итераций в цикле?

Я запускаю базовую систему фотографий пользователей в приложении Ruby on Rails. Я хочу подсчитать общее количество фотографий, которые есть у пользователя. Могу ли я сделать это с помощью метода…


Внутри a while loop, как вы отслеживаете, сколько итераций цикла A выполнено?

Я пытаюсь сделать этот код таким, чтобы циклы while выполняли только 50 итераций цикла foreach или до тех пор, пока hasAChildFoundMother не станет истинным. Мне нужно объявить переменную, которая…


Есть ли способ подсчета итераций с помощью while loop?

Есть ли способ, с помощью которого программа может подсчитать количество итераций, за которые переменная counter достигла своего предела? Я пишу базовую программу, которая демонстрирует…


Как найти количество итераций в этом подсчете while loop — операций

Я запутался в том, как сделать подсчет операций для while loop, а именно количество итераций. Я действительно понимаю, как найти число итераций для регулярного цикла (от 0 до n), а также для…

Циклы в программировании.

Цикл while. Курс «Python. Введение в программирование»

Циклы являются такой же важной частью структурного программирования, как условные операторы. С помощью циклов можно организовать повторение выполнения участков кода. Потребность в этом возникает довольно часто. Например, пользователь последовательно вводит числа, и каждое из них требуется добавлять к общей сумме. Или нужно вывести на экран квадраты ряда натуральных чисел и тому подобные задачи.

Цикл while

«While» переводится с английского как «пока». Но не в смысле «до свидания», а в смысле «пока имеем это, делаем то».

Можно сказать, while является универсальным циклом. Он присутствует во всех языках, поддерживающих структурное программирование, в том числе в Python. Его синтаксис обобщенно для всех языков можно выразить так:

while логическое_выражение {
    выражение 1;
    …
    выражение n;
}

Это похоже на условный оператор if. Однако в случае циклических операторов их тела могут выполняться далеко не один раз. В случае if, если логическое выражение в заголовке возвращает истину, то тело выполняется единожды. После этого поток выполнения программы возвращается в основную ветку и выполняет следующие выражения, расположенные ниже всей конструкции условного оператора.

В случае while, после того как его тело выполнено, поток возвращается к заголовку цикла и снова проверяет условие. Если логическое выражение возвращает истину, то тело снова выполняется. Потом снова возвращаемся к заголовку и так далее.

Цикл завершает свою работу только тогда, когда логическое выражение в заголовке возвращает ложь, то есть условие выполнения цикла больше не соблюдается. После этого поток выполнения перемещается к выражениям, расположенным ниже всего цикла. Говорят, «происходит выход из цикла».

Рассмотрите блок-схему цикла while.

На ней ярко-голубыми прямоугольниками обозначена основная ветка программы, ромбом – заголовок цикла с логическим выражением, бирюзовым прямоугольником – тело цикла.

С циклом while возможны две исключительные ситуации:

  • Если при первом заходе в цикл логическое выражение возвращает False, то тело цикла не выполняется ни разу. Эту ситуацию можно считать нормальной, так как при определенных условиях логика программы может предполагать отсутствие необходимости в выполнении выражений тела цикла.

  • Если логическое выражение в заголовке

    while никогда не возвращает False, а всегда остается равным True, то цикл никогда не завершится, если только в его теле нет оператора принудительного выхода из цикла (break) или вызовов функций выхода из программы – quit(), exit() в случае Python. Если цикл повторяется и повторяется бесконечное количество раз, то в программе происходит зацикливание. В это время она зависает и самостоятельно завершиться не может.

Вспомним наш пример из урока про исключения. Пользователь должен ввести целое число. Поскольку функция input() возвращает строку, то программный код должен преобразовать введенное к целочисленному типу с помощью функции int(). Однако, если были введены символы, не являющиеся цифрами, то возникает исключение ValueError, которое обрабатывается веткой except. На этом программа завершается.

Другими словами, если бы программа предполагала дальнейшие действия с числом (например, проверку на четность), а она его не получила, то единственное, что программа могла сделать, это закончить свою работу досрочно.

Но ведь можно просить и просить пользователя корректно вести число, пока он его не введет. Вот как может выглядеть реализующий это код:

n = input("Введите целое число: ")
 
while type(n) != int:
    try:
        n = int(n)
    except ValueError:
        print("Неправильно ввели!")
        n = input("Введите целое число: ")
 
if n % 2 == 0:
    print("Четное")
else:
    print("Нечетное")

Примечание 1. Не забываем, в языке программирования Python в конце заголовков сложных инструкций ставится двоеточие.

Примечание 2. В выражении type(n) != int с помощью функции type() проверяется тип переменной n. Если он не равен int, то есть значение n не является целым числом, а является в данном случае строкой, то выражение возвращает истину. Если же тип n равен int, то данное логическое выражение возвращает ложь.

Примечание 3. Оператор % в языке Python используется для нахождения остатка от деления. Так, если число четное, то оно без остатка делится на 2, то есть остаток будет равен нулю. Если число нечетное, то остаток будет равен единице.

Проследим алгоритм выполнения этого кода. Пользователь вводит данные, они имеют строковый тип и присваиваются переменной n. В заголовке while проверяется тип n. При первом входе в цикл тип n всегда строковый, то есть он не равен int. Следовательно, логическое выражение возвращает истину, что позволяет зайти в тело цикла.

Здесь в ветке try совершается попытка преобразования строки к целочисленному типу. Если она была удачной, то ветка except пропускается, и поток выполнения снова возвращается к заголовку while.

Теперь n связана с целым числом, следовательно, ее тип int, который не может быть не равен int. Он ему равен. Таким образом логическое выражение type(n) != int возвращает False, и весь цикл завершает свою работу. Далее поток выполнения переходит к оператору if-else, находящемуся в основной ветке программы. Здесь могло бы находиться что угодно, не обязательно условный оператор.

Вернемся назад. Если в теле try попытка преобразования к числу была неудачной, и было выброшено исключение ValueError, то поток выполнения программы отправляется в ветку except и выполняет находящиеся здесь выражения, последнее из которых просит пользователя снова ввести данные. Переменная n теперь имеет новое значение.

После завершения except снова проверяется логическое выражение в заголовке цикла. Оно даст True, так как значение n по-прежнему строка.

Выход из цикла возможен только тогда, когда значение n будет успешно конвертировано в число.

Рассмотрим следующий пример:

total = 100
 
i = 0
while i < 5:
    n = int(input())
    total = total - n
    i = i + 1
 
print("Осталось", total)

Сколько раз «прокрутится» цикл в этой программе, то есть сколько итераций он сделает? Ответ: 5.

  1. Сначала переменная i равна 0. В заголовке цикла проверяется условие i < 5, и оно истинно. Тело цикла выполняется. В нем меняется значение i, путем добавления к нему единицы.

  2. Теперь переменная i равна 1. Это меньше пяти, и тело цикла выполняется второй раз. В нем i меняется, ее новое значение 2.

  3. Два меньше пяти. Тело цикла выполняется третий раз. Значение i становится равным трем.

  4. Три меньше пяти. На этой итерации i присваивается 4.

  5. Четыре по прежнему меньше пяти. К i добавляется единица, и теперь ее значение равно пяти.

Далее начинается шестая итерация цикла. Происходит проверка условия i < 5. Но поскольку теперь оно возвращает ложь, то выполнение цикла прерывается, и его тело не выполняется.

«Смысловая нагрузка» данного цикла – это последовательное вычитание из переменной total вводимых чисел. Переменная i в данном случае играет только роль счетчика итераций цикла. В других языках программирования для таких случаев предусмотрен цикл for, который так и называется: «цикл со счетчиком». Его преимущество заключается в том, что в теле цикла не надо изменять переменную-счетчик, ее значение меняется автоматически в заголовке for.

В языке Python тоже есть цикл for. Но это не цикл со счетчиком. В Питоне он предназначен для перебора элементов последовательностей и других сложных объектов. Данный цикл и последовательности будут изучены в последующих уроках.

Для while наличие счетчика не обязательно. Представим, что надо вводить числа, пока переменная total больше нуля. Тогда код будет выглядеть так:

total = 100
 
while total > 0:
    n = int(input())
    total = total - n
 
print("Ресурс исчерпан")

Сколько раз здесь выполнится цикл? Неизвестно, все зависит от вводимых значений. Поэтому у цикла со счетчиком известно количество итераций, а у цикла без счетчика – нет.

Самое главное для цикла while – чтобы в его теле происходили изменения значений переменных, которые проверяются в его заголовке, и чтобы хоть когда-нибудь наступил случай, когда логическое выражение в заголовке возвращает False. Иначе произойдет зацикливание.

Примечание 1. Не обязательно в выражениях total = total - n и i = i + 1 повторять одну и ту же переменную. В Python допустим сокращенный способ записи подобных выражений: total -= n и i += 1.

Примечание 2. При использовании счетчика он не обязательно должен увеличиваться на единицу, а может изменяться в любую сторону на любое значение. Например, если надо вывести числа кратные пяти от 100 до 0, то изменение счетчика будет таким i = i - 5, или i -= 5.

Примечание 3. Для счетчика не обязательно использовать переменную с идентификатором i. Можно назвать переменную-счетчик как угодно. Однако так принято в программировании, что счетчики обозначают именами i и j (иногда одновременно требуются два счетчика).

Практическая работа

  1. Измените последний код из урока так, чтобы переменная total не могла уйти в минус. Например, после предыдущих вычитаний ее значение стало равным 25. Пользователь вводит число 30. Однако программа не выполняет вычитание, а выводит сообщение о недопустимости операции, после чего осуществляет выход из цикла.

  2. Используя цикл while, выведите на экран для числа 2 его степени от 0 до 20. Возведение в степень в Python обозначается как **. Фрагмент вывода:

    ...
      32
      64
     128
     256
     512
    1024
    ...

Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса

основы, примеры со списками и range с шагом

Циклы python — for и while представляют собой операторы языка программирования, то есть операторы итерации, которые позволяют повторять код определенное количество раз.

Синтаксис цикла For

Как уже упоминалось ранее, цикл for в Python является итератором, основанным на цикле. Он проходит по элементам list и tuple, строкам, ключам словаря и другим итерируемым объектам.

В Python цикл начинается с ключевого слова for, за которым следует произвольное имя переменной, которое будет хранить значения следующего объекта последовательности. Общий синтаксис for...in в python выглядит следующим образом:

for <переменная> in <последовательность>:
    <действие>
else:
    <действие>

Элементы «последовательности» перебираются один за другим «переменной» цикла; если быть точным, переменная указывает на элементы. Для каждого элемента выполняется «действие».

Пример простого цикла for в Python:

>>> languages = ["C", "C++", "Perl", "Python"]
>>> for x in languages:
...     print(x)
...
C
C++
Perl
Python
>>>

Блок else является особенным; в то время как программист, работающий на Perl знаком с ним, это неизвестная конструкция для программистов, которые работают на C и C++. Семантически он работает точно так же, как и в цикле while.

Он будет выполнен только в том случае, если цикл не был «остановлен» оператором break. Таким образом, он будет выполнен только после того, как все элементы последовательности будут пройдены.

Оператор прерывания в python — break

Если в программе цикл for должен быть прерван оператором break, цикл будет завершен, и поток программы будет продолжен без выполнения действий из else.

Обычно фразы break в pyton связаны с условными операторами.

edibles = ["отбивные", "пельмени", "яйца", "орехи"]

for food in edibles:
    if food == "пельмени":
        print("Я не ем пельмени!")
        break
    print("Отлично, вкусные " + food)
else:
    print("Хорошо, что не было пельменей!")
print("Ужин окончен.")

Если мы запустим этот код, получим следующий результат:

Отлично, вкусные отбивные
Я не ем пельмени!
Ужин окончен. 

Удалим «пельмени» из нашего списка еды и получим следующее:

Отлично, вкусные отбивные
Отлично, вкусные яйца
Отлично, вкусные орехи
Хорошо, что не было пельменей!
Ужин окончен.

Оператор пропуска python — continue

Предположим, нам «пельмени» нам нужно просто пропустить и продолжить прием пищи. Тогда нужно использовать оператор continue, для перехода к следующему элементу.

В следующем маленьком скрипте python мы используем continue, чтобы продолжить, итерацию по списку, когда мы сталкиваемся с пельменями.

edibles = ["отбивные", "пельмени", "яйца", "орехи"]

for food in edibles:
    if food == "пельмени":
        print("Я не ем пельмени!")
        continue
    print("Отлично, вкусные " + food)
else:
    print("Ненавижу пельмени!")
print("Ужин окончен.")

Результат будет следующим:

Отлично, вкусные отбивные
Я не ем пельмени!
Отлично, вкусные яйца
Отлично, вкусные орехи
Ненавижу пельмени!
Ужин окончен. 

Итерация по спискам с функцией range()

Если вам нужно получить доступ к индексам списка, не очевидно как использовать цикл for для этой задачи. Мы можем получить доступ ко всем элементам, но индекс элемента остается недоступным. Есть способ получить доступ как к индексу элемента, так и к самому элементу. Для этого используйте функцию range() в сочетании с функцией длины len():

fibonacci = [0,1,1,2,3,5,8,13,21]

for i in range(len(fibonacci)):
    print(i,fibonacci[i])

Вы получите следующий вывод:

0 0
1 1
2 1
3 2
4 3
5 5
6 8
7 13
8 21

Примечание. Если вы примените len() к list или tuple, получите соответствующее количество элементов этой последовательности.

Подводные камни итераций по спискам

Если вы перебираете список, лучше избегать изменения списка в теле цикла. Чтобы наглядно увидеть, что может случиться, посмотрите на следующий пример:

colours = ["красный"]

for i in colours:
    if i == "красный":
        colours += ["черный"]
    if i == "черный":
        colours += ["белый"]
print(colours)

Что выведет print(colours)?

['красный', 'черный', 'белый']

Чтобы избежать этого, лучше всего работать с копией с помощью срезов, как сделано в следующем примере:

colours = ["красный"]

for i in colours[:]:
    if i == "красный":
        colours += ["черный"]
    if i == "черный":
        colours += ["белый"]
print(colours)

В результате вы получите следующее:

['красный', 'черный']

Мы изменили список colours, но данное изменение не повлияло на цикл. Элементы, которые должны быть итерированы, остаются неизменными во выполнения цикла.

Enumerate в python 3

Enumerate — встроенная функция Python. Большинство новичков и даже некоторые продвинутые программисты не знают о ней. Она позволяет нам автоматически считать итерации цикла. Вот пример:

for counter, value in enumerate(some_list):
    print(counter, value)

Функция enumerate также принимает необязательный аргумент (значение начала отсчета, по умолчанию 0), который делает ее еще более полезной.

my_list = ['яблоко', 'банан', 'вишня', 'персик']

for c, value in enumerate(my_list, 1):
    print(c, value)

# Результат:
# 1 яблоко
# 2 банан
# 3 вишня
# 4 персик

Python «для» циклов (определенная итерация)

Из перечисленных выше типов циклов Python реализует только последнюю: основанную на коллекции итерацию. На первый взгляд, это может показаться сырой сделкой, но будьте уверены, что реализация Python определенной итерации настолько универсальна, что вы не будете чувствовать себя обманутым!

<iterable> — это набор объектов, например список или кортеж. <statement(s)> в теле цикла обозначаются отступом, как и все управляющие структуры Python, и выполняются один раз для каждого элемента в<iterable>. Переменная цикла<var> принимает значение следующего элемента в<iterable> каждый раз в цикле.

В этом примере<iterable> — это списокa, а<var> — это переменнаяi. Каждый раз при прохождении циклаi принимает последовательный элемент вa, поэтомуprint() отображает значения'foo','bar' и'baz' соответственно. Циклfor, подобный этому, — это питонический способ обработки элементов в итерации.

итерируемыми

В Pythoniterable означает, что объект можно использовать в итерации. Термин используется как:

Если объект является итеративным, его можно передать встроенной функции Pythoniter(), которая возвращает нечто, называемоеiterator. Да, терминология становится немного повторяющейся. Повесить там. Все это работает в конце.

Каждый из объектов в следующем примере является итерируемым и возвращает некоторый тип итератора при передаче вiter():

>>> iter('foobar')                             # String


>>> iter(['foo', 'bar', 'baz'])                # List


>>> iter(('foo', 'bar', 'baz'))                # Tuple


>>> iter({'foo', 'bar', 'baz'})                # Set


>>> iter({'foo': 1, 'bar': 2, 'baz': 3})       # Dict

Эти типы объектов, с другой стороны, не повторяемы:

>>> iter(42)                                   # Integer
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    iter(42)
TypeError: 'int' object is not iterable

>>> iter(3.1)                                  # Float
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    iter(3.1)
TypeError: 'float' object is not iterable

>>> iter(len)                                  # Built-in function
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    iter(len)
TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not iterable

Все типы данных, с которыми вы столкнулись до сих пор, а именно типы коллекций или контейнеров, являются итеративными. К ним относятся типыstring,list,tuple,dict,set иfrozenset.

Но это ни в коем случае не единственные типы, которые вы можете перебирать. Многие объекты, встроенные в Python или определенные в модулях, предназначены для итерации. Например, открытые файлы в Python являются итеративными. Как вы вскоре увидите в руководстве по файловому вводу / выводу, перебор открытого объекта файла считывает данные из файла.

Фактически, почти любой объект в Python может быть сделан итеративным. Даже определенные пользователем объекты могут быть спроектированы таким образом, чтобы их можно было повторять. (Вы узнаете, как это сделать, в следующей статье об объектно-ориентированном программировании.)

итераторы

Хорошо, теперь вы знаете, что значит итерация объекта, и знаете, как использоватьiter() для получения из него итератора. Если у вас есть итератор, что вы можете с ним сделать?

Итератор по сути является источником значений, который выдает последовательные значения из своего связанного итерируемого объекта. Встроенная функцияnext() используется для получения следующего значения из итератора.

Вот пример, использующий тот же список, что и выше:

>>> a = ['foo', 'bar', 'baz']

>>> itr = iter(a)
>>> itr


>>> next(itr)
'foo'
>>> next(itr)
'bar'
>>> next(itr)
'baz'

В этом примереa — это итерационный список, аitr — это связанный итератор, полученный с помощьюiter(). Каждый вызовnext(itr) получает следующее значение изitr.

Обратите внимание, как итератор внутренне сохраняет свое состояние. Он знает, какие значения уже были получены, поэтому, когда вы вызываетеnext(), он знает, какое значение вернуть дальше.

Что происходит, когда у итератора заканчиваются значения? Давайте сделаем еще один вызовnext() для итератора выше:

>>> next(itr)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    next(itr)
StopIteration

Если все значения от итератора уже были возвращены, последующий вызовnext() вызывает исключениеStopIteration. Любые дальнейшие попытки получить значения от итератора потерпят неудачу.

Вы можете получить значения от итератора только в одном направлении. Вы не можете вернуться назад. Нет функцииprev(). Но вы можете определить два независимых итератора для одного и того же итерируемого объекта:

>>> a
['foo', 'bar', 'baz']

>>> itr1 = iter(a)
>>> itr2 = iter(a)

>>> next(itr1)
'foo'
>>> next(itr1)
'bar'
>>> next(itr1)
'baz'

>>> next(itr2)
'foo'

Даже когда итераторitr1 уже находится в конце списка,itr2 все еще находится в начале. Каждый итератор поддерживает свое собственное внутреннее состояние, независимое от другого.

Если вы хотите получить сразу все значения из итератора, вы можете использовать встроенную функциюlist(). Среди других возможных примененийlist() принимает итератор в качестве аргумента и возвращает список, состоящий из всех значений, выданных итератором:

>>> a = ['foo', 'bar', 'baz']
>>> itr = iter(a)
>>> list(itr)
['foo', 'bar', 'baz']

Точно так же встроенные функцииtuple() иset() возвращают кортеж и набор, соответственно, из всех значений, полученных итератором:

>>> a = ['foo', 'bar', 'baz']

>>> itr = iter(a)
>>> tuple(itr)
('foo', 'bar', 'baz')

>>> itr = iter(a)
>>> set(itr)
{'baz', 'foo', 'bar'}

Не обязательно совмещать это с привычкой. Часть элегантности итераторов в том, что они «ленивы». Это означает, что когда вы создаете итератор, он не генерирует все элементы, которые он может получить только тогда. Он ждет, пока вы их запросите с помощьюnext(). Элементы не создаются, пока они не будут запрошены.

Когда вы используетеlist(),tuple() и т.п., вы заставляете итератор генерировать все свои значения сразу, чтобы их можно было вернуть. Если общее количество объектов, возвращаемых итератором, очень велико, это может занять много времени.

Фактически, в Python можно создать итератор, который возвращает бесконечный ряд объектов. (Вы узнаете, как это сделать, в следующих руководствах по функциям генератора иitertools.) Если вы попытаетесь получить все значения сразу из бесконечного итератора, программа выдастhang.

VBA. Организация циклов.

VBA. Организация циклов.

Операторы цикла используются для повторения выполнения действия или группы действий заданное количество раз. Количество повторений (итераций цикла) может быть предопределено или вычислено.

VBA поддерживает циклические конструкции двух видов:

  1. Циклы с фиксированным числом      повторений (циклы со счетчиком).
  2. Циклы с неопределенными числом      повторений (циклы с условием).

Для всех видов циклов используется понятие тело цикла, определяющее блок операторов, заключенных между начальным и конечным операторами цикла. Каждое повторение выполнения операторов тела цикла называется итерация.

Фиксированные циклы

VBA предоставляет две управляющие структуры для организации фиксированного цикла: For … Next (цикл со счетчиком) и For Each … Next (цикл с перечислением).

Оператор For … Next это типовой цикл со счетчиком, выполняющий заданное число итераций. Синтаксис оператора For … Next:

For <счетчик> = <начЗначение> То <конЗначение> [Step <приращение>]

<блок операторов>

Next [<счетчик>]

Пример использования оператора For … Next.

Листинг 1. Оператор For … Next

‘ ЗАДАЧА: Составить программу, которая получает два числа от пользователя.

‘ Складывает все числа в диапазоне, заданном этими двумя числами, а затем

‘ отображает результирующую сумму.

 

Sub sample7()

Dim i As Integer ‘счетчик цикла

Dim sStart ‘начальное значение счетчика

Dim sEnd ‘конечное значение счетчика

Dim sSum As Long ‘результирующая сумма

 

sStart = InputBox(“Введите первое число:”)

sEnd = InputBox(“Введите второе число:”)

sSum = 0

For i = CInt(sStart) To CInt(sEnd)

sSum = sSum + i

Next i

MsgBox “Сумма чисел от ” & sStart & ” до ” & sEnd & ” равна: ” & sSum

End Sub

Оператор цикла For Each … Next относится к категории операторов объектного типа, т.е. применяется в первую очередь к коллекциям объектов, а также к массивам. Тело цикла выполняется фиксированное число раз, соответствующее числу элементов массива или коллекции. Формат оператора For Each … Next:

For Each <элемент> In <группа> <блок операторов> Next [<элемент>]

Циклы с условием (неопределенные циклы)

Циклы с условием используются в тех случаях, когда повторяющиеся действия нужно выполнять только при определенных условиях. Количество итераций не определено и в общем случае может быть равно нулю (в частности, для циклов с предусловием). VBA предлагает разработчикам несколько управляющих структур для организации циклов с условием:

  • Четыре вида циклов Do..Loop,      которые различаются типом проверяемого условия и временем выполнения этой      проверки.
  • Непрерываемый цикл While …      Wend.

Цикл Do While … Loop – типичный цикл с предусловием. Условие проверяется до того, как выполняется тело цикла. Цикл продолжает свою работу, пока это <условие> выполняется (т.е. имеет значение True). Так как проверка выполняется в начале, то тело цикла может ни разу не выполниться. Формат цикла Do While … Loop:

Do While <условие>

<блок операторов>

Loop

Листинг 2. Цикл Do While … Loop

‘ ЗАДАЧА: Составить программу, которая предусматривает ввод пользователем

‘ произвольной последовательности чисел. Ввод должен быть прекращен

‘ только после того, как сумма введенных нечетных чисел превысит 100.

 

Sub sample8()

Dim OddSum As Integer ‘сумма нечетных чисел

Dim OddStr As String ‘строка с нечетными числами

Dim Num ‘для приема вводимых чисел

OddStr = “” ‘инициализация выходной строки

OddSum = 0 ‘инициализация суммы OddSum

Do While OddSum < 100 ‘начало цикла

Num = InputBox(“Введите число: “)

 

If (Num Mod 2) <> 0 Then ‘проверка на четность

OddSum = OddSum + Num ‘накопление суммы нечетных чисел

OddStr = OddStr & Num & ” ”

End If

Loop

 

‘вывод строки с нечетными числами

MsgBox prompt:=”Нечетные числа: ” & OddStr

 

End Sub

Оператор Do … Loop While предназначен для организации цикла с постусловием. Условие проверяется после того, как тело цикла, будет выполнено хотя бы один раз. Цикл продолжает свою работу, пока <условие> остается истинным. Формат цикла Do … Loop While:

Do <блок операторов> Loop While<условие>

Листинг 3. Цикл с постусловием

‘ ЗАДАЧА: Составить программу игры “Угадай число”. Программа должна случайным

‘ образом генерировать число в диапазоне от 1 до 1000, пользователь должен

‘ угадать это число. Программа на каждое вводимое число выводит подсказку

‘ “больше” или “меньше”.

 

Sub sample8()

Randomize Timer ‘ инициализация генератора случайных чисел

 

Dim msg As String ‘ строка сообщения

Dim SecretNumber As Long, UserNumber As Variant

Begin:  SecretNumber = Round(Rnd * 1000) ‘ число, сгенерированное компьютером

UserNumber = Empty ‘ число, вводимое пользователем

 

Do ‘ игровой процесс

Select Case True

Case IsEmpty(UserNumber): msg = “Введите число”

Case UserNumber > SecretNumber: msg = “Слишком много!”

Case UserNumber < SecretNumber: msg = “Слишком мало!”

End Select

 

UserNumber = InputBox(prompt:=msg, Title:=”Угадай число”)

Loop While UserNumber <> SecretNumber

 

‘ проверка

If MsgBox(“Играть еще? “, vbYesNo + vbQuestion, “Вы угадали!”) = vbYes Then

GoTo Begin

End If

End Sub

Циклы Do Until … Loop и Do … Loop Until являются инверсиями ранее рассмотренных циклов с условием. В общем случае они работают аналогично, за исключением того, что тело цикла выполняется при ложном условии (т.е. <условие>=False). Формат цикла Do Until … Loop:

Do Until <условие> <блок операторов> Loop

Формат цикла Do … Loop Until:

Do

<блок операторов>

Loop Until<условие>

Практическое задание: Перепишите программы из листингов 10 и 11 с использованием инвертированных операторов цикла.

Цикл While … Wend также относится к циклам с условием. Данный оператор полностью соответствует структуре Do While … Loop. Формат цикла While … Wend:

While <условие>

<блок операторов>

Wend

Отличительной особенностью этого оператора является невозможность принудительного завершения (прерывания) тела цикла (оператор Exit Do не работает в цикле While … Wend).

Прерывание цикла

Для досрочного завершения итерации и выхода из цикла применяется оператор Exit. Этот оператор применим в любой циклической структуре, кроме While … Wend. Общий синтаксис использования Exit для прерывания цикла таков:

<начало_цикла>

[<блок операторов1>]

Exit (For | Do)

[<блок операторов2>]

[Exit (For | Do)]

<конец_цикла>

При выполнении оператора Exit цикл прерывается, и управление передается оператору, следующему за оператором <конец_цикла>. В теле цикла может присутствовать несколько операторов Exit.

Листинг 4. Принудительный выход из цикла

Sub sample9()

For i = 1 To 10000000

If i = 10 Then Exit For ‘ выход из цикла, когда счетчик достигнет 10

Next

End Sub

Циклы в языке 1С 8.3, 8.2 (в примерах)

Циклы в языке 1С 8.3, 8.2 (в примерах)

Вступайте в мою группу помощник программиста.
В ней мы обсуждаем программирование в 1С.

2017-12-18T22:10:00+00:00Дата Если Массивы Математика Процедуры Строки Циклы
Диалоги ОписаниеТипов ОперационнаяСистема Приложение Соответствие
СписокЗначений Структура ТаблицаЗначений ФайловаяСистема Формат

ОбщиеОбъекты Запросы ПрикладныеОбъекты УниверсальныеФункции

См. урок для начинающих по циклам в 1С (часть 1)
См. урок для начинающих по циклам в 1С (часть 2)
Скачать эти примеры в виде тестовой базы (как загрузить, как исследовать)
Смотреть видео с демонстрацией выполнения кода

Полный синтаксис (нажмите, чтобы раскрыть)

Цикл Для

Описание:

Оператор цикла Для предназначен для циклического повторения операторов, находящихся внутри конструкции Цикл – КонецЦикла.

Перед началом выполнения цикла значение Выражение 1 присваивается переменной Имя_переменной. Значение Имя_переменной автоматически увеличивается при каждом проходе цикла. Величина приращения счетчика при каждом выполнении цикла равна 1.

Цикл выполняется, пока значение переменной Имя_переменной меньше или равно значению Выражение 2. Условие выполнения цикла всегда проверяется в начале, перед выполнением цикла.

Синтаксис:

Для <Имя_переменной> = <Выражение 1> По <Выражение 2> Цикл
    // Операторы
    [Прервать;]
    // Операторы
    [Продолжить;]
    // Операторы
КонецЦикла;

Параметры:

Имя_переменнойИдентификатор переменной (счетчика цикла), значение которой автоматически увеличивается на 1 при каждом повторении цикла. Так называемый счетчик цикла.
Выражение 1Числовое выражение, которое задает начальное значение, присваиваемое счетчику цикла при первом проходе цикла.
ПоСинтаксическая связка для параметра Выражение 2.
Выражение 2Максимальное значение счетчика цикла. Когда переменная Имя_переменной становится больше чем Выражение 2, выполнение оператора цикла Для прекращается.
ЦиклОператоры, следующие за ключевым словом Цикл выполняются, пока значение переменной Имя_переменной меньше или равно значения Выражение 2.
// ОператорыИсполняемый оператор или последовательность таких операторов.
ПрерватьПозволяет прервать выполнение цикла в любой точке. После выполнение этого оператора управление передается оператору, следующему за ключевым словом КонецЦикла.
ПродолжитьНемедленно передает управление в начало цикла, где производится вычисление и проверка условий выполнения цикла. Операторы, следующие в теле цикла за ним, на данной итерации обхода не выполняются.
КонецЦиклаКлючевое слово, которое завершает структуру оператора цикла.
  

Цикл Для Каждого

Описание:

Оператор цикла Для каждого предназначен для циклического обхода коллекций значений. При каждой итерации цикла возвращается новый элемент коллекции. Обход осуществляется до тех пор, пока не будут перебраны все элементы коллекции.

Синтаксис:

Для Каждого <Имя_переменной_1> Из <Имя_переменной_2> Цикл
    // Операторы
    [Прервать;]
    // Операторы
    [Продолжить;]
    // Операторы
КонецЦикла;

Параметры:

Имя_переменной_1Переменная, которой при каждом повторении цикла присваивается значение очередного элемента коллекции.
ИзСинтаксическая связка для параметра Имя_переменной_2.
Имя_переменной_2Переменная или выражение, предоставляющее коллекцию. Элементы этой коллекции будут присваиваться параметру Имя_переменной_1.
ЦиклОператоры, следующие за ключевым словом Цикл выполняются для каждого элемента коллекции.
// ОператорыИсполняемый оператор или последовательность таких операторов.
ПрерватьПозволяет прервать выполнение цикла в любой точке. После выполнение этого оператора управление передается оператору, следующему за ключевым словом КонецЦикла.
ПродолжитьНемедленно передает управление в начало цикла, где производится вычисление и проверка условий выполнения цикла. Операторы, следующие в теле цикла за ним, на данной итерации обхода не выполняются.
КонецЦиклаКлючевое слово, которое завершает структуру оператора цикла.
  

Цикл Пока

Описание:

Оператор цикла Пока предназначен для циклического повторения операторов, находящиеся внутри конструкции Цикл – КонецЦикла. Цикл выполняется, пока логическое выражение равно Истина. Условие выполнения цикла всегда проверяется вначале, перед выполнением цикла.

Синтаксис:

Пока <Логическое выражение> Цикл
    // Операторы
    [Прервать;]
    // Операторы
    [Продолжить;]
    // Операторы
КонецЦикла;

Параметры:

Логическое выражениеЛогическое выражение.
ЦиклОператоры, следующие за ключевым словом Цикл, выполняются, пока результат логического выражения равен Истина.
// ОператорыИсполняемый оператор или последовательность таких операторов.
ПрерватьПозволяет прервать выполнение цикла в любой точке. После выполнение этого оператора управление передается оператору, следующему за ключевым словом КонецЦикла.
ПродолжитьНемедленно передает управление в начало цикла, где производится вычисление и проверка условий выполнения цикла. Операторы, следующие в теле цикла за ним, на данной итерации обхода не выполняются.
КонецЦиклаКлючевое слово, которое завершает структуру оператора цикла.

Оглавление (нажмите, чтобы раскрыть)

&НаКлиенте
Процедура ВыполнитьКод(Команда)
 
    /// Как организовать цикл в 1с 8.3, 8.2
 
    // Для Цикл
    Для Счетчик = 1 По 5 Цикл
        Сообщить(Счетчик); // 1 2 3 4 5
    КонецЦикла;
 
    // Для Каждого Цикл
 
    Дни = Новый Массив();
    Дни.Добавить("Понедельник");
    Дни.Добавить("Вторник");
    Дни.Добавить("Среда");
 
    Для Каждого Элемент Из Дни Цикл
        Сообщить(Элемент); // Понедельник Вторник Среда
    КонецЦикла;
 
    // Пока Цикл
    Счетчик = 0;
    Пока Счетчик < Дни.Количество() Цикл        
        Сообщить(Дни[Счетчик]); // Понедельник Вторник Среда
        Счетчик = Счетчик + 1;     
    КонецЦикла;     
 
    /// Как организовать обратный цикл в 1с 8.3, 8.2     
 
    Счетчик = Дни.Количество() - 1;     
    Пока Счетчик >= 0 Цикл
        Сообщить(Дни[Счетчик]); // Среда Вторник Понедельник
        Счетчик = Счетчик - 1;
    КонецЦикла;
 
    /// Как прервать цикл в 1с 8.3, 8.2
 
    Для Счетчик = 1 По 5 Цикл
        Если Счетчик > 2 Тогда
            Прервать;
        КонецЕсли;
        Сообщить(Счетчик); // 1 2
    КонецЦикла;
 
    /// Как принудительно продолжить цикл в 1с 8.3, 8.2
 
    Для Счетчик = 1 По 5 Цикл
        Если Счетчик <> 3 Тогда
            Продолжить;
        КонецЕсли;
 
        Сообщить(Счетчик); // 3
    КонецЦикла;   
 
КонецПроцедуры
 
/// Скачать и выполнить эти примеры на компьютере

Скачать эти примеры в виде тестовой базы (как загрузить, как исследовать)

Циклы в языке 1С 8.3, 8.2 (в примерах)

Дата Если Массивы Математика Процедуры Строки Циклы
Диалоги ОписаниеТипов ОперационнаяСистема Приложение Соответствие
СписокЗначений Структура ТаблицаЗначений ФайловаяСистема Формат

ОбщиеОбъекты Запросы ПрикладныеОбъекты УниверсальныеФункции

С уважением, Владимир Милькин (преподаватель школы 1С программистов и разработчик обновлятора).

Как помочь сайту: расскажите (кнопки поделиться ниже) о нём своим друзьям и коллегам. Сделайте это один раз и вы внесете существенный вклад в развитие сайта. На сайте нет рекламы, но чем больше людей им пользуются, тем больше сил у меня для его поддержки.

Нажмите одну из кнопок, чтобы поделиться:

НОУ ИНТУИТ | Лекция | Блок-схемы. Графическая реализация алгоритмов

Аннотация: Блок-схемы представляют собой наглядную реализацию алгоритма. Рассмотрим, как графически представлять разные виды алгоритмов на математических задачах и ситуациях из жизни. Цель данной лекции – ознакомить студентов с понятием блок-схемы; показать основные конструкции реализации разных видов алгоритма; показать принципы проверки блок-схем и получения по ним ответа.

Занятие 1. Понятие блок-схемы. Основные виды блоков

Блок-схема – это графическая реализация алгоритма.

Блок-схема представляет собой удобный и наглядный способ записи алгоритма.

Блок-схема состоит из функциональных блоков разной формы, связанных между собой стрелками. В каждом блоке описывается одно или несколько действий. Основные виды блоков представлены в табл. 2.1.

Любая команда алгоритма записывается в блок-схеме в виде графического элемента – блока, и дополняется словесным описанием. Блоки в блок-схемах соединяются линиями потока информации. Направление потока информации указывается стрелкой. В случае потока информации сверху вниз и слева направо стрелку ставить не обязательно. Блоки в блок-схеме имеют только один вход и один выход (за исключением логического блока – блока с условием).

Блок начала блок-схемы имеет один выход и не имеет входов, блок конца блок-схемы имеет один вход и не имеет выходов. Блок условия – единственный блок, имеющий два выхода, т.к. соответствует разветвляющемуся алгоритму. На одном выходе указывается «да», на другом – «нет». Все остальные блоки имеют один вход и один выход. Блок выполнения действия может содержать присвоение значения переменной (например «») или вычисление (например «»).

Математические выражения и логические высказывания должны быть описаны математическим языком, т.к. блок-схема не должна иметь привязки к какому-то определенному языку программирования. Одна и таже блок-схема может быть реализована в программах на разных языках программирования. К примеру, функция в блок-схеме будет выглядеть таким образом: , а не таким образом: .

Все три вида алгоритмов реализуются в блок-схеме названными выше типами блоков. К примеру, в линейном алгоритме могут присутствовать все блоки, кроме блока условия. В разветвляющемся и циклическом алгоритмах могут быть использованы все названные виды блоков, но обязательным является блок условия. Внутри блока условия записывается условие, про которое можно однозначно ответить, истинно оно или ложно Если условие истинно, то выполняются действия, соответствующие стрелке «да», иначе стрелке «нет».

{y + 1} \ bigg \ langle {x, 3 \ наверху 3} \ bigg \ rangle_2 \\ & = \ bigg \ langle {y, 4 \ наверху 4} \ bigg \ rangle_2 \\ & = \ гидроразрыва 1 {24} (y + 2) (y + 7) (x + 8) (x + 9) \ end {align} $$

NB — для внешнего суммирования, если верхний предел равен $ y $, то ответ будет $ \ frac 1 {24} (y + 1) (y + 6) (y + 7) (y + 8) $.


Связь с биномиальными коэффициентами

Вышеупомянутое также может быть представлено с использованием биномиальных коэффициентов, например

$$ \ bigg \ langle {x, p \ atop p} \ bigg \ rangle_m = \ frac {(x + m)} p \ binom {x + mp + m-1} {p-1} $$

Когда $ m = 1 $, угловой коэффициент сводится к биномиальному коэффициенту

$$ \ bigg \ langle {x, p \ atop p} \ bigg \ rangle_1 = \ binom {x + p} p $$ таким образом уравнение ($ 1 $) сводится к знакомому $$ \ sum_ {x = 0} ^ y \ binom {x + p} p = \ binom {y + p + 1} {p + 1} $$


Дополнение

Мой друг, отличный математик, указал аккуратным комбинаторным доказательством, что окончательное решение для (*) может быть выражено как $$ \ binom {y + 2p + 2} {p + 1} — \ binom {y + 2p + 2} {p-1} $$

Используя это понимание, мы можем вывести это решение более прямо для случая, когда $ m = 2 $, следующим образом:

$$ \ begin {align} \ sum_ {x = 0} ^ {y + 1} \ bigg \ langle {x, p \ atop p} \ bigg \ rangle_2 & = \ sum_ {x = 0} ^ {y + 1} \ frac {x + 2} p \ binom {x + 2p + 1} {p-1} \\ & = \ sum_ {x = 0} ^ {y + 1} \ binom {x + 2p} p- \ binom {x + 2p} {p-2} \\ & = \ sum_ {x = 0} ^ {y + 1} \ left [\ binom {x + 2p + 1} {p + 1} — \ binom {x + 2p} {p + 1} \ right] — \ слева [\ binom {x + 2p + 1} {p-1} — \ binom {x + 2p} {p-1} \ right] \\ & = \ left [\ binom {y + 2p + 2} {p + 1} — \ binom {2p} {p + 1} \ right] — \ left [\ binom {y + 2p + 2} {p-1 } — \ binom {2p} {p-1} \ right] \\ & = \ binom {y + 2p + 2} {p + 1} — \ binom {y + 2p + 2} {p-1} \ qquad \ qquad \ scriptsize \ text {as} \ binom {2p} {p + 1} = \ binom {2p} {p-1} \\ & = \ frac {y + 2} {p + 1} \ binom {y + \ overline {2p + 1} +1} p \\ & = \ bigg \ langle {y, p + 1 \ на вершине p + 1} \ bigg \ rangle_2 \ end {align} $$ что позволяет нам напрямую перейти к (*).

Упростите цикл с помощью счетчиков — Real Python

В Python цикл для обычно записывается как цикл над итерируемым объектом. Это означает, что вам не нужна счетная переменная для доступа к элементам в итерируемом объекте. Однако иногда вам нужно иметь переменную, которая изменяется на каждой итерации цикла. Вместо того, чтобы создавать и увеличивать переменную самостоятельно, вы можете использовать Python enumerate () для одновременного получения счетчика и значения из итерируемого объекта!

В этом руководстве вы узнаете, как:

  • Используйте enumerate () , чтобы получить счетчик в цикле
  • Применить enumerate () от до количество отображаемых элементов
  • Используйте enumerate () с условными операторами
  • Реализуйте свою собственную эквивалентную функцию от до enumerate ()
  • Распаковать значения , возвращенные функцией enumerate ()

Приступим!

Итерация с

для циклов в Python

Цикл для в Python использует итерацию на основе коллекции .Это означает, что Python назначает следующий элемент из итерации переменной цикла на каждой итерации, как в этом примере:

>>>
  >>> values ​​= ["a", "b", "c"]

>>> для значения в значениях:
... печать (значение)
...
а
б
c
  

В этом примере значения — это список из трех строк: "a" , "b" и "c" . В Python списки — это один из типов повторяемых объектов. В цикле для переменная цикла имеет значение .На каждой итерации цикла значение устанавливается на следующий элемент из значений .

Затем вы выводите на экран значение . Преимущество итерации на основе коллекций заключается в том, что она помогает избежать ошибки «на единицу», которая характерна для других языков программирования.

Теперь представьте, что, помимо самого значения, вы хотите выводить на экран индекс элемента в списке на каждой итерации. Один из способов решения этой задачи — создать переменную для хранения индекса и обновлять его на каждой итерации:

>>>
  >>> индекс = 0

>>> для значения в значениях:
... print (индекс, значение)
... индекс + = 1
...
0 а
1 б
2 с
  

В этом примере индекс — это целое число, которое отслеживает, насколько далеко вы находитесь в списке. На каждой итерации цикла вы печатаете индекс , а также значение . Последним шагом в цикле является обновление числа, хранящегося в индексе , на единицу. Распространенная ошибка возникает, когда вы забываете обновлять индекс на каждой итерации:

>>>
  >>> индекс = 0

>>> для значения в значениях:
... print (индекс, значение)
...
0 а
0 б
0 c
  

В этом примере индекс остается на 0 на каждой итерации, потому что нет кода для обновления его значения в конце цикла. Известно, что этот тип ошибки, особенно для длинных или сложных циклов, очень сложно отследить.

Другой распространенный способ решения этой проблемы — использовать range () в сочетании с len () для автоматического создания индекса. Таким образом, вам не нужно помнить об обновлении индекса:

>>>
  >>> для индекса в диапазоне (len (значения)):
... значение = значения [индекс]
... печать (индекс, значение)
...
0 а
1 б
2 с
  

В этом примере len (values) возвращает длину значений , что составляет 3 . Затем range () создает итератор, работающий от начального значения по умолчанию 0 до тех пор, пока он не достигнет len (значений) минус один. В этом случае индекс становится вашей переменной цикла. В цикле вы устанавливаете значение , равное элементу в значениях при текущем значении , индекс .Наконец, вы печатаете индекс и значение .

В этом примере одна общая ошибка, которая может возникнуть, — это когда вы забываете обновить значение в начале каждой итерации. Это похоже на предыдущую ошибку, когда вы забыли обновить индекс. Это одна из причин, по которой этот цикл не считается Pythonic.

Этот пример также несколько ограничен, потому что значения должны разрешать доступ к своим элементам с использованием целочисленных индексов. Итерируемые объекты, обеспечивающие такой доступ, в Python называются последовательностями .

Техническая деталь: Согласно документации Python, итерируемый — это любой объект, который может возвращать свои элементы по одному. По определению итераторы поддерживают протокол итератора, который определяет, как возвращаются члены объекта, когда объект используется в итераторе. Python имеет два обычно используемых типа итераций:

  1. Последовательности
  2. Генераторы

Любая итерация может использоваться в цикле для , но только последовательности могут быть доступны по целочисленным индексам.Попытка получить доступ к элементам по индексу из генератора или итератора вызовет TypeError :

>>>
  >>> enum = enumerate (значения)
>>> перечисление [0]
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: объект enumerate не подлежит подписке
  

В этом примере вы назначаете возвращаемое значение enumerate () на enum . enumerate () является итератором, поэтому попытка доступа к его значениям по индексу вызывает TypeError .

К счастью, Python enumerate () позволяет избежать всех этих проблем. Это встроенная функция , что означает, что она доступна во всех версиях Python с тех пор, как она была добавлена ​​в Python 2.3 еще в 2003 году.

Использование Python

enumerate ()

Вы можете использовать enumerate () в цикле почти так же, как и исходный итерируемый объект. Вместо того, чтобы помещать итерацию непосредственно после в в цикле для , вы помещаете его в круглые скобки enumerate () .Вам также необходимо немного изменить переменную цикла, как показано в этом примере:

>>>
  >>> для count, значение в enumerate (values):
... печать (количество, значение)
...
0 а
1 б
2 с
  

Когда вы используете enumerate () , функция возвращает две переменные цикла :

  1. Число текущей итерации
  2. значение элемента на текущей итерации

Так же, как и в обычном цикле для , переменные цикла могут быть названы так, как вы хотите.В этом примере вы используете count и значение , но они могут называться i и v или любые другие допустимые имена Python.

При использовании enumerate () вам не нужно помнить о доступе к элементу из итерируемого объекта, и вам не нужно помнить о продвижении индекса в конце цикла. Магия Python делает все за вас автоматически!

Технические детали: Использование двух переменных цикла, count и value , разделенных запятой, является примером распаковки аргументов.Об этой мощной функции Python мы поговорим чуть позже в этой статье.

Python enumerate () имеет один дополнительный аргумент, который можно использовать для управления начальным значением счетчика. По умолчанию начальное значение — 0 , поскольку типы последовательностей Python индексируются, начиная с нуля. Другими словами, когда вы хотите получить первый элемент списка, вы используете индекс 0 :

>>>
  >>> print (значения [0])
а
  

В этом примере вы можете видеть, что доступ к значениям с индексом 0 дает первый элемент, a .Однако во многих случаях вы можете не захотеть, чтобы счетчик из enumerate () начинался с 0 . Например, вы можете захотеть напечатать естественное счетное число в качестве вывода для пользователя. В этом случае вы можете использовать аргумент start для enumerate () , чтобы изменить начальный счетчик:

>>>
  >>> для count, значение в enumerate (values, start = 1):
... печать (количество, значение)
...
1 а
2 б
3 с
  

В этом примере вы передаете start = 1 , что начинает отсчет со значением 1 на первой итерации цикла.Сравните это с предыдущими примерами, в которых start имеет значение по умолчанию 0 , и посмотрите, заметите ли вы разницу.

Практика с Python

enumerate ()

Вы должны использовать enumerate () каждый раз, когда вам нужно использовать счетчик и элемент в цикле. Имейте в виду, что enumerate () увеличивает счетчик на единицу на каждой итерации. Однако это лишь немного ограничивает вашу гибкость. Поскольку счетчик является стандартным целым числом Python, вы можете использовать его по-разному.В следующих нескольких разделах вы увидите некоторые варианты использования enumerate () .

Естественное количество итерационных элементов

В предыдущем разделе вы увидели, как использовать enumerate () с start для создания натурального счетного числа для печати для пользователя. enumerate () также используется подобным образом в кодовой базе Python. Вы можете увидеть один пример в сценарии, который читает файлы reST и сообщает пользователю о проблемах с форматированием.

Примечание. reST, также известный как reStructured Text, является стандартным форматом текстовых файлов, который Python использует для документации.Вы часто будете видеть строки в формате reST, включенные как строки документации в классы и функции Python. Сценарии, которые читают файлы исходного кода и сообщают пользователю о проблемах форматирования, называются линтерами , потому что они ищут метафорический линт в коде.

Этот пример немного изменен по сравнению с rstlint.py . Не беспокойтесь о том, как эта функция проверяет наличие проблем. Дело в том, чтобы показать реальное использование enumerate () :

  1def check_whitespace (строки):
 2 "" "Проверьте наличие пробелов и длины строки."" "
 3 для lno, строка в enumerate (строки):
 4, если "\ r" в строке:
 5 yield lno + 1, "\\ r in line"
 6, если "\ t" в строке:
 7 yield lno + 1, "OMG TABS !!! 1"
 8, если строка [: - 1] .rstrip ("\ t")! = Строка [: - 1]:
 9 yield lno + 1, "конечный пробел"
  

check_whitespace () принимает один аргумент, строки, , строки файла, которые должны быть оценены. В третьей строке check_whitespace () , enumerate () используется в цикле по строкам .Это возвращает номер строки, сокращенно lno , и строку . Поскольку start не используется, lno — это отсчитываемый от нуля счетчик строк в файле. check_whitespace () затем выполняет несколько проверок на наличие неуместных символов:

  1. Возврат каретки ( \ r )
  2. Знак табуляции ( \ t )
  3. Любые пробелы или табуляции в конце строки

Когда присутствует один из этих элементов, check_whitespace () выдает текущий номер строки и полезное сообщение для пользователя.К переменной счетчика lno добавлено 1 , так что она возвращает номер строки счета, а не индекс, отсчитываемый от нуля. Когда пользователь rstlint.py читает сообщение, он знает, к какой строке перейти и что исправить.

Условные операторы для пропуска элементов

Использование условных операторов для обработки элементов может быть очень мощной техникой. Иногда вам может потребоваться выполнить действие только на самой первой итерации цикла, как в этом примере:

>>>
  >>> users = ["Тестовый пользователь", "Настоящий пользователь 1", "Настоящий пользователь 2"]
>>> для индекса, пользователь в перечислении (пользователи):
... если index == 0:
... print ("Дополнительный подробный вывод для:", пользователь)
... печать (пользователь)
...
Дополнительный подробный вывод для: тестового пользователя
Настоящий пользователь 1
Настоящий пользователь 2
  

В этом примере вы используете список как фиктивную базу данных пользователей. Первый пользователь — это ваш тестирующий пользователь, поэтому вы хотите распечатать дополнительную диагностическую информацию об этом пользователе. Поскольку вы настроили свою систему так, что тестовый пользователь является первым, вы можете использовать первое значение индекса цикла для вывода дополнительных подробных данных.

Вы также можете комбинировать математические операции с условиями для подсчета или индекса.Например, вам может потребоваться вернуть элементы из итерируемого объекта, но только если они имеют четный индекс. Вы можете сделать это с помощью enumerate () :

>>>
  >>> def even_items (повторяемый):
... "" "Возвращать элементы из` iterable`, когда их индекс четный. "" "
... values ​​= []
... для индекса, значение в перечислении (итерация, начало = 1):
... если не индекс% 2:
... values.append (значение)
... возвращаемые значения
...
  

even_items () принимает один аргумент, называемый iterable , который должен быть объектом некоторого типа, который Python может перебирать.Сначала значения инициализируется как пустой список. Затем вы создаете цикл для по итерации с enumerate () и устанавливаете start = 1 .

Внутри цикла для вы проверяете, равен ли нулю остаток от деления индекса на 2 . Если это так, то вы добавляете элемент к значениям . Наконец, вы возвращаете значения .

Вы можете сделать код более Pythonic, используя понимание списка, чтобы сделать то же самое в одной строке без инициализации пустого списка:

>>>
  >>> def even_items (повторяемый):
... return [v for i, v in enumerate (iterable, start = 1) if not i% 2]
...
  

В этом примере кода even_items () использует понимание списка, а не цикл для для извлечения каждого элемента из списка, индекс которого является четным числом.

Вы можете убедиться, что even_items () работает должным образом, получив элементы с четным индексом из диапазона целых чисел от 1 до 10 . Результатом будет [2, 4, 6, 8, 10] :

. >>>
  >>> seq = list (диапазон (1, 11))

>>> печать (seq)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> even_items (seq)
[2, 4, 6, 8, 10]
  

Как и ожидалось, even_items () возвращает элементы с четным индексом из seq .Это не самый эффективный способ получить четные числа при работе с целыми числами. Однако теперь, когда вы проверили, что even_items () работает правильно, вы можете получить четные буквы алфавита ASCII:

>>>
  >>> алфавит = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"

>>> even_items (алфавит)
['b', 'd', 'f', 'h', 'j', 'l', 'n', 'p', 'r', 't', 'v', 'x', ' z ']
  

алфавит — это строка, состоящая из двадцати шести строчных букв алфавита ASCII.Вызов even_items () и передача алфавита возвращает список чередующихся букв алфавита.

Строки

Python — это последовательности, которые можно использовать в циклах, а также в целочисленной индексации и нарезке. Таким образом, в случае строк вы можете использовать квадратные скобки для более эффективного достижения той же функциональности, что и even_items () :

>>>
  >>> список (алфавит [1 :: 2])
['b', 'd', 'f', 'h', 'j', 'l', 'n', 'p', 'r', 't', 'v', 'x', ' z ']
  

Используя здесь нарезку строк, вы задаете начальный индекс 1 , который соответствует второму элементу.После первого двоеточия нет конечного индекса, поэтому Python переходит в конец строки. Затем вы добавляете второе двоеточие, за которым следует 2 , чтобы Python принял все остальные элементы.

Однако, как вы видели ранее, генераторы и итераторы нельзя индексировать или разрезать, поэтому вы все равно найдете enumerate () полезным. Чтобы продолжить предыдущий пример, вы можете создать функцию генератора, которая выдает буквы алфавита по запросу:

>>>
  >>> def алфавит ():
... alpha = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
... для альфа:
... дать

>>> алфавит [1 :: 2]
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: объект 'функция' не подлежит подписке

>>> even_items (алфавит ())
['b', 'd', 'f', 'h', 'j', 'l', 'n', 'p', 'r', 't', 'v', 'x', ' z ']
  

В этом примере вы определяете алфавит () , функцию генератора, которая выдает буквы алфавита одну за другой, когда функция используется в цикле.Функции Python, будь то генераторы или обычные функции, недоступны при индексировании в квадратных скобках. Вы пробуете это во второй строке, и она вызывает ошибку TypeError .

Тем не менее, вы можете использовать функции генератора в циклах, и вы делаете это в последней строке, передавая от алфавит () до even_items () . Вы можете видеть, что результат такой же, как и в двух предыдущих примерах.

Понимание Python

enumerate ()

В последних нескольких разделах вы видели примеры того, когда и как использовать enumerate () в ваших интересах.Теперь, когда вы разобрались с практическими аспектами enumerate () , вы можете узнать больше о том, как эта функция работает внутри.

Чтобы лучше понять, как работает enumerate () , вы можете реализовать свою собственную версию с помощью Python. Ваша версия enumerate () имеет два требования. Должно:

  1. Принять итеративное значение и начальное значение счетчика в качестве аргументов
  2. Отправить обратно кортеж с текущим значением счетчика и связанным элементом из итерируемого

Один из способов написать функцию, отвечающую этим спецификациям, приведен в документации Python:

>>>
  >>> def my_enumerate (последовательность, начало = 0):
... n = начало
... для элемента по порядку:
... yield n, elem
... п + = 1
...
  

my_enumerate () принимает два аргумента: последовательность и запускают . Значение по умолчанию start 0 . Внутри определения функции вы инициализируете n как значение start и запускаете цикл для поверх последовательности .

Для каждого элемента в последовательности , вы отдаете управление обратно вызывающему местоположению и отправляете обратно текущие значения n и элемент .Наконец, вы увеличиваете на , чтобы подготовиться к следующей итерации. Здесь вы можете увидеть my_enumerate () в действии:

>>>
  >>> seasons = [«Весна», «Лето», «Осень», «Зима»]

>>> my_enumerate (сезоны)
<объект-генератор my_enumerate в 0x7f48d7a9ca50>

>>> список (my_enumerate (сезоны))
[(0, 'Весна'), (1, 'Лето'), (2, 'Осень'), (3, 'Зима')]

>>> список (my_enumerate (сезоны, начало = 1))
[(1, 'Весна'), (2, 'Лето'), (3, 'Осень'), (4, 'Зима')]
  

Во-первых, вы создаете список из четырех сезонов для работы.Затем вы показываете, что вызов my_enumerate () с сезонами в качестве последовательности создает объект-генератор. Это связано с тем, что вы используете ключевое слово yield для отправки значений обратно вызывающей стороне.

Наконец, вы создаете два списка из my_enumerate () , в одном из которых начальное значение оставлено по умолчанию, 0 , а в другом start заменено на 1 . В обоих случаях вы получите список кортежей, в котором первый элемент каждого кортежа — это счетчик, а второй элемент — это значение из сезонов .

Хотя вы можете реализовать эквивалентную функцию для enumerate () всего в нескольких строках кода Python, фактический код для enumerate () написан на C. Это означает, что он очень быстрый и эффективный.

Распаковка аргументов с помощью

enumerate ()

Когда вы используете enumerate () в цикле для , вы указываете Python использовать две переменные: одну для счетчика, а другую — для самого значения. Вы можете сделать это, используя концепцию Python, называемую аргументом , распаковывающим .

Распаковка аргументов — это идея, что кортеж может быть разделен на несколько переменных в зависимости от длины последовательности. Например, вы можете распаковать кортеж из двух элементов в две переменные:

>>>
  >>> кортеж_2 = (10, "а")
>>> first_elem, second_elem = кортеж_2
>>> first_elem
10
>>> second_elem
'а'
  

Сначала вы создаете кортеж из двух элементов: 10 и "a" . Затем вы распаковываете этот кортеж в first_elem и second_elem , каждому из которых назначается одно из значений из кортежа.

Когда вы вызываете enumerate () и передаете последовательность значений, Python возвращает итератор . Когда вы запрашиваете у итератора его следующее значение, он возвращает кортеж из двух элементов. Первый элемент кортежа — это счетчик, а второй элемент — это значение из переданной вами последовательности:

>>>
  >>> values ​​= ["a", "b"]
>>> enum_instance = перечислить (значения)
>>> enum_instance
<перечислить в 0x7fe75d728180>
>>> следующий (enum_instance)
(0, 'а')
>>> следующий (enum_instance)
(1, 'б')
>>> следующий (enum_instance)
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
StopIteration
  

В этом примере вы создаете список с именем значения с двумя элементами: "a" и "b" .Затем вы передаете значений от до enumerate () и присваиваете возвращаемое значение enum_instance . Когда вы печатаете enum_instance , вы можете видеть, что это экземпляр enumerate () с определенным адресом памяти.

Затем вы используете встроенный Python next () , чтобы получить следующее значение из enum_instance . Первое значение, которое возвращает enum_instance , является кортежем со счетчиком 0 и первым элементом из значений , что составляет "a" .

Повторный вызов next () для enum_instance дает другой кортеж, на этот раз со счетчиком 1 и вторым элементом из значений , "b" . Наконец, вызов next () еще раз вызывает StopIteration , так как больше нет значений, которые должны быть возвращены из enum_instance .

Когда итерация используется в цикле для , Python автоматически вызывает next () в начале каждой итерации, пока не будет поднято StopIteration .Python присваивает значение, которое он извлекает из итерируемого объекта, переменной цикла.

Если итерируемый объект возвращает кортеж, вы можете использовать распаковку аргументов, чтобы присвоить элементы кортежа нескольким переменным. Это то, что вы сделали ранее в этом руководстве, используя две переменные цикла.

В другой раз вы могли видеть распаковку аргументов с помощью цикла для с помощью встроенной функции zip () , которая позволяет выполнять итерацию по двум или более последовательностям одновременно.На каждой итерации zip () возвращает кортеж, который собирает элементы из всех переданных последовательностей:

>>>
  >>> first = ["a", "b", "c"]
>>> second = ["d", "e", "f"]
>>> third = ["g", "h", "i"]
>>> для одного, двух, трех в zip (первый, второй, третий):
... печать (раз, два, три)
...
а д г
б д
c f i
  

Используя zip () , вы можете перебирать первый , второй и третий одновременно.В цикле для вы назначаете элемент от первый до один , от второй до два и от третий до три . Затем вы распечатываете три значения.

Вы можете объединить zip () и enumerate () , используя вложенных аргументов распаковки :

>>>
  >>> для count, (one, two, three) in enumerate (zip (first, second, third)):
... печать (количество, один, два, три)
...
0 а д г
1 б е ч
2 c f i
  

В цикле для в этом примере вы вкладываете zip () в enumerate () . Это означает, что каждый раз, когда цикл для повторяется, enumerate () выдает кортеж с первым значением в качестве счетчика и вторым значением в качестве другого кортежа, содержащего элементы из аргументов в zip () . Чтобы распаковать вложенную структуру, вам нужно добавить круглые скобки для захвата элементов из вложенного кортежа элементов из zip () .

Есть и другие способы имитировать поведение enumerate () в сочетании с zip () . Один метод использует itertools.count () , который по умолчанию возвращает последовательные целые числа, начиная с нуля. Вы можете изменить предыдущий пример, чтобы использовать itertools.count () :

>>>
  >>> импорт itertools
>>> для count, one, two, three в zip (itertools.count (), first, second, third):
... печать (количество, один, два, три)
...
0 а д г
1 б е ч
2 c f i
  

Использование itertools.count () в этом примере позволяет использовать один вызов zip () для генерации счетчика, а также переменных цикла без распаковки вложенных аргументов.

Заключение

Python enumerate () позволяет писать Pythonic для циклов , когда вам нужно счетчик и значение из итеративного объекта. Большим преимуществом enumerate () является то, что он возвращает кортеж со счетчиком и значением, поэтому вам не нужно увеличивать счетчик самостоятельно.Это также дает вам возможность изменить начальное значение счетчика.

В этом руководстве вы узнали, как:

  • Используйте Python enumerate () в вашем для циклов
  • Примените enumerate () в нескольких реальных примерах
  • Получить значения из enumerate () с использованием аргумента распаковка
  • Реализуйте свою собственную эквивалентную функцию от до enumerate ()

Вы также видели, что enumerate () используется в некотором реальном коде, в том числе в репозитории кода CPython.Теперь у вас есть суперспособность упростить циклы и сделать код Python стильным!

Количество итераций — обзор

Мы разработали аналитическую модель для пространственных и временных требований нашей реализации. Модель помогает предсказать, какой размер CFG может успешно соответствовать конкретному оборудованию и какой эффективности следует ожидать, поскольку существует несколько поколений элементов потока данных. Мы проверили модели и нашу реализацию экспериментально.

5.1 Моделирование требований к пространству и времени

Аналитическое моделирование требований к пространству и времени для ядра CYK потока данных помогает определить значимые комбинации параметров ядра, которые являются «независимыми», т.е.е., не продиктовано CFG. Особенно учитывая, что время компиляции ядра может превышать 10 часов для больших ядер и определенных опций аппаратного синтеза, нерационально просто пытаться скомпилировать ядро ​​для всех различных комбинаций параметров и посмотреть, удастся ли компиляция или нет, из-за встроенная память и логическая емкость, а также ограничения маршрутизации сигналов.

Требования к пространству для синтаксического анализатора CYK потока данных продиктованы использованием встроенной блочной памяти (так называемая быстрая память или FMEM в документации Maxeler).Существуют три переменные потока данных, представляющие структуры данных, отображенные в FMEM: переменная PMEM содержит матрицу P, переменная GM содержит информацию с правой стороны для грамматических производств, а переменная GTMEM используется для сопоставления наборов продукции с результирующими нетерминальными наборами с левой стороны как описано в предыдущем разделе. Общие требования к пространству успешно аппроксимируются только GTMEM, потому что эта структура намного больше, чем PMEM и GM вместе взятые.

В последующем вычислении размера переменной GTMEM мы используем следующие параметры: ba_bsize — необходимое количество байтов для хранения битового массива, представляющего набор грамматических нетерминалов, g_lut — количество грамматических производств, используемых в GTMEM отображение, g_max_bits — необходимое количество битов для хранения значения g_max , g_max — количество итераций счетчика g, а g_parallel — коэффициент умножения для экземпляров GTMEM.

Параметры ba_bsize , g_max и g_max _bits зависят от свойств CFG, для которого мы компилируем ядро. Параметры g_lut и g_parallel являются свободным выбором программиста, принимая во внимание максимальную емкость оборудования, реализующего ядро ​​(они должны быть настолько большими, насколько позволяют объем встроенной памяти и ограничения маршрутизации, поскольку это ускоряет обработку) .

В таблице 2 приведены некоторые свойства грамматик из Penn Treebank, которые использовались в наших экспериментах и ​​обсуждались в следующем разделе.Количество итераций рассчитывается из числа уникальных пар в грамматике и выбранных значений g_lut и g_parallel следующим образом:

Таблица 2. Свойства грамматик в бинаризованной форме, используемые в экспериментальном анализе

38 38 909 909 909 909 909 909 909 909 909 1658
Грамматика Нетерминалы Терминалы Двоичные продукты Срок действия. Prods Unary Prods Unique Pairs
G05 263 404 338 407 19 294
294
45 842
G40 1238 3144 2026 3320 76 1503
G50 148091 9038 9038 9038 9038 1793
G100 2883 7300 4968 8303 163 3356

итераций = потолок (уникальные параллельные пары)

Размер адресного пространства экземпляра GTMEM g_max вычисляется как первая степень двойки, превышающая количество итераций. Наконец, мы можем записать формулу для размера GTMEM:

GTMEMSIZE = ba_bsize * 2g_lut * 2g_max_bits * g_parallel

Общее количество итераций ядра синтаксического анализатора CYK num_iter вычисляется следующим образом: вызовите вложенные циклы CYK алгоритмы, которые отображаются в цепочку счетчиков в ядре потока данных (единственная разница в значениях счетчиков ядра i, j на единицу меньше, чем в псевдокоде):

1 для каждого i = 1 до n-1

2 для каждого j = от 0 до ni

3 для каждого k = от 1 до i

Мы начинаем с суммирования количества итераций внутренних циклов для каждого значения i.:

num_iter = n⋅1 + n − 12 + ⋯ + n + 1 − ii + ⋯ + n + 1 − n − 1n − 1 = ∑i = 1, n − 1n + 1 − ii = ∑i = 1 , n − 1n + 1i − ∑i = 1, n − 1i2

Зная, что ∑i = 1, mi = mm + 1/2 и ∑i = 1, mi2 = 13mm + 1m + 1/2, получаем:

num_iter = ∑i = 1, n − 1n + 1i − ∑i = 1, n − 1i2 = n + 1n − 1n / 2 − n − 1nn − 1/2/3

Чтобы получить общее количество часов циклов для выполнения ядра, или «тактов» в терминологии Maxeler, мы умножаем num_iter на g_max плюс задержка конвейера и добавляем n тактов для начального чтения входной последовательности:

num_ticks = n + num_iter * g_max + pipeline_delay

Pipeline delay зависит от значений параметров времени компиляции ядра и получается в результате функционального моделирования проекта.Согласно документации Maxeler, оценка времени работы ядра получается путем умножения num_ticks на период тактовой частоты потока, который номинально составляет 10 нс (для частоты 100 МГц). Расчетное время выполнения для нескольких входных грамматик представлено в таблице 4 вместе с экспериментальными результатами и обсуждается в следующем разделе.

5.2 Экспериментальный анализ

Эксперименты проводились на системе Maxeler MPC-C500 с двумя движками потока данных Vectis (MAX3) (но во всех экспериментах использовался только один движок), двумя запущенными процессорами Intel Xeon 5650 с 12 логическими ядрами в каждом. в 2.67 ГГц, с 12 МБ кэш-памяти на процессор и 48 ГБ системной памяти. В основе механизма обработки данных Vectis лежит микросхема Virtex 5 (sx475t) с тактовой частотой 100 МГц и около 4 МБ встроенной оперативной памяти. MaxCompiler 2012.2 использовался для компиляции кода ядра. Код процессора компилировался с использованием компилятора gcc 4.4.7 с уровнем оптимизации -O3.

Мы использовали тот же тест, что и в работе. [15], это семейство грамматик Penn Treebank, построенное путем обработки различного процента корпуса Wall Street Journal ( WSJ ).G05 индуцируется обработкой 5% корпуса, G20 индуцируется обработкой 20% корпуса, а G100 индуцируется из всего корпуса. В то время как грамматики G20 и более низкого процента не могут использоваться в реальных приложениях из-за редкости их терминальных наборов, грамматики G40 и более высокого процента являются хорошими представителями грамматик, используемых в сценариях реальных приложений. Эти грамматики находятся в открытом доступе по адресу http://pdos.csail.mit.edu/~amdragon/mcchart.tar.gz. Соответствующие свойства этих грамматик в бинаризованной форме представлены в таблице 2.

Параметры времени компиляции ядра были объяснены в предыдущем разделе. Было сказано, что параметры g_lut и g_parallel можно свободно выбирать, чтобы уместить дизайн на чип и добиться эффективного синтаксического анализа. В таблице 3 представлены требования к памяти ядра на кристалле для различных выбранных значений g_lut (количество пар грамматик, одновременно обрабатываемых экземпляром GTMEM) и g_parallel (количество экземпляров GTMEM). Формулы для расчета количества итераций, g_max и размера GTMEM были приведены в предыдущем разделе.

Таблица 3. Требования к встроенной памяти ядра

909 909 GTMEM Размер 909 9 G50
g_lut (биты) g_parallel Грамматика g_max Итерации GTMEM Размер
8 5 48 Мб 2.621.440 B
10 16 G20 8 6 12 МБ
10 16 G50 16 4 G20 32 27 3.145.728 B
8 4 G50 64 57 12.582.912 B 128 113 12.582.912 B
6 5 G50 64 60 3.932.160 B
6 3 G50 10018 909 10018 909
6 4 G40 64 63 2,621.440 B
5 4 G50 128 9016 937 128 9016 909 3,1 3 G50 128 120 2.359.296 B
5 3 G100 256 224 9.043.968 B
5 2 G100 5129 903

Экспериментальный анализ был проведен для выделенных значений в таблице 3. Другие значения не соответствуют либо из-за превышения максимального объема памяти на кристалле блока потока данных Vectis, либо из-за сбоя синтеза (типичная ошибка - это перегруженная конструкция, когда маршрутизатор не может маршрутизировать все сигналы, или проект с маршрутизацией не соответствует временным ограничениям).

Среда выполнения программы механизма потока данных (DFE) (показанная в таблице 4) не включает вызов maxload () в простом интерфейсе Live CPU (SLiC) (загрузка растрового изображения в устройство FPGA), потому что это выполняется только один раз, а затем устройство может повторно активироваться для анализа различных входных последовательностей. Мы использовали прецизионную библиотеку измерения времени UNIX с разрешением 1 нс (из-за относительно небольшого времени выполнения). Все измерения усредняются в результате повторного выполнения нескольких входных последовательностей одинаковой длины.

Таблица 4. Время работы, относительные ошибки оценки времени работы и коэффициенты ускорения

938 9037 4.448955e − 01 3 6 - 04 .18

4 Таблица

изображают коэффициенты ускорения для различной длины входных последовательностей и для нескольких размеров грамматики. Ускорение лучше для более объемных грамматик и более длинных входных последовательностей. Как мы уже объясняли, грамматики G40 и более крупные являются представителями грамматик реальных приложений, а грамматики меньшего размера включены только для сравнения производительности. Максимальный размер грамматики и максимальная длина ввода ограничены емкостью чипа. Нам не удалось добавить грамматики большего размера, чем G50, в элемент потока данных из-за сбоя аппаратного синтеза, но эту проблему можно смягчить, используя более технологически продвинутые элементы потока данных (единицы Vectis, которые мы использовали в наших экспериментах, относятся к 2012 году).

Рис. 16. Ускорение работы параллельного парсера CYK для разной длины ввода.

Из графика на рис.17 относительных ошибок оцененного и реального времени выполнения для анализатора DFE для всех точек данных из таблицы 4, можно сделать вывод, что оценка всегда занижает реальное время выполнения, и что ошибка ниже 20%, если время выполнения выше 5 мс. Недооценку можно объяснить тем фактом, что принятая модель оценки не учитывает накладные расходы, вызванные вызовом элемента DFE через интерфейс SLiC из программы C, и время фактической передачи данных в элемент DFE и из него.Эти накладные расходы имеют некоторый фиксированный компонент, поэтому, когда количество обрабатываемых данных слишком мало, этими накладными расходами нельзя пренебречь. Это согласуется с утверждением в документации Maxeler, что система должна использоваться для обработки больших данных, и предупреждением о том, что обмен данными с DFE содержит некоторые дополнительные компоненты.

Рис. 17. Распределение относительных ошибок оценки времени выполнения.

Счетных циклов - Программирование на C ++

скачать слайды, использованные в этой презентации
PowerPoint pptx | Acrobat pdf

Цели

При взаимодействии с этим модулем вы это сделаете...

  1. расширьте ваши возможности цикла с помощью цикла for
  2. расширите свое понимание ветвления C ++ с помощью концепции области видимости

Петля для петли

Синтаксис для оператора :

for (выражение1; выражение2; выражение 3)
утверждение

Реквизиты:

  • для - зарезервированное слово.
  • Заявление
  • является допустимым простым или составным оператором C ++.
  • выражение1 инициализирует LCV.
  • выражение2 проверяет LCV.
  • выражение3 обновляет LCV.

Примечание. Это цикл , отсчет . Многие люди будут обезумевать с форматом, чтобы превратить его в сигнальную петлю. Это дурной тон; если вам нужен дозорный цикл, используйте инструкции , а или do-while .

Например, запросить и прочитать положительное целое число и вывести среднее значение положительных целых чисел, меньших или равных этому значению.

плавающий средний;
длинная сумма = 0;
короткий i = 0;

cout << введите положительное целое число:;
cin >> max;

для (i = 0; i <= max; i ++)
сумма + = я; // суммирует целые числа до макс.

average = static_cast (sum) / max; // приведение, потому что целочисленное деление!
cout << "среднее значение" << среднее << endl;

Здесь есть несколько соображений.Почему я инициализировал сумму, а не среднее значение? Среднему будет присвоено значение для вывода; нет необходимости инициализировать. С другой стороны, если я не инициализировал сумму, я не буду знать, с чего начинается сумма, когда я начинаю накапливать эту сумму. Это могло (вероятно) дать мне ложные результаты! Мне нужно было инициализировать i? Нет. Он будет инициализирован внутри для оператора . Почему я использовал идентификатор i? Разве это не плохое имя для переменной? Да, обычно вы хотите выбрать имена для переменных, которые что-то значат для читателя программы.Однако эта переменная является счетчиком. Для таких индексов очень часто используются i, j, k и даже иногда n. Почему сумма была выбрана как плавающая? Если бы я не выполнял приведение, то результат не имел бы дробной части, он был бы разделен на целочисленный результат. Имейте в виду, что для этого кода требовался цикл, для которого я априори знал, сколько итераций вычислений потребовалось. Счетная петля была наиболее подходящей. Я мог бы использовать дозорный цикл, создав счетчик (дозорный) для завершения цикла, но для заключит это для вас в один удобный оператор.

Например, измените предыдущий пример: усредните только четные целые числа ...

для (i = 0; i <= max; i + = 2)
сумма + = я; // суммирует целые числа до макс.

average = static_cast (sum) / max; // приведение, потому что целочисленное деление!

Единственная разница здесь в том, что Ive изменил часть обновления цикла for. У некоторых возникнет соблазн сделать это с помощью оператора if внутри тела цикла.Это было бы неэффективно.

В качестве другого примера создайте узор из звезд, изображенный здесь:

* * * * *
* * * *
* * *
* *
*

Если мы проанализируем требования к выходным данным, то увидим, что нам понадобятся два цикла, один внутри другого. Внешний цикл будет контролировать количество строк вывода, а внутренний цикл будет контролировать количество * s, выводимых на строку.Также нам понадобится endl в конце каждой строки. Таким образом, имеем

for (int i = 1; i <= 5; i ++) // строки
{
для (int j = ???)
cout << "*"; // звезда и пробел

cout << endl;
}

Итак, для внешнего цикла мы запускаем наш LCV (индекс) от 1 до 5, поскольку у нас есть 5 строк вывода.Что нам нужно для внутреннего цикла for? Обратите внимание, что количество * s зависит от того, на какой линии была включена. То есть количество звездочек в любой данной строке является функцией номера строки. Для строки 1 мы хотим 5 звезд; строка 2, 4 звезды; пр.

for (int i = 1; i <= 5; i ++) // строки
{
for (int j = 1; j <= 5 i + 1; j ++) // звезд на строку
cout << "*"; // звезда и пробел

cout << endl;
}

Хорошо, у нас есть строка №4 для (int j = 1; j <= 2; j ++), которая даст 2 звезды.Думаю, оно у нас есть.

Например, создайте узор из звезд, изображенный здесь:

* * * * *
* * * * Примечание: размер этого шаблона можно прочитать как
* * * Параметр от пользователя. Я сделаю здесь dim = 5.
* *
*

Это немного сложнее.

для (короткое i = 0; i <5; i ++)
{
для (краткое j = 1; j <= i; j ++)
cout << ""; // два пробела

вместо (short j = i; j <5; j ++)
cout << "*"; // звезда и пробел

cout << endl;
}

Как видите, для выполнения работы требуется вложенный цикл.Первый (внешний) цикл контролирует количество строк в шаблоне, а два внутренних цикла контролируют количество пробелов и звезд, соответственно. Обратите внимание, что вывод endl не входит ни в один из внутренних циклов.

Объем:

для (int i = 1; i <= 10; i ++)
cout << "привет" << endl;

cout << i << endl;

Здесь мы объявили и инициализировали индекс цикла внутри цикла.Казалось бы, этот код должен компилироваться и работать нормально. Но это не так. Почему? Компилятор выдаст вам ошибку «необъявленный идентификатор» для второго оператора cout; я не существует в этой области.

Область действия определяет время жизни переменной. Блок кода будет определять объем. В приведенном выше примере блок кода, определяющий область действия и время его существования, является оператором for. i был объявлен внутри цикла, поэтому он существует только в этом цикле. Выйдите за пределы этого цикла (оператор for), и он больше не существует.Давайте изменим пример:

int i = 20;

для (i = 1; i <= 10; i ++)
cout << "привет" << endl;

cout << i << endl;

Теперь второй оператор cout компилируется нормально и дает результат 11. (Почему?) Область действия i - это весь блок кода выше и любой код после точки объявления этой переменной. Что на выходе? Будет 11.Помните, что область видимости включает этот цикл, и я изменился в цикле.

Давайте еще раз изменим пример.

int i = 20;

для (int i = 1; i <= 10; i ++)
cout << "привет" << endl;

cout << i << endl;

Как думаете, компилируется? Поднимите руку, если вы думаете, что он будет компилироваться. (Если вы подняли руку, вы можете положить ее завтра в полдень.) Ответ - да, будет компилироваться. Так что здесь происходит ?? Говорят, что i, объявленный в цикле, скрывает i, который был объявлен во внешнем блоке (оператор for является внутренним блоком). Вы знаете, каков результат? Что i упоминается в этом заявлении cout? Результатом является 20, а не 11. Как только оператор for завершен, объявленный там i выходит за пределы области видимости, а внешний i не скрывается.

Хороший программист должен избегать таких ситуаций, это только приведет к замешательству и разочарованию.

Документация

Learning with Python 2nd Edition

6.1. Множественное присвоение

Как вы, возможно, уже заметили, выполнение нескольких назначений та же переменная. Новое присвоение заставляет существующую переменную ссылаться на новое значение (и перестаньте ссылаться на старое значение).

 Брюс = 5
печать Брюса,
Брюс = 7
печать брюса
 

Результатом этой программы будет 5 7, потому что в первый раз Брюс напечатано, его значение равно 5, а во второй раз его значение равно 7.Запятая в конец первого оператора печати подавляет новую строку после вывода, поэтому оба выхода появляются в одной строке.

Вот как множественное присвоение выглядит на диаграмме состояний:

При множественном назначении особенно важно различать операция присваивания и утверждение равенства. Поскольку Python использует равные знак (=) для присваивания, соблазнительно интерпретировать такой оператор, как a = b как утверждение равенства.Нет!

Во-первых, равенство симметрично, а присваивание - нет. Например, в математика, если а = 7, то 7 = а. Но в Python утверждение a = 7 допустимо, а 7 = a - нет.

Более того, в математике утверждение равенства всегда верно. Если a = b теперь, тогда a всегда будет равно b. В Python оператор присваивания может сделать две переменные равны, но они не должны оставаться такими:

 а = 5
b = a # a и b теперь равны
a = 3 # a и b больше не равны
 

Третья строка изменяет значение a, но не меняет значение b, поэтому они больше не равны.(В некоторых языках программирования другой символ используется для присваивания, например <- или: =, чтобы избежать путаницы.)

6.2. Обновление переменных

Одной из наиболее распространенных форм множественного назначения является обновление, когда новое значение переменной зависит от старого.

Это означает получение текущего значения x, прибавление единицы, а затем обновление x новым значение.

Если вы попытаетесь обновить несуществующую переменную, вы получите сообщение об ошибке, потому что Python оценивает выражение справа от оператора присваивания перед тем, как присвоить полученное значение имени слева:

 >>> х = х + 1
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в
NameError: имя 'x' не определено
 

Прежде чем вы сможете обновить переменную, вы должны инициализировать ее , обычно с простое задание:

 >>> х = 0
>>> х = х + 1
>>>
 

Обновление переменной путем добавления 1 называется приращением ; вычитание 1 - это называется декремент .

6.3. Оператор while

Компьютеры часто используются для автоматизации повторяющихся задач. Повторяющиеся идентичные или похожие задачи без ошибок - это то, что компьютеры делают хорошо и люди делают плохо.

Повторное выполнение набора операторов называется итерацией . Так как итерация настолько распространена, что Python предоставляет несколько языковых функций, чтобы сделать ее Полегче. Первое, что мы рассмотрим, - это оператор while.

Вот функция обратного отсчета, которая демонстрирует использование выписка при этом:

Обратный отсчет
 def (n):
    пока n> 0:
        напечатать n
        п = п-1
    печать "Blastoff!"
 

Вы можете почти прочитать инструкцию while, как если бы она была английской.Это значит, Пока n больше 0, продолжайте отображать значение n, а затем уменьшив значение n на 1. Когда вы дойдете до 0, отобразите слово Взлетать!

Более формально, вот поток выполнения оператора while:

  1. Вычислите условие: "Ложь" или "Истина".
  2. Если условие ложно, выйдите из оператора while и продолжите выполнение в следующем заявлении.
  3. Если условие истинно, выполнить каждый из операторов в теле и затем вернитесь к шагу 1.

Тело состоит из всех операторов под заголовком с одинаковыми отступ.

Этот тип потока называется циклом , потому что третий шаг повторяется в обратном направлении. наверх. Обратите внимание, что если условие ложно в первый раз через цикла, операторы внутри цикла никогда не выполняются.

Тело цикла должно изменить значение одной или нескольких переменных, чтобы в конечном итоге условие становится ложным, и цикл завершается.В противном случае цикл будет повторяться вечно, что называется бесконечным циклом . Бесконечный источником развлечения для компьютерных ученых является наблюдение, что Направления на шампунь, вспенить, смыть, повторить, представляют собой бесконечный цикл.

В случае обратного отсчета мы можем доказать, что цикл завершается, потому что мы знать, что значение n конечно, и мы видим, что значение n становится меньше с каждым разом в цикле, поэтому в конце концов мы должны достичь 0. В Остальные случаи не так-то просто сказать.Посмотрите на следующую функцию, определено для всех натуральных чисел n:

 последовательность def (n):
    а n! = 1:
        напечатать n,
        если n% 2 == 0: # n четное
            п = п / 2
        else: # n нечетное
            п = п * 3 + 1
 

Условием для этого цикла является n! = 1, поэтому цикл будет продолжаться до тех пор, пока n равно 1, что сделает условие ложным.

Каждый раз в цикле программа выводит значение n, а затем проверяет, четное оно или нечетное.Если он четный, значение n делится на 2. Если он нечетный, значение заменяется на n * 3 + 1. Например, если начальное значение (аргумент, переданный в последовательность) - 3, в результате последовательность: 3, 10, 5, 16, 8, 4, 2, 1.

Поскольку n иногда увеличивается, а иногда уменьшается, очевидного доказательство того, что n когда-либо достигнет 1 или что программа завершится. Для некоторых конкретных значений n, мы можем доказать прекращение. Например, если начальное значение - это степень двойки, тогда значение n будет четным. время цикла, пока не достигнет 1.Предыдущий пример заканчивается таким последовательность, начиная с 16.

Помимо конкретных ценностей, интересный вопрос заключается в том, можем ли мы доказать, что эта программа завершает для все значений n. Пока никто не смог чтобы доказать это или опровергнуть!

6.4. Отслеживание программы

Для написания эффективных компьютерных программ программисту необходимо развить способность по отслеживать выполнение компьютерной программы. Отслеживание предполагает превращение компьютер и отслеживая поток выполнения через запуск программы-примера, запись состояния всех переменных и любых выходных данных, которые программа генерирует после каждая инструкция выполняется.

Чтобы понять этот процесс, давайте проследим вызов последовательности (3) из предыдущий раздел. В начале трассировки у нас есть локальная переменная n (параметр) с начальным значением 3. Поскольку 3 не равно 1, пока выполняется тело цикла. Печатается 3 и оценивается 3% 2 == 0. Поскольку он оценивается как False, выполняется ветвь else и 3 * 3 + 1 оценивается и присваивается n.

Чтобы отслеживать все это при трассировке программы, сделайте заголовок столбца на лист бумаги для каждой переменной, созданной в процессе работы программы, и еще один для вывода.На данный момент наш след будет выглядеть примерно так:

 n выход
- ------
3 3
10
 

Поскольку 10! = 1 оценивается как True, тело цикла снова выполняется, и 10 напечатано. 10% 2 == 0 истинно, поэтому ветвь if выполняется и n становится 5. К концу трассировки мы имеем:

 n выход
- ------
3 3
10 10
5 5
16 16
8 8
4 4
2 2
1
 

Трассировка может быть немного утомительной и подверженной ошибкам (вот почему мы заставляем компьютеры это в первую очередь!), но это необходимый навык для программиста иметь.Из этой трассировки мы можем многое узнать о том, как работает наш код. Мы можно заметить, что как только n становится степенью 2, например, программа для завершения потребуется log 2 (n) выполнений тела цикла. Мы можем также убедитесь, что последняя 1 не будет выводиться на печать.

6.5. Подсчет цифр

Следующая функция подсчитывает количество десятичных цифр в положительном целое число в десятичном формате:

 def число_цифров (n):
    count = 0
    в то время как n:
        count = count + 1
        п = п / 10
    счетчик возврата
 

Вызов num_digits (710) вернет 3.Проследить исполнение этого вызов функции, чтобы убедиться, что она работает.

Эта функция демонстрирует другую схему вычислений, называемую счетчиком . Счетчик переменных инициализируется до 0, а затем увеличивается каждый раз, когда тело цикла выполняется. Когда цикл завершается, счетчик содержит результат - общее количество раз, когда тело цикла было выполнено, что совпадает с количество цифр.

Если мы хотим подсчитывать только цифры 0 или 5, добавление условного перед увеличением счетчик сделает свое дело:

 def num_zero_and_five_digits (n):
    count = 0
    в то время как n:
        цифра = n% 10
        если цифра == 0 или цифра == 5:
            count = count + 1
        п = п / 10
    счетчик возврата
 

Подтвердите, что num_zero_and_five_digits (1055030250) возвращает 7.

6,6. Сокращенное присвоение

Увеличение переменной настолько распространено, что Python предоставляет сокращенный синтаксис для него:

 >>> count = 0
>>> count + = 1
>>> считать
1
>>> count + = 1
>>> считать
2
>>>
 

count + = 1 - это сокращение от count = count + 1. Приращение значение не обязательно должно быть 1:

 >>> п = 2
>>> п + = 5
>>> п
7
>>>
 

Существуют также сокращения для - =, * =, / = и% =:

 >>> п = 2
>>> п * = 5
>>> п
10
>>> п - = 4
>>> п
6
>>> п / = 2
>>> п
3
>>> п% = 2
>>> п
1
 

6.7. Таблицы

Циклы хороши для создания табличных данных. Перед компьютеры были легко доступны, люди должны были вычислять логарифмы, синусы и косинусы и другие математические функции вручную. Чтобы было проще, Книги по математике содержат длинные таблицы, в которых перечислены значения этих функций. Создание таблиц было медленным и утомительным, и они часто были полны ошибок.

Когда на сцене появились компьютеры, одной из первых реакций было: большой! Мы можем использовать компьютеры для создания таблиц, поэтому не будет ошибки.Это оказалось правдой (в основном), но недальновидно. Вскоре после этого компьютеры и калькуляторы были настолько распространены, что таблицы устарели.

Ну почти. Для некоторых операций компьютеры используют таблицы значений, чтобы получить приблизительный ответ, а затем выполните вычисления, чтобы улучшить приближение. В некоторых случаях в базовых таблицах были ошибки, наиболее известные из которых: в таблице Intel Pentium использовался для выполнения деления с плавающей запятой.

Хотя таблица журналов уже не так полезна, как раньше, она по-прежнему пример итерации.Следующая программа выводит последовательность значений в левый столбец и 2 в степени этого значения в правом столбце:

 х = 1
пока x <13:
    напечатайте x, '\ t', 2 ** x
    х + = 1
 

Строка '\ t' представляет собой символ табуляции . Символ обратной косой черты в '\ t' обозначает начало управляющей последовательности . Последовательности выхода используются для представления невидимых символов, таких как табуляция и перевод строки. Последовательность \ n представляет собой новую строку .

Управляющая последовательность может появляться в любом месте строки; в этом примере вкладка escape-последовательность - единственное, что есть в строке. Как вы думаете, что представляете обратная косая черта в строке?

По мере отображения символов и строк на экране невидимый маркер называется курсором . отслеживает, куда пойдет следующий символ. После print, курсор обычно переходит в начало следующего линия.

Символ табуляции сдвигает курсор вправо, пока не достигнет одного из табуляции.Вкладки полезны для выстраивания столбцов текста в ряд, как на выходе предыдущей программы:

 1 2
2 4
3 8
4 16
5 32
6 64
7 128
8 256
9 512
10 1024
11 2048
12 4096
 

Из-за символов табуляции между столбцами положение второго столбец не зависит от количества цифр в первом столбце.

6,8. Двумерные столы

Двумерная таблица - это таблица, в которой вы читаете значение на пересечении строки и столбца.Таблица умножения - хороший пример. Скажем вы хотите распечатать таблицу умножения для значений от 1 до 6.

Хороший способ начать - написать цикл, который печатает числа, кратные 2, все на одна строка:

 я = 1
пока я <= 6:
    напечатать 2 * i, '',
    я + = 1
Распечатать
 

Первая строка инициализирует переменную с именем i, которая действует как счетчик или переменная цикла . По мере выполнения цикла значение i увеличивается с 1 до 6. Когда i равно 7, цикл завершается.Каждый раз, проходя цикл, он отображает значение 2 * i с тремя пробелами.

Опять же, запятая в операторе печати подавляет перевод строки. После цикл завершается, второй оператор печати начинает новую строку.

Вывод программы:

Пока все хорошо. Следующий шаг - инкапсулировать и обобщить .

6.9. Инкапсуляция и обобщение

Инкапсуляция - это процесс включения фрагмента кода в функцию, позволяя вам воспользоваться всеми преимуществами функций.Ты уже видели два примера инкапсуляции: print_parity в главе 4; и is_divisible в главе 5.

Обобщение означает взятие чего-то конкретного, например, печать кратных 2, и сделать его более общим, например, распечатать кратные любому целое число.

Эта функция инкапсулирует предыдущий цикл и обобщает его для печати кратно n:

 def print_multiples (n):
    я = 1
    пока я <= 6:
        напечатайте n * i, '\ t',
        я + = 1
    Распечатать
 

Для инкапсуляции все, что нам нужно было сделать, это добавить первую строку, которая объявляет имя функции и список параметров.В общем, все, что нам нужно было сделать было заменено значение 2 параметром n.

Если мы вызовем эту функцию с аргументом 2, мы получим тот же результат, что и раньше. С аргументом 3 вывод:

С аргументом 4 вывод:

К настоящему моменту вы, наверное, уже догадались, как распечатать таблицу умножения - по многократный вызов print_multiples с разными аргументами. Фактически, мы можно использовать другой цикл:

 я = 1
пока я <= 6:
    print_multiples (я)
    я + = 1
 

Обратите внимание, насколько этот цикл похож на цикл внутри print_multiples.Все мы сделал, заменил оператор печати вызовом функции.

Результатом этой программы является таблица умножения:

 1 2 3 4 5 6
2 4 6 8 10 12
3 6 9 12 15 18
4 8 12 16 20 24
5 10 15 20 25 30
6 12 18 24 30 36
 

6.10. Больше инкапсуляции

Чтобы снова продемонстрировать инкапсуляцию, возьмем код из последнего раздела. и заверните его в функцию:

 def print_mult_table ():
    я = 1
    пока я <= 6:
        print_multiples (я)
        я + = 1
 

Этот процесс является обычным планом развития .Разрабатываем код, записывая строчки кода вне какой-либо функции или путем ввода их в интерпретатор. Когда мы получим код работает, мы извлекаем его и оборачиваем в функцию.

Этот план развития особенно полезен, если вы не знаете, как разделить программа в функции, когда вы начинаете писать. Такой подход позволяет дизайн по мере продвижения.

6.11. Локальные переменные

Вам может быть интересно, как мы можем использовать одну и ту же переменную i в обоих print_multiples и print_mult_table.Разве это не вызывает проблем, когда одна из функций меняет значение переменной?

Ответ - нет, потому что i в print_multiples и i в print_mult_table - это , а не одна и та же переменная.

Переменные, созданные внутри определения функции, являются локальными; вы не можете получить доступ к локальная переменная извне своей домашней функции. Это означает, что вы можете иметь несколько переменных с одинаковыми именами, если они не находятся в одном и том же функция.

Диаграмма стека для этой программы показывает, что две переменные с именем i являются не та же переменная.Они могут относиться к разным значениям и изменять одно не влияет на другие.

Значение i в print_mult_table изменяется от 1 до 6. На диаграмме это будет 3. В следующий раз в цикле будет 4. Каждый раз через цикл print_mult_table вызывает print_multiples с текущим значением я в качестве аргумента. Это значение присваивается параметру n.

Внутри print_multiples значение i изменяется от 1 до 6. В Диаграмма, оказывается 2. Изменение этой переменной не влияет на значение из i в print_mult_table.

Обычно и совершенно законно иметь разные локальные переменные с то же имя. В частности, такие имена, как i и j, часто используются как переменные цикла. Если вы избегаете их использования в одной функции только потому, что вы использовали их где-нибудь еще, вы, вероятно, сделаете программу более трудной для чтения.

6.12. Больше обобщений

В качестве еще одного примера обобщения представьте, что вам нужна программа, которая распечатайте таблицу умножения любого размера, а не только таблицу шесть на шесть.Ты можно добавить параметр в print_mult_table:

 def print_mult_table (высокий):
    я = 1
    пока я <= высокий:
        print_multiples (я)
        я + = 1
 

Мы заменили значение 6 параметром high. Если мы позвоним print_mult_table с аргументом 7 отображает:

 1 2 3 4 5 6
2 4 6 8 10 12
3 6 9 12 15 18
4 8 12 16 20 24
5 10 15 20 25 30
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42
 

Это нормально, за исключением того, что мы, вероятно, хотим, чтобы стол был квадратным - с одинаковое количество строк и столбцов.Для этого мы добавляем еще один параметр в print_multiples, чтобы указать, сколько столбцов должно быть в таблице.

Для раздражения мы называем этот параметр высоким, демонстрируя, что разные функции могут иметь параметры с одинаковыми именами (как и локальные переменные). Вот вся программа:

 def print_multiples (n, высокий):
    я = 1
    пока я <= высокий:
        напечатайте n * i, '\ t',
        я + = 1
    Распечатать

def print_mult_table (высокий):
    я = 1
    пока я <= высокий:
        print_multiples (я, высокий)
        я + = 1
 

Обратите внимание, что когда мы добавляли новый параметр, нам пришлось изменить первую строку функцию (заголовок функции), а также нам пришлось поменять место, где функция вызывается в print_mult_table.

Как и ожидалось, эта программа генерирует квадратную таблицу семь на семь:

 1 2 3 4 5 6 7
2 4 6 8 10 12 14
3 6 9 12 15 18 21
4 8 12 16 20 24 28
5 10 15 20 25 30 35
6 12 18 24 30 36 42
7 14 21 28 35 42 49
 

Когда вы должным образом обобщаете функцию, вы часто получаете программу с возможности, которые вы не планировали.Например, вы могли заметить это, поскольку ab = ba, все записи в таблице появляются дважды. Вы можете сэкономить чернила, распечатав только половина стола. Для этого вам нужно изменить только одну строку print_mult_table. Смена

С

по

и вы получите:

 1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
 

6,13. Функции

Мы уже несколько раз упомянули все, для чего нужны функции.От теперь вам может быть интересно, что именно это за штуки. Вот некоторые из их:

  1. Присвоение имени последовательности операторов упрощает чтение вашей программы. и отладка.
  2. Разделение длинной программы на функции позволяет разделять части программы, отлаживайте их по отдельности, а затем объединяйте их в единое целое.
  3. Функции упрощают использование итераций.
  4. Хорошо продуманные функции часто используются во многих программах. Как только вы напишете и отладить один, вы можете использовать его повторно.

6,14. Метод Ньютона

Циклы часто используются в программах, вычисляющих числовые результаты путем запуска с приблизительным ответом и итеративно его улучшая.

Например, одним из способов вычисления квадратных корней является метод Ньютона. Предполагать что вы хотите узнать квадратный корень из n. Если начать практически с любого приближение, вы можете вычислить лучшее приближение с помощью следующих формула:

 лучше = (приблизительно + н / приблизительно) / 2
 

Путем многократного применения этой формулы до тех пор, пока лучшее приближение не будет равно предыдущий, мы можем написать функцию для вычисления квадратного корня:

 def sqrt (n):
    приблизительно = n / 2.0
    лучше = (приблизительно + n / приблизительно) /2.0
    пока лучше! = примерно:
        приблизительно = лучше
        лучше = (приблизительно + n / приблизительно) / 2.0
    вернуться примерно
 

Попробуйте вызвать эту функцию с 25 в качестве аргумента, чтобы убедиться, что она возвращает 5.0.

6,15. Алгоритмы

Метод Ньютона является примером алгоритма . : это механический процесс. для решения категории задач (в данном случае вычисления квадратного корня).

Определить алгоритм непросто.Может помочь начать с чего-нибудь это не алгоритм. Когда вы научились умножать однозначные числа, вы наверняка выучили наизусть таблицу умножения. Фактически, вы запомнили 100 конкретные решения. Такого рода знания не алгоритмические.

Но если вы были ленивы, вы, вероятно, обманули, изучив несколько уловок. Для Например, чтобы найти произведение n и 9, вы можете написать n - 1 в качестве первой цифры и 10 - n как вторая цифра. Этот трюк - общее решение для умножение любого однозначного числа на 9.Это алгоритм!

Точно так же вы изучили техники сложения с переносом, вычитания. с заимствованием и делением в столбик - все это алгоритмы. Один из характеристиками алгоритмов является то, что они не требуют никакого интеллекта для выполнять. Это механические процессы, в которых каждый шаг следует из последний по простому набору правил.

На наш взгляд, неловко, что люди проводят так много времени в школе. обучение выполнению алгоритмов, которые буквально не требуют интеллекта.

С другой стороны, процесс разработки алгоритмов интересен, интеллектуально сложная и центральная часть того, что мы называем программированием.

Некоторые вещи, которые люди делают естественно, без труда или сознательно мысли, сложнее всего выразить алгоритмически. Понимание естественного язык - хороший пример. Мы все делаем это, но пока никому не удавалось Объясните , как мы это делаем, по крайней мере, не в форме алгоритма.

6.16. Глоссарий

алгоритм
Пошаговый процесс решения категории проблем.
кузов
Операторы внутри цикла.
счетчик
Переменная, используемая для подсчета чего-либо, обычно инициализируется нулем и увеличивается в теле цикла.
курсор
Невидимый маркер, отслеживающий, где будет следующий персонаж. быть напечатанным.
Постановление
Уменьшить на 1.
план развития
Процесс разработки программы.В этой главе мы продемонстрировали стиль разработки, основанный на разработке кода, чтобы сделать простой, конкретный вещи, а затем инкапсулируют и обобщают.
инкапсуляция
Чтобы разделить большую сложную программу на компоненты (например, функции) и изолировать компоненты друг от друга (используя локальные переменные для пример).
escape-последовательность
Управляющий символ \, за которым следует один или несколько печатных символов. используется для обозначения непечатаемого символа.
обобщить
Чтобы заменить что-то излишне конкретное (например, постоянное значение) с чем-то подходящим общим (например, с переменной или параметром).Обобщение делает код более универсальным, с большей вероятностью будет использоваться повторно, и иногда даже проще написать.
шаг
И как существительное, и как глагол, приращение означает увеличение на 1.
бесконечный цикл
Цикл, в котором условие завершения никогда не выполняется.
инициализация (переменной)
Чтобы инициализировать переменную, нужно присвоить ей начальное значение, обычно в контекст множественного назначения. Поскольку в Python переменных не существует пока им не будут присвоены значения, они инициализируются, когда они созданный.В других языках программирования это не так, и переменные могут быть созданы без инициализации, и в этом случае они имеют значения по умолчанию или мусор .
итерация
Повторное выполнение набора программных операторов.
петля
Оператор или группа операторов, которые выполняются повторно до тех пор, пока завершающее условие выполнено.
переменная цикла
Переменная, используемая как часть условия завершения цикла.
множественное назначение
Выполнение нескольких присваиваний одной и той же переменной во время выполнение программы.
новая строка
Специальный символ, который заставляет курсор перемещаться в начало следующая строка.
вкладка
Специальный символ, который заставляет курсор перемещаться к следующей позиции табуляции. в текущей строке.
след
Чтобы отслеживать выполнение программы вручную, записывая изменение состояния переменных и любого произведенного вывода.

6,17. Упражнения

  1. Запишите одну строку, которая:

  2. Добавьте оператор печати к функции sqrt, определенной в разделе 6.14, которая распечатывает лучше каждый раз при вычислении. Назовите свой измененный функция с 25 в качестве аргумента и запишите результаты.

  3. Отследить выполнение последней версии print_mult_table и рисунок как это работает.

  4. Напишите функцию print_triangular_numbers (n), которая печатает первые n треугольных чисел.Вызов print_triangular_numbers (5) будет вывести следующий результат:

    ( подсказка: воспользуйтесь поиском в Интернете, чтобы узнать, что такое треугольное число. )

  5. Откройте файл с именем ch06.py и добавьте следующее:

    , если __name__ == '__main__':
        импорт документов
        doctest.testmod ()
     

    Напишите функцию is_prime, которая принимает единственный целочисленный аргумент. и возвращает True, если аргументом является простое число и False иначе. Добавляйте тесты в свою функцию по мере ее разработки.

  6. Что вернет num_digits (0)? Измените его, чтобы вернуть 1 для этого дело. Почему вызов num_digits (-24) приводит к бесконечному циклу ( подсказка: -1/10 означает -1 )? Измените num_digits, чтобы он работал правильно с любым целым значением. Добавьте следующее в ch06.py файл, который вы создали в предыдущем упражнении:

     def число_цифров (n):
        "" "
          >>> число_цифров (12345)
          5
          >>> число_цифров (0)
          1
          >>> число_цифров (-12345)
          5
        "" "
     

    Добавьте тело функции в num_digits и убедитесь, что оно проходит доктесты.

  7. Добавьте в ch06.py следующее:

     def num_even_digits (n):
        "" "
          >>> num_even_digits (123456)
          3
          >>> num_even_digits (2468)
          4
          >>> число_вен_цифров (1357)
          0
          >>> num_even_digits (2)
          1
          >>> число_вен_цифров (20)
          2
        "" "
     

    Напишите тело для num_even_digits, чтобы оно работало должным образом.

  8. Добавьте в ch06.py следующее:

     def print_digits (n):
        "" "
          >>> print_digits (13789)
          9 8 7 3 1
          >>> print_digits (39874613)
          3 1 6 4 7 8 9 3
          >>> print_digits (213141)
          1 4 1 3 1 2
        "" "
     

    Напишите тело для print_digits, чтобы оно прошло заданные doctests.

  9. Напишите функцию sum_of_squares_of_digits, которая вычисляет сумму квадратов переданных ему цифр целого числа. Например, sum_of_squares_of_digits (987) должен вернуть 194, поскольку 9 ** 2 + 8 ** 2 + 7 ** 2 == 81 + 64 + 49 == 194.

     def сумма_квадратных_цифров (n):
        "" "
          >>> сумма_квадратов_цифров (1)
          1
          >>> сумма_квадратных_цифров (9)
          81 год
          >>> сумма_квадратных_цифров (11)
          2
          >>> сумма_квадратных_цифров (121)
          6
          >>> сумма_квадратных_цифров (987)
          194
        "" "
     

    Сравните ваше решение с приведенными выше документами.

Переменная цикла Twig для подсчета итераций

, Райан Ирелан

Twig предлагает специальные переменные цикла , которые позволяют легко узнать, на какой итерации цикла для , например, мы находимся. Это позволяет нам делать разные стили, разметку или другие вещи, основанные на условиях.

В Craft мы обычно перебираем записи в наших разделах следующим образом:

 
{% для входа в ремесло.entry.section ('новости')%}
    {{entry.title}}
{% endfor%}
  

Twig просматривает данные Craft и отображает каждую запись, полученную из раздела новостей.

Чтобы проверить, является ли это первой итерацией цикла, мы можем использовать условное выражение и проверить его по переменной loop.first из Twig.

Условное выражение в Craft позволяет нам управлять потоком в шаблоне. Мы используем тег if в Twig, чтобы это произошло. Мы можем проверить, истинно ли выражение:

 
{% для входа в ремесло.entry.section ('новости')%}
    {% if loop.first%}
        Первый!
    {% endif%}
    {{entry.title}}
{% endfor%}
  

В этом примере мы проверяем, истинно ли выражение loop.first . loop.first - одна из шести специальных переменных цикла, доступных нам из Twig (не Craft). Это оценивается как истина, если это первая итерация для цикла . В противном случае он оценит false.

Мы не ограничены только переменной loop.first .Мы можем проверить текущий счетчик, сколько итераций до конца цикла (очень удобно!) И многое другое.

Вот другие варианты петли :

  • loop.index - это счетчик текущей итерации, начиная с 1. Удобно, если вы привыкли начинать с 1 для счетчиков или вам нужно вывести его для чего-то вроде строк таблицы.
  • loop.index0 - Добавьте 0, и вы получите счетчик текущей итерации, начиная с 0, а не с 1.Это более традиционный способ подсчета итераций и то, как вы хотели бы использовать его для для -циклов.
  • loop.revindex - Сколько петель до конца? Эта переменная выведет количество оставшихся итераций, начиная с 1. Если вы хотите начать с нуля, используйте следующую переменную.
  • loop.revindex0 - То же, что и предыдущая переменная, но начиная с 0 вместо 1.
  • loop.last - Хороший способ узнать, что ваш цикл вот-вот закончится.Может быть, вы хотите закрыть HTML-тег или сделать что-нибудь еще до завершения цикла. loop.last возвращает истину, если это последняя итерация цикла.
  • длина петли - Сколько элементов в петле? Эта переменная выведет общее количество элементов, чтобы вы знали общее количество циклов, которые произойдут.

С вариациями переменных цикла вам необходимо настроить счетчик при итерации по наборам данных в Twig. Даже если вам нужно начать с 0 или 1, цикл поможет вам.

Готовы узнать больше о Craft CMS?

My Craft Starter Pack - это 4 ½ часа премиального обучения, которые помогут вам начать создавать сайты с помощью Craft для себя, своей компании или своих клиентов.

Получите немедленный доступ

Подано: Craft CMS, Twig

Счетные и суммирующие петли | Открытые учебники для Гонконга

Например, чтобы подсчитать количество элементов в списке, мы должны написать следующий цикл for :

  count = 0   для itervar в [3, 41, 12, 9, 74, 15]:   count = count + 1   print 'Count:', count 
 

Мы устанавливаем переменную count в ноль перед тем, как цикл перестанет работать, затем мы пишем цикл for для просмотра списка чисел.Наш iteratio n переменная называется itervar , и пока мы не используем itervar в цикл, он управляет циклом и заставляет тело цикла выполняться один раз для каждого из значений в списке.

В теле цикла мы добавляем единицу к текущему значению count для каждого значения в списке. Пока цикл выполняется, значение count - это количество значений, которые мы видели «на данный момент».

После завершения цикла значение count является общим количеством элементов. Общее количество «попадает нам на колени» в конце цикла. Строим петлю так что у нас есть то, что мы хотим, когда цикл завершится.

Другой аналогичный цикл, который вычисляет сумму набора чисел, выглядит следующим образом:

  total = 0   для itervar в [3, 41, 12, 9, 74, 15]:   total = total + itervar   print 'Total:', total 
 

В этом цикле мы с по используем итерационную переменную .Вместо того, чтобы просто добавлять единицу к счетчику , как в предыдущем цикле, мы добавляем фактическое число (3, 41, 12 и т. д.) до промежуточной суммы во время каждой итерации цикла. Если вы думаете о переменной total , она содержит «промежуточную сумму ценности пока ». Итак, до начала цикла общее число равно нулю, потому что мы еще не видели никаких значений, во время цикла общее число - это промежуточная сумма, а в конце цикла total - это общая сумма всех значений в списке.

По мере выполнения цикла total накапливает сумму элементов; переменная, используемая таким образом, иногда называется аккумулятором .

Ни цикл подсчета, ни цикл суммирования не особенно полезны на практике, потому что есть встроенные функции len () и sum () , которые вычисляют количество элементов в списке и общее количество элементов в списке соответственно. .

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

CFG Труба Длина EstimTimeDFE TimeDFE Отн. Err (%) Время ЦП Ускорение
G50 17 10 3.025000e − 04 1.012999e − 03 70,14 1,938
G50 17 20 2.189000e − 03 2.893649e − 03 24.35 1.316913e − 01 45.51 ×
G50 17 30 7.099500e − 03 57.53 ×
G40 24 10 1.828000e − 04 8.527000e − 04 78.56 1.215706e −02 14638 909 1.215706e − 02 14638 909 909 24 20 1.322600e − 03 2.081429e − 03 36.46 8.995527e − 02 43.22 ×
G40 24 30 4.289400e − 03 5,0 2,927572e − 01 57,56 ×
G40 24 40 9.953200e − 03 1.081398e − 02 7,96 7.8483438 903 903 9018 G409 72 24 50 1.0e − 02 1.998208e − 02 3.99 1.529233e + 00 76.53 ×
G20 24 10 1.072000e - 86,49 4,020108e - 03 5,07 ×
G20 24 20 7.754000e - 04 1,50

38

- 2

982419e - 02

19.76 ×
G20 24 30 2.514600e - 03 3.216202e - 03 6902e - 03 21.89 ×
G20 24 40 5.834800e - 03 6.574839e - 03 11.26 2.316708e - 24 50 1.124600e - 02 1.369639e - 02 17.89 5.521245e - 01 40.31 ×
G05 21 8,0 э - 04 92.72 4.870600e - 04 0.60 ×
G05 21 20 4.258000e - 04 3.572204e - 03 3.26 ×
G05 21 30 1.380700e - 03 1.998695e - 9938 1.998695e - 9938 02 5.76 ×
G05 21 40 3.203600e - 03 3.652385e - 03 12.29000e - .09 ×
G05 21 50 6,174500e - 03 6.318746e - 03 2.28 5.163583e

38 9009 9037 9037 -

389
21 60 1.057340e - 02 1.046341e - 02 1.05 8.578888e - 02 8.20 ×