在Python 3.7及以上版本中,math.comb()函数用于计算组合数,并返回一个整数。如果传入的参数不合法,例如列表中的元素是负数,那么函数将引发ValueError异常。如果参数的值太大,导致计算结果超出了Python可以表示的最大整数范围,那么函数将返回OverflowError异常。
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如果math.comb(f1(LIST), f2(LIST))返回0,有可能是以下几个原因之一:
f1(LIST)和f2(LIST)的返回值之一是0,那么它们相乘的结果也会是0。这时,math.comb()函数将返回0。
f1(LIST)和f2(LIST)的返回值之一太大,超出了Python可以表示的最大整数范围。这时,math.comb()函数将返回OverflowError异常。
f1(LIST)和f2(LIST)的返回值之一是负数,这时math.comb()函数将引发ValueError异常。如果没有对异常进行处理,程序将会中断并输出错误信息。
如果你需要进一步确定为什么会返回0,可以打印出f1(LIST)和f2(LIST)的返回值,检查它们是否满足预期。另外,你也可以尝试使用try-except语句捕获ValueError和OverflowError异常,以查找原因并采取相应的措施。例如:
import mathtry:
result = math.comb(f1(LIST), f2(LIST))except ValueError: print("Invalid argument - negative value found in the list")except OverflowError: print("Result is too large to represent as an integer")else: print("Result is:", result)
这样可以让程序更加健壮,并且在出现异常时能够提供有用的提示信息。
def C(n,m):
if m n :
return 0
elif m == 1:
return n
elif n == 1:
return 1
else:
return C(n-1,m-1)+C(n-1,m)
print(C(5,1)) # 5
print(C(5,2)) # 10
print(C(5,3)) # 10
print(C(5,4)) # 5
print(C(5,5)) # 1
定义:集合是多个元素的无序组合
特点:集合类型与数学中的集合概念一致,几何元素之间无序、每个元素唯一、不存在相同元素,几何元素不可更待、不能存在可变数据类型。
非可变数据类型:整数、浮点数、复数、字符串类型、元组类型等
表示:{},元素间用,分隔
建立:{} 或者set{},建立空集合必须使用set{}
举例:
基本操作符:
增强操作符:
实例:
A-B
{123}
B-A
{'3','1','2'}
AB
{'p','y'}
A|B
{'1','p','2','y','3',123}
A^B
{'2',123,'3','1'}
p123y
A
set()
1.包含关系比较:
True
False
2.数据去重
{'p','y',123}
['p','y',123]
定义:序列是具有先后关系的一组元素
特点:序列是一维元素向量,元素类型可以不同,元素可以相同:类似数学元素序列:元素间有序列引导,通过下标访问序列的特定元素
序列是一个基类类型,衍生为:字符串类型、元组类型、列表类型
序号的定义:正向递增序号、反向递减序号,与字符串中相似。
['.io',123,'python']
'oi.321nohtyp'
序列类型的通用函数和方法:
3
'y'
定义:元组类型是序列类型的一种扩展,一旦创建就不能修改
形式:元组使用()或者tuple()创建,元素之间用逗号分隔:小括号使不使用都可以。
举例:
('cat','dog','tiger','human')
(4352,'bule',('cat','dog','tiger','human'))
元组类型继承序列类型全部通用操作:操作符、处理函数、处理方法
元组类型创建后不能修改,因此没有特殊操作
('human','tiger',dog','cat')
'tiger'
定义:列表是序列类型的一种扩展,创建后其中的元素可以被随意修改
使用:[]或者list()创建,元素间可以用逗号隔开,列表中各元素类型可不同,无长度限制
['cat','dog','tiger',1024]
['cat','dog','tiger',1024]
列表类型操作函数及其方法:
['cat',1,2,3,4,'tiger',1024]
修改列表:
练习:
序列:元组和列表两种重要类型
应用场景:元组用于元素不改变的场景,更多用于固定搭配场景:列表更加灵活,它是最常用的序列类型
作用:表达一组有序数据并且处理问题;数据保护
元素遍历:
元组类型:
数据保护:不希望数据被程序所改变,转换成元组类型
('cat',1,2,3,4,'tiger',1024)
基本统计值需求:给出一组数并且理解
定义:总个数、求和、平均值、方差、中位数...
总个数:len()
求和:for...in
平均值:求和/总个数
方差:各数据与平均数差的平方的和的平均数
中位数:排序,然后... 奇数找中间一个,偶数中间两个的平均
映射:是一种索引和数据的对应关系,也是键和值的对应关系。
映射类型:由用户数据为定义索引
字典类型:数据的组织与表达的一种新的形态,是映射的体现。
键值对:键是数据索引的扩展,字典是键值对的集合,键值对间无序。
生成:{}和dict()创建,键值对之间用冒号:表示
举例:{键1:值1,键2:值2,...,键n:值n}
在字典变量中,通过键获得值:
字典变量={键1:值1,...,键n:值n}
值=字典变量[键]
字典变量[键]=值
用[]来向字典中增加或者索引键值对
举例:
'北京'
生成空字典:
de={};type(de)
class 'dict'
type(x) 返回变量x的类型
举例:
True
dict_keys(['中国','美国','法国])
dict_values(['北京','华盛顿','巴黎'])
实例:
'北京'
'伊斯兰堡'
('中国','北京')
练习:
1.映射的表达:映射无处不在,键值对也无处不在,统计数据出现的次数,数据是键,次数是值。
字典的主要作用:表达键值对的数据进而操作他们
2.元素遍历:
for k in d:
语句块
定义:jieba库是优秀的第三方中文分词库,需要额外安装
安装方法:(cmd命令下)pip install jieba
作用:利用中文词库确定汉字间的关联概率,字间概率大的组成词组,形成分词效果,用户还可以向其中自定义的添加词组。
分类:精确模式、全模式、搜索引擎模式
精确模式:将词组精确的分开,不存在冗余单词
全模式:将所有可能的词组都扫描出来,有冗余
搜索引擎模式:在精确模式的基础上,将长词再次切分
举例:
['中国','是','一个','伟大','的','国家']
['中国','国是','一个','伟大','的','国家']
['中华','华人','人民','共和','共和国','中华人民共和国','是','伟大','的']
需求:一篇文章中出现的词的频率统计
分类:英文文本,中文文本
举例:
英文:哈姆雷特(hamlet)
中文:三国演义(threekingdoms)
import math
m = int(input("请输入第一个数字:"))
n = int(input("请输入第二个数字:"))
if m 0 or n 0 or m - n 0:
print("负数是没有阶乘,请重新输入!")
else:
result = math.factorial(m) / math.factorial(n) / math.factorial(m - n)
print("按照公式C(m, n) = m!/n! /(m - n)!,C({0},{1})的答案为 {2}".format(m, n, result))
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