本章知识点 :> 编程实战
（没错，我们想尝试解决真实的地铁问路问题）
孰能生巧
前面3章我们学习了 函数 列表 字典 相关知识。
- 编程就是一个熟练的过程。
- 针对这些知识，我们在看几个小问题
- 1/ 打印n以内的奇数，n是一个整数，要求用函数实现。
- 按照惯例，先定义名字
n以内奇数发现法 - 输入:n
*输出：打印所有数
#还记得如何定义函数吗 （第5章知识)
def findji(n):
#先定义一个数初始值为1
i = 1
#循环
#重复判断i是不是为奇数，当然i要不断加1
while i < n:
if i % 2 == 1:#判断奇数的方法
print(i)
i = i +1 #别忘记
#没有return
试一下 在线Python
- 2/ 写一个函数，要求随机生成一个数a （0-100）再生成一个数b(0-100), 再随机的做一次四则运算(+ - * /)，打印算式和结果
- 按照惯例，先取函数名：
“随机四则运算器" - 输入： 无
- 输出： 打印算式和结果
思路：随机我们可以用random.randint函数
思路：运算随机怎么做呢？一般方法是这样，我们可以把
+ - * /存入一个列表
list = ['+', '-', '*', '/']此时我们用randint函数去随机生成下标（0，1，2，3），再用下标取出运算符
import random #注意import
def rand_jisuan():
a = random.randint(0,100)
b = random.randint(0,100)
list = ['+', '-', '*', '/']
i = random.randint(0,3)
op = list[i]
#现在注意：不能直接用 a op b 的语句哦~（op是个字符串)
if op == '+': #要用if语句
print(str(a) + op + str(b) + "=" + str(a+b))
if op == '-': #要用if语句
print(str(a) + op + str(b) + "=" + str(a-b))
if op == '*': #要用if语句
print(str(a) + op + str(b) + "=" + str(a*b))
if op == '/' and b != 0: #要用if语句,注意b不能等于0
print(str(a) + op + str(b) + "=" + str(a/b))
试一下 在线Python3/ 假设我们有 地球文 和 外星文的 对照表，如下：(要求实现一个翻译函数从 地球文可以翻译到外星文)
# 外星文的规则就是地球文1对1的翻译
# "我" -》"查" ， "爱" =》 "踢" ，"你" =》 "岗"
- 取名：
外星文翻译器 - 输入: "我爱你" （中文)
- 输出：”查踢岗“ (外星文)
- 思路：我们可以用字典把对应关系存储起来（"我" -》"查" ， "爱" =》 "踢" ，"你" =》 "岗" ）
- 思路：我们可以循环一个字符串(
for in语句，后面字符串部分会再讲)
for s in "我爱你":
print(s) - 上述的代码会遍历字符串并打印每一个字符
def fanyi(zhongwen):
d = {'我':'查', '爱':‘踢’, '你':'岗'}
waixin = '' #建立一个字符串存储外星文
for s in zhongwen:
w = d[s] #查出字典
waixin = waixin + w #把翻译出来的字加到waixin后面
return waixin
试一下 在线Python
几个补充语法
- 上面的几个问题都可以自己独立写出来了吗？
- 如果还不能也没关系，跟着写出之后，可以回头去尝试默写一遍。
- 下面讲几个跟
循环if函数相关的补充语法，很多时候使用这些语法会方便很多！ - 你只要有一个印象，之后遇到类似问题可以回来查一查。
- 1 /
break和continue - 我们可以在
循环里控制循环的跳出 (whilefor) - 这句话不好理解，可以用图示的方法来做一个说明
break
#break直接跳出循环
#当i=5的时候，退出循环
i = 0
while i < 10:
print(i)
if i == 5:
break
i = i + 1
print("end")
-
图示
用图来解释 思考一下：这个程序执行会打印什么？（打印 0， 1，2，3，4 之后就跳出了）
试一下 在线Python
continue
#continue跳出当次循环继续下一次
#continue跟break很像
#当i=5的时候，跳出当前循环
i = 0
while i < 10:
if i == 5:
continue
print(i)
i = i + 1
print("end")
-
图示一下
- 不知道为什么叫
continue这个名字，总之，continue不是完全跳出循环，而是跳到循环开头(也就是不执行continue后面的语句) - 思考一下：上面的代码。当
i == 5时continue会发生什么？（会发生死循环，因为i一直等于5，没机会+1)
试一下 在线Python
修改一下：
#当i=5的时候，跳出当前循环
i = 0
while i < 10:
i = i + 1
if i == 5:
continue
print(i)
print("end")这次不会
死循环了, 输出 1,2,3,4,6,7,8,9,10 (没有5，因为当i==5时跳过print语句）
试一下 在线Python
2 /
if else 分支语法之前说的
if，是：“如果”条件满足，就做xxx
a = 10
if a < 100:
print("a < 100")if else表示的意思是“如果”条件满足，就做xxx，否则就做yyy
a = 10
if a < 100:
print("a < 100")
else:
print("a >= 100")
- 注意哦，
if和else两个代码段只会执行1个 - 思考：这段代码输出什么？
试一下 在线Python
现在改一下代码：
a = 10
if a < 100:
print("a < 100")
print("a >= 100")这次你再思考一下会输出什么？再改一下a=100，由输出什么?
试一下 在线Python-
来个图示会更好理解
image.png
数据结构
- 我们平常总说，程序由
数据结构和算法组成 - 其实写程序也很像是写文章，
数据结构就是文章里的名词,算法就是动词 - 我们学过的基本数据有
整数字符串浮点数布尔值None列表字典 - 很有意思的是，现实中的数据不管是什么结构，都可以用这些类型组合表示。
- 我们并不缺表示方法，只是缺少从现实问题设计出合适的
结构的能力。
- 比如：如何表示1号线和2号线合起来的地铁线路？( 更多线路先不考虑，太复杂了)
- 注意：这个结构要方便我们计算最优的地铁问路算法.
- 思考一下：先把各个站点简化表示为
ab... - 可以用字典存储吗？
d = {'a':'b', 'b':'c'} #这也是之前的表示方法 - 如果用一个d 来表示 1，2号两个地铁可以吗？（注意：换乘站问题)
- 现在我们注意到，
换乘站问题是最关键的。 - 既然不能同时用一个d 表示两条线，那我们就创建2个字典
d1 = {'a':'b', 'b':'c'} d2 = {'a1':'b1', 'b1':'c1'}- 思考一下: 当问路的起始站 和 终点站不在1条线（比如起始站在1号线，终点在2号线）？
- 这个时候，我们肯定要用上换乘站。所有需要一个结构存储换乘站信息，用什么好呢？
- 可以用列表，
list = ['复兴门', '建国门']
试一下 在线Python
算法
-
问路算法
1和2号线合体
d1 = {'a':'b', 'b':'c'} #1号线
d2 = {'a1':'b1', 'b1':'c1'} #2号线
huan = ['复兴门', '建国门']
现在，我们考虑一下问路问题？
其中最要紧的是 换乘问题？对吧！
如果 起点 和 终点 都在 1条线上，那就是之前的问题
如果 起点 和终点 分别在1，2号上呢？
那一定要换乘了，从起点 a 到终点b的最短路径是多少？
最短路径 是不是 可以先计算a 到换乘站的最短路径，再计算换乘站到b的最短路径？
a->x (换乘站)最短路径为 s1，x->b 最短路为s2 ，假设 s1+ s2 不是a->b的 最短路径
在这个假设之下，一定有有一个s3 比s1小，或s4比s2小，不符合实际，因此s1 + s2 就是最短路径。
最后，还得考虑一个特殊情况，假设起点和终点在换乘站上，那就需要分别在1，2号线上计算最短路径。
试一下 在线Python可以定义一个函数
地铁线路最短路径（解决1条线的最短路径查询)输入：d start end
输出：方向，zou_num
def ditie_cha(d, start,end): #这里的d是地铁路径
#...
- 再定义一个函数
1-2号线最短路径 - 输入： start end
- 输出： print(走法)
def ditie_line12(start, end):
#...
- 我们知道
d1d2只能表示1个方向，还需定义d10d20表示反方向 - 当然最好是有一个函数能转化
d1d2->d10d20
def ni_d(d): #把d反过来
#...
综合运用
- 我们只实现最关键的部分就可以了
def ditie_cha(d, start,end): #这里的d是地铁路径
num = 0#刚开始为0
if (start in d) == False or (end in d) == False: #如果不在这条线上
return (None, -1) #-1表示走不到
total = len(d) #计算最多走的站数
next = start
while num < total:
next = d[next]
num = num + 1
if next == end:#如果找到直接返回
return (d[‘fangxiang'], num)
return (None, -1) #找一遍都没有，返回-1
def ni_d(d): #把d反过来
#d={'a':'b','b':'c'}
d1 = {}
for s,n in d.items():
d1[n] = s
return d1
#比较最短路径函数
def min(list):
``
d1 = {'fangxiang':'右','四惠东':'四惠','四惠':'大望路','大望路':'国贸','国贸':'永安里','永安里':'建国门',
'建国门':'东单','东单':'王府井','王府井':'天安门东','天安门东':'天安门西','天安门西':'西单','西单':'复兴路',
'复兴路':'南礼士路','南礼士路':'木樨地'}
d10 = ni_d(d1)
d10['fangxiang'] = '左'
d2 = {'fangxiang':'右','前门':'崇文门','崇文门’:'北京站'，'北京站':'建国门','建国门’:'朝阳门'，'朝阳门':'东四十条','东四十条’:'东直门'，'东直门':'雍和宫','雍和宫’:'安定门'，'安定门':'鼓楼大街','鼓楼大街’:'积水潭'，'积水潭':'西直门','西直门’:'车公庄', '车公庄':'阜成门','阜成门':'复兴门','复兴门':'长椿街','长椿街':'和平门','和平门':'前门'}
d20 = ni_d(d2)
d20['方向'] = '左'
huan = ['复兴门', '建国门']
def ditie_line12(start, end):
global fangxiang,huan,d1,d10,d2,d20
#如果正好在换乘站上
if huan.index(start) ! = -1 and huan.index(end) != -1:
#四个路线尝试
f1,n1 = ditie_cha(d1, start, end)
f2,n2 = ditie_cha(d10, start, end)
f3,n3 = ditie_cha(d2, start, end)
f4,n4 = ditie_cha(d20, start, end)
f,n = min([[f1,n1],[f2,n2],[f3,n3],[f4,n4]])
elif start in d1 and end in d1:
f1,n1 = ditie_cha(d1, start, end)
f2,n2 = ditie_cha(d10, start, end)
f,n = min([[f1,n1],[f2,n2])
elif start in d2 and end in d2:
f1,n1 = ditie_cha(d2, start, end)
f2,n2 = ditie_cha(d20, start, end)
f,n = min([[f1,n1],[f2,n2])
else: #最后一种情况就是分别在2条线
...
