Python算法实践Week2-分支程序设计

# 数据结构与算法 # Python # 笔记

Hsinyan

2022/01/26

1 min read

0x00 分支结构

问题的提出输入两个整数存放与a和b中，使得a中存放的数据小于b中存放的数据。
分析
输入两个数a和b
a可能小于b也可能大于b
- 如果a小于b，不做任何处理
- 反之，交换a和b
这类型的问题需要对不同的情况做不同的处理，这样的问题，顺序结构无法解决
分支结构的三种基本形式(单分支、双分支和多分支)

单分支结构

单分支结构的语法形式

if (条件表达式)：
	语句块
# 条件表达式可以是任意表达式，只要结果不为0即认为True,否则为False
# 语句块：可以是一条语句，也可以是多条语句

上述问题的解决
问题重述：输入两个整数存放与a和b中，使得a中存放的数据小于b中存放的数据。
Python语言解决

# 输入两个整数存放与a和b中，使得a中存放的数据小于b中存放的数据。
# 使用分支结构
a = int(input('请输入a:'))
b = int(input('请输入b:'))
print('处理前')
print('a={},b={}'.format(a, b))
if a > b:
    a, b = b, a  # 交换a,b变量值
print('处理后')
print('a={},b={}'.format(a, b))

双分支结构

双分支结果的语法形式
问题：比较两个数的大小，输入两个数，输出较大的数
问题：输入三条边的长度，判断是否能组成三角形
问题：划船问题，一个老师带个x个学生去划船，每条船最多装4个人，问需要多少船。

多分支结构

多分支结构的语法形式
问题：计算分段函数的值，当x>1时，y=x,当x<-1时，y=-x,当x介于-1和1之间时，y=1
算法流程图
Python语言实现

# 计算分段函数的值，当x>1时，y=x,当x<-1时，y=-x,当x介于-1和1之间时，y=1
x = float(input('请输入x:'))
if x > 1:
   y = x
elif x < -1:
   y = -x
else:
   y = 1
print('y={}'.format(y))

问题：已知某课程的百分之分数mark，将其转换为五级制
问题：已知坐标点(x,y),判断其所在象限

## 已知坐标点(x,y),判断其所在象限
x = float(input('请输入x坐标值：'))
y = float(input('请输入y坐标值：'))
if x == 0 and y == 0:
    print('该点在原点')
elif x == 0:
    print('该点在y轴上')
elif y == 0:
    print('该点在x轴上')
elif x > 0 and y > 0:
    print('第一象限')
elif x < 0 and y > 0:
    print('第二象限')
elif x < 0 and y < 0:
    print('第三象限')
elif x < 0 and y > 0:
    print('第四象限')

问题：判断某一年是否为闰年判断闰年的条件是：年份能被4整除但不能被100整除，或者能被400整除。
流程图
Python语言实现

# 判断某一年是否为闰年
# 判断闰年的条件是：年份能被4整除但不能被100整除，或者能被400整除。
# 方法1：使用多分支结构
y = int(input('请输入年份:'))
if y % 4 == 0 and y % 100 != 0:
    print('{}年是闰年'.format(y))
elif y % 400 == 0:
    print('{}年是闰年'.format(y))
else:
    print('{}年不是闰年'.format(y))
# 方法2：借助逻辑运算符
y = int(input('请输入年份:'))
if (y % 4 == 0 and y % 100 != 0) or (y % 400) == 0:
    print('{}年是闰年'.format(y))
else:
    print('{}年不是闰年'.format(y))

讨论下述条件表达式

if (y % 4 == 0 and y % 100 != 0) or (y % 400) == 0:
if (y % 4 == 0 and y % 100 ) or (y % 400) == 0:
if (not(y % 4) and y % 100 ) or (y % 400) == 0:

上述三个条件表达式均具有同一效果，但是第一条更简单易懂

0x01 好程序的三个指标

简单易懂
扩展性强
忠实于自己的算法

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