python函数-组合数,python求数组的所有组合

用python 写 组合数C(m,n)=m!/n!/(m-n)!。试编写阶乘的函数及组合数的函数?

import math

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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))

如何用python计算根据N组3个数字组成的排列计算出下一组排列的概率

PERMUT 函数返回从给定数目的对象集合中选取的若干对象的排列数。

COMBIN 函数返回从给定数目的对象集合中提取若干对象的组合数。

python第六讲:组合数类型

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)


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文章起源:http://bzwzjz.com/article/dssogsj.html

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