相关疑难解决方法(0)

由于range对象按需生成值,是否意味着无论何时索引范围,迭代协议都会被调用到该索引？

我的意思是:

>>> R = range(1,11)
>>> print(R[5])
6

既然R[5]没有存储在内存中,是否每次都通过创建一个新的迭代器来计算？如果没有,如何索引范围对象？

我刚刚开始学习Python，我很好奇：

为什么 python 可以for快速计算某些函数（例如循环），但不能快速计算某些函数（例如 ）print？

我有以下功能：

def foo(length, num):
  return num in range(length)

这个函数的时间复杂度是多少？注意到range()在 Python 3 上创建 Range 对象，这个函数的时间复杂度是 O(1) 还是 O(N)？

想知道各种 Python 版本之间的时间复杂度是否也存在差异（2 对 3）。

除非我弄错了,否则范围只能包含唯一的数字.所以,一个数字可能在或不在.

我想只有当我们想要将一个范围作为许多可接受类型之一(动态)传递给某个函数时才有意义.

然而,似乎如果它会超过整个范围来计算一个数字,那将是非常低效的.

我尝试将它与" in" 进行比较,但在我的机器上看起来它们的时间相同.那可能是对的吗？

这里是Python的新手。我正在使用Python 3处理CodeAbbey的问题，并且希望获得帮助以缩短用户输入的代码。

假设我想从用户那里获得此输入：

3
2 3
4 5
6 7

第一行是案例数，接下来的每一行都是案例本身，带有2个参数。到目前为止，我已经想出了这样做的方法：

N=int(input('How many cases will you calculate?\n'))
print('Input parameters separated by spaces:')
entr = [list(int(x) for x in input().split()) for i in range(N)]

问题是我宁愿询问列表理解中的所有输入，然后分配N = entr [0]。但是，如何在不使用range（N）的情况下使列表理解将输入分成几行？

我试过了：

entr = [list(int(x) for x in input().split()) for x in input()]

但这不起作用。

p1 = (0, 10, 1)
p2 = (0, -20, -2)
p3 = (0,10,2)

嗨,

我有上面的代码,我只想快速计算每个范围内有多少项而不迭代它？(它是一些嵌套循环的一部分).所以p1会返回9.

还有更好的方法将这些变量传递给范围函数吗？

现在我起诉:

range(p1[0], p1[1], p1[2])

我正在尝试通过计算整数的超大幂来打印非常大的数字。尽管我的代码是正确的，但我没有观察到所需的输出。

通常，python解释器可以打印非常大的整数，与系统内存支持的一样大。考虑到这一假设，下面是我正在运行的代码。

a = int(input())
b = int(input())
c = int(input())
d = int(input())

import math
if a in range(1,1001):
    if b in range(1,1001):
        if c in range(1,1001):
            if d in range(1,1001):
                print((math.pow(a,b)+math.pow(c,d)))

我正在观察的输出是

4710194409608608302099333120

预期的输出是

4710194409608608369201743232

您能为我提供解决方法的指示吗？输入值为：

a = 9
b = 29
c = 7
d = 27

我想检查介于l和h之间的m.我可以写

if m<=h and m>=l

要么

m in range(l,h+1)

后者看起来更好,但是它需要超过O(1)时间吗？

因此，如果我想比较Python中的数字，例如，检查数字是否落在2到100的范围内。
以下哪种方法最可取，为什么？

使用比较运算符？

if(n>=2 and n<=100):
    print("Okay")

或使用range（）函数？

if(n in range(2,101)):
    print("Okay")

如果比较非常大，您的答案也会改变吗？

使用r = range(1500, 2500)，我x in r对x低于/在/高于范围进行了基准测试：

1000 in r :   58 ns \xc2\xb1 0 ns\n2000 in r :  101 ns \xc2\xb1 1 ns\n3000 in r :   58 ns \xc2\xb1 0 ns\n

检查1000比检查2000快？这是有道理的，对于 1000，Python 仅在检查范围的下限后就知道结果，而对于 2000，它需要检查两个边界。

检查3000比检查2000快？这是有道理的，对于 3000，Python 仅在检查范围的上限后就知道结果，而对于 2000，它需要检查两个边界。

嘿...等一下...

它如何知道首先检查哪个边界？1000和3000怎么能比2000检查得快呢？

基准代码（在线尝试！）：

from timeit import repeat\nfrom statistics import mean, stdev\n\nsetup = \'r = range(1500, 2500)\'\n\nn …