python程序设计思想有哪些,python的设计思想
Python是一种面向对象编程(oop)的脚本语言。
面向对象是利用对象(实体)的概念建立模型，模拟客观世界来分析、设计和实现软件的方法。
在面向对象编程中，对象包含两层含义，一层是数据，一层是动作。面向对象方法将数据和方法结合成一个整体，然后对系统进行建模。
python编程思想的核心是理解函数逻辑。如果解决一个问题的逻辑不清晰，那么你的代码看起来会非常混乱，难以阅读。所以一旦逻辑清晰，功能按照模块系统化编程，那么你的代码设计一定会很漂亮！
的任何程序设计都包括IPO，分别代表以下内容：
I:输入输入，程序的输入P:进程处理，程序的主逻辑进程O:输出输出，程序的输出。因此，如果你想通过计算机实现某种功能，那么基本的编程模式由三部分组成，如下：
IPO的确定：定义要实现的功能的输入输出，以及实现的主要逻辑流程；编程：用编程语言设计并显示计算和求解的逻辑过程；调试程序：按照逻辑流程调试编写好的程序，保证程序按照正确的逻辑正确运行。如果实现功能的逻辑比较复杂，就需要模块化，把复杂的问题分解成几个简单的问题，其中简单的问题可以进一步分解成更简单的问题，直到可以通过模块编程实现功能逻辑，这也是编程自顶向下的特点。摘要如下：
用几个小问题的形式表达一个普遍问题。用同样的方法进一步分解小问题，直到小问题可以用计算机简单明了地解决。2.2.1程序的一般框架printlnfo()第一步：打印程序的介绍性信息。
Getlnputs()第二步：获取程序运行参数：proA，proB，n
N局()第三步：用玩家A和b的能力值模拟N局。
PrintSummary()第四步：输出玩家A和B赢得游戏的次数和概率。
2.2.2编程#导入python资源包
从随机导入随机
#用户体验模块
def printIntro():
Print(这个程序模拟两个玩家A和B之间的某种竞技比赛)
Print(程序运行需要A和B的能力值(用0到1之间的小数表示)
#获取A和b的能力值和会话模块。
def getIntputs():
A=eval(input(请输入A的能力值(0-1):))
B=eval(输入(请输入b的能力值(0-1):))
N=eval(输入(模拟匹配数：))
返回a，b，n
#模拟N场比赛模块
def simNGames(n，probA，probB):
winsA，winsB=0，0
对于范围内的I(n):
scoreA，scoreB=simOneGame(probA，probB)
如果得分a得分b:
winsA=1
否则：
winsB=1
返回winsA，winsB
#判断比赛的结束条件
def gameOver(a，b):
返回a==15或b==15
#模拟n个单机游戏=模拟n个游戏
def simOneGame(probA，probB):
scoreA，scoreB=0，0
服务=A
而不是gameOver(scoreA，scoreB):
if serving==A :
if random() probA:
scoreA=1
否则：
服务=B
否则：
if random() probB:
scoreB=1
否则：
服务=A
返回scoreA，scoreB
#打印结果模块
def printSummary(winsA，winsB):
n=winsA winsB
打印(竞争分析开始，共模拟{}场比赛。格式(n))
Print(玩家A赢了{}局，占{:0.1%} 。格式(winsA，winsA/n))
Print(玩家B赢了{}局，占{:0.1%} 。格式(winsB，winsB/n))
def main():
printIntro()
Proba，probb，n=getinputs () #获取用户A和B的能力值和游戏数n。
Winsa，winsb=simngames (n，proba，probb) #得到A和b的次数。
Summary (winsa，winsb) #返回A和b的结果。
Main()2.2.3测试结果
自顶向下的方法实际上是用递归来解决子问题。最终解只需要调用递归，子问题递归求解到下一级。
编程：
缓存={}
定义纤维(数量):
如果数量在缓存中：
返回缓存[数字]
如果数字==0或数字==1:
返回1
否则：
高速缓存[数量]=光纤(数量- 1)光纤(数量- 2)
返回缓存[数字]
if __name__==__main__ :
打印运行结果(fib(35)):
1930352理解自顶向下的设计思维：分而治之
自底向上(执行)是一种有效的逐步构建复杂系统的测试方法。首先把要解决的问题分成三个要素进行测试，然后按照自上而下的逆向路径进行操作，然后一步步组装各个单元，直到用组装的思想对系统的所有部分进行测试和验证。
理解自下而上的执行思维：模块化集成
自下而上的分析思想：
每当栈中的符号串和剩余的符号串组成一个句型时，当句柄出现在栈顶的符号串中时，句柄用于归约。这样，它会减少，直到输入字符串中只剩下结束符号，堆栈中的符号中只剩下开始符号。此时，输入的符号串被认为是符合语法的句子，否则将报错。自底向上是解决动态规划问题的一种方法。它不是递归，而是直接用循环来计算所有可能的结果，把子问题的解逐步累加到上层。在求解子问题最优解的同时，也等价于求解整个问题的最优解。最困难的部分是找到递归关系，或状态转移方程，以解决最终问题。
3.2.1问题描述你现在想买很多算法书。有一个容量为v的背包，这家店有n件商品。问题是你最多只能取Wkg，其中wi和vi分别代表第I件商品的重量和价值。最终目的是获得最大价值，弄清楚哪些物品可以放进背包。
每种商品你都有两种选择：要不要。
3.2.2自下而上分析首先要做的是找出“子问题”是什么。通过分析发现，背包每装入一个新的物品，剩余的承载能力就可以作为一个新的背包来求解，直接推到载荷为0的背包问题。
M[i，w]用来表示被盗物品的总价值，其中I表示物品总数，W表示总重量。所以，求解m[i，w]是一个子问题。那么，当你看到某个商品I，如何决定是否把它装进背包，你需要考虑以下几点：
这件物品的重量大于背包的总重量。不管怎样，用一种商品代替它；产品重量小于背包总重量，尽量放进去。如果装不下，就把其他东西换出来，看看放进去后总价值是不是更高。否则，遵循前面的加载方法；极端情况下，所有物品都装不下或者背包承载量为0，那么总价值为0；从以上分析可以得出，m[i，w]的状态转移方程为：
m[i，w]=max{m[i-1，w]，m[i-1，w-wi] vi}
3.2.3编程#循环公式，自下而上求解
缓存={}
项目=范围(1，9)
权重=[10，1，5，9，10，7，3，12，5]
值=[10，20，30，15，40，6，9，12，18]
#最大负载能力
W=4
def背包():
对于范围内的W(w1):
cache[get_key(0，w)]=0
对于i in项：
cache[get_key(i，0)]=0
对于范围内的W(w1):
如果w=重量[i]:
if cache[get_key(i-1，w-weights[I])]values[I]cache[get _ key(I-1，w)]:
cache[get_key(i，w)]=values[i] cache[get_key(i-1，w-weights[i])]
否则：
cache[get_key(i，w)]=cache[get_key(i-1，w)]
否则：
cache[get_key(i，w)]=cache[get_key(i-1，w)]
返回缓存[get_key(8，W)]
def get_key(i，w):
返回字符串(I)，字符串(w)
if __name__==__main__ :
#背包可以把所有东西都放进去。我们来假设一下。开始
print(backpack())29转载请联系作者授权，否则将追究法律责任。
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