Python 列表，如何根据条件相邻数相加？

python里数列相邻数相加：

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1、使用 for循环，定义一个累加求和函数sum2(n)，for循环的作用就是循环遍历。def Sum(*args): count = 0 for i in args: count+=ireturn count

2、使用递归函数，定义一个累加求和函数sum3(n)，递归函数一定要设置递归的出口，即当函数满足一个条件时，函数不再执行，目的防止出现死循环；设置当n=1时 ，我们让函数返回1，return后面的代码不在执行。def sum_numbers(num): # 1.出口 if num == 1: return 1 # 2.数组累加 temp = sum_numbers(num - 1) return num + temp result = sum_numbers(3)print(result)

python定义一个函数求和,4以内的整数,普通函数实现怎么打

1、使用while循环

定义一个累加求和函数sum1(n),函数代码如下：



2、使用 for循环

定义一个累加求和函数sum2(n),函数代码如下：



3、使用递归函数

定义一个累加求和函数sum3(n),函数代码如下：



二、使用了三种实现累加求和的方法，分别定义了三个函数。

1、对0-100实现累加求和，令n=100，分别调用三个函数,

代码如下：



2、 控制台的输出结果都为：5050



3、这里需要注意的是：

1、在while循环中需要定义初始值和累加变量，防止出现死循环；

python定义求和函数

使用三种方法实现0-n累加求和

定义函数分别使用while循环、for循环、递归函数实现对0-n的累加求和

1、使用while循环

定义一个累加求和函数sum1(n),函数代码如下：

20200503163511.jpg

2、使用 for循环

定义一个累加求和函数sum2(n),函数代码如下：

20200503163523.jpg

3、使用递归函数

定义一个累加求和函数sum3(n),函数代码如下：

深入理解Python reduce函数

例如上面的例子，实现一个整形集合的累加。假设lst = [1,2,3,4,5],实现累加的方式有很多：

第一种：用sum函数。

sum(lst)

第二种：循环方式。

def customer_sum(lst):

result = 0

for x in lst:

result+=x

return result

def customer_sum(lst):

result = 0

while lst:

temp = lst.pop(0)

result+=temp

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print customer_sum(lst)

第三种：递推求和

def add(lst,result):

if lst:

temp = lst.pop(0)

temp+=result

return add(lst,temp)

else:

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print add(lst,0)

第四种：reduce方式

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst)

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst,0)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst,0)

有一个序列集合，例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],统计这个集合所有键的重复个数，例如1出现了两次，2出现了两次等。大致的思路就是用字典存储，元素就是字典的key,出现的次数就是字典的value。方法依然很多

第一种：for循环判断

def statistics(lst):

dic = {}

for k in lst:

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print(statistics(lst))

第二种：比较取巧的，先把列表用set方式去重，然后用列表的count方法

def statistics2(lst):

m = set(lst)

dic = {}

for x in m:

dic[x] = lst.count(x)

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print statistics2(lst)

第三种：用reduce方式

def statistics(dic,k):

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print reduce(statistics,lst,{})

或者

d = {}

d.extend(lst)

print reduce(statistics,d)

通过上面的例子发现,凡是要对一个集合进行操作的，并且要有一个统计结果的，能够用循环或者递归方式解决的问题，一般情况下都可以用reduce方式实现。

当前名称：python累加函数 python中的累加求和
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