怎么用Python实现等差数列

今天小编给大家分享一下怎么用python实现等差数列的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

Python实现等差数列

def arithemtic_sequence_based_generator(first=0, step=1, sequence_count=10):    for index in range(0, sequence_count):        yield first + index * step        index += 1if __name__ == "__main__":    generator = arithemtic_sequence_based_generator(first=0, step=5, sequence_count=10)    for number in generator:        print(number, end=" ")

运行结果：

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 

python等差数列生成器

典型的迭代器模式作用很简单——遍历数据结构。

不过，即便不是从集合中获取元素，而 是获取序列中即时生成的下一个值时，也用得到这种基于方法的标准接口。

例如，内置的 range 函数用于生成有穷整数等差数列（Arithmetic Progression，AP）， itertools.count 函 数用于生成无穷等差数列。

先来看等差数列：

"""等差数列实现。"""class ArithmeticProgression:    def __init__(self, begin, step, end=None):        self.begin = begin        self.step = step        self.end = end   # None -> 无穷数列    def __iter__(self):        result = type(self.begin + self.step)(self.begin)        forever = self.end is None        index = 0        while forever or result < self.end:            yield result            index += 1            result = self.begin + self.step * indexif __name__ == '__main__':    ap = ArithmeticProgression(0, 1, 3)    print(ap)    # print(list(ap))    a = iter(ap)    print(next(a))

这是个简单的示例，说明了如何使用生成器函数实现特殊的 __iter__ 方法。

然而，如果一个类只是为了构建生成器而去实现 __iter__ 方法，那还不如使用生成器函数。

毕竟，生成器函数是制造生成器的 工厂。

def aritprog_gen(begin, step, end=None):    result = type(begin + step)(begin)    forever = end is None    index = 0    while forever or result < end:        yield result        index += 1        result = begin + step * index

使用itertools模块生成等差数列

然而，itertools.count 函数从不停止，因此，如果调用 list(count())，Python 会创建一 个特别大的列表，超出可用内存，在调用失败之前，电脑会疯狂地运转。

不过，itertools.takewhile 函数则不同，它会生成一个使用另一个生成器的生成器，在指 定的条件计算结果为 False 时停止。因此，可以把这两个函数结合在一起使用，编写下述 代码：

利用 takewhile 和 count 函数，写出的代码流畅而简短。

import itertools # 注意，下面示例中的 aritprog_gen 不是生成器函数，# 因为定义体中没有 yield 关键字。# 但是它会返回一个生成器，# 因此它与其他生成器函数一样，# 也是生成器工厂函数。def aritprog_two_gen(begin, step, end=None):    first = type(begin + step)(begin)    ap_gen = itertools.count(first, step)    if end is not None:        ap_gen = itertools.takewhile(lambda n: n < end, ap_gen)    return ap_gen

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