Thế còn :
sum[map[lambda x:x*x,l]]
Chúng tôi cũng sử dụng
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
7:print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
Chúng ta có thể lấy phần tử đầu tiên, lấy hình vuông của nó, sau đó thêm nó vào đầu danh sách để chúng ta có thể đảm bảo rằng nó bình phương. Sau đó, chúng tôi tiếp tục sử dụng giảm. Nó không đáng để tất cả công việc đó, vì chúng tôi có những lựa chọn thay thế tốt hơn.
reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
Chỉ vì tò mò, tôi đã cố gắng so sánh ba giải pháp để tổng hợp các bình phương của các số
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
8 được tạo bởi print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
9 và tính thời gian thực hiện của mọi hoạt động.l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
Đầu ra:
Sử dụng
reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
0 nhanh hơn
using Reduce numbers: 0:00:00.003371
Sum after map square operation: 0:00:00.002044
using list comprehension to sum: 0:00:00.000916
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọc
Bàn luận
The power of lambda functions to perform lengthy tasks in just one line, allows it combined with reduce which is used to accumulate the subproblem, to perform this task as well. Works with only Python 2.
Python là ngôn ngữ của các pháp sư có thể được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ tẻ nhạt và lặp đi lặp lại một cách dễ dàng và ngắn gọn và có kiến thức để sử dụng công cụ này một cách đầy đủ nhất luôn hữu ích. Một ứng dụng nhỏ như vậy có thể là tìm thấy một số bình phương của danh sách chỉ trong một dòng. Hãy để thảo luận về những cách nhất định trong đó điều này có thể được thực hiện.
Phương pháp số 1: Sử dụng công suất Lambda của các chức năng Lambda để thực hiện các tác vụ dài chỉ trong một dòng, cho phép nó kết hợp với giảm được sử dụng để tích lũy biểu tượng phụ, để thực hiện nhiệm vụ này. Chỉ hoạt động với Python 2.
reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
2reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
3 reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
4reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
5reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
6reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
7reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
6reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
9reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
6l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
1reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
6l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
3l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
4l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
5 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
6l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
7 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
8 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
9
using Reduce numbers: 0:00:00.003371
Sum after map square operation: 0:00:00.002044
using list comprehension to sum: 0:00:00.000916
0
1
using Reduce numbers: 0:00:00.003371
Sum after map square operation: 0:00:00.002044
using list comprehension to sum: 0:00:00.000916
3 reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
7print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
6l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
5
using Reduce numbers: 0:00:00.003371
Sum after map square operation: 0:00:00.002044
using list comprehension to sum: 0:00:00.000916
6
using Reduce numbers: 0:00:00.003371
Sum after map square operation: 0:00:00.002044
using list comprehension to sum: 0:00:00.000916
8 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
8__
using Reduce numbers: 0:00:00.003371
Sum after map square operation: 0:00:00.002044
using list comprehension to sum: 0:00:00.000916
The original list is : [3, 5, 7, 9, 11] The sum of squares of list is : 285
5 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
6l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
The original list is : [3, 5, 7, 9, 11]
The sum of squares of list is : 285
5
8 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
9l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
The original list is : [3, 5, 7, 9, 11]
The sum of squares of list is : 285
8
The similar solution can also be obtained using the map function to integrate and sum function to perform the summation of the squared number.
Python là ngôn ngữ của các pháp sư có thể được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ tẻ nhạt và lặp đi lặp lại một cách dễ dàng và ngắn gọn và có kiến thức để sử dụng công cụ này một cách đầy đủ nhất luôn hữu ích. Một ứng dụng nhỏ như vậy có thể là tìm thấy một số bình phương của danh sách chỉ trong một dòng. Hãy để thảo luận về những cách nhất định trong đó điều này có thể được thực hiện.
l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
5 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
6l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
7 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
8 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
9
using Reduce numbers: 0:00:00.003371
Sum after map square operation: 0:00:00.002044
using list comprehension to sum: 0:00:00.000916
0
using Reduce numbers: 0:00:00.003371
Sum after map square operation: 0:00:00.002044
using list comprehension to sum: 0:00:00.000916
1reduce[lambda x,y: x+y*y,[l[:1][0]**2]+l[1:]]
3 def sum_of_squares_for_loop[end_number]: sum_of_squares = 0 for num in range[end_number + 1]: sum_of_squares += num ** 2 return sum_of_squares print[sum_of_squares_for_loop[5]] # Returns: 551
l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
6def sum_of_squares_for_loop[end_number]: sum_of_squares = 0 for num in range[end_number + 1]: sum_of_squares += num ** 2 return sum_of_squares print[sum_of_squares_for_loop[5]] # Returns: 553
l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
6
using Reduce numbers: 0:00:00.003371
Sum after map square operation: 0:00:00.002044
using list comprehension to sum: 0:00:00.000916
5l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
5 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
6The original list is : [3, 5, 7, 9, 11] The sum of squares of list is : 2855
l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
8 l=range[10000]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l]
print['using Reduce numbers: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[map[lambda x:x*x,l]]
print['Sum after map square operation: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
from datetime import datetime
start_time = datetime.now[]
print sum[ i*i for i in l]
print['using list comprehension to sum: {}'.format[datetime.now[] - start_time]]
9The original list is : [3, 5, 7, 9, 11] The sum of squares of list is : 2858
Đầu ra:
The original list is : [3, 5, 7, 9, 11] The sum of squares of list is : 285
Trong bài đăng này, bạn sẽ học các cách khác nhau để tính toán một tổng hình vuông của Python. Bạn sẽ học các phương pháp khác nhau để tính tổng các bình phương để tìm phương pháp hiệu quả nhất. Bạn cũng sẽ học cách tính tổng hình vuông giữa hai số nguyên khác nhau.
- Tổng các hình vuông là gì?
- Tổng số bình phương với một vòng lặp cho vòng lặp
- Tổng số bình phương với một danh sách hiểu biết
- Tính tổng các bình phương với một công thức
- Phương pháp hiệu quả nhất để tính tổng hình vuông python là gì?
- Tổng số bình phương giữa hai số nguyên trong Python
- Sự kết luận
Tổng các hình vuông là gì?
Tổng số bình phương với một vòng lặp cho vòng lặpsum of squares refers to the sum of the squared numbers in a range of numbers. So, say you wanted to find the sum of squares of the numbers from 1 through N, this would be represented by:
1² + 2² + 3² + 4².....+ N²
Tổng số bình phương với một danh sách hiểu biết
Tổng số bình phương với một vòng lặp cho vòng lặp
Tổng số bình phương với một danh sách hiểu biết
Tính tổng các bình phương với một công thức
sum_of_squares = 0 for num in range[6]: sum_of_squares += num ** 2 print[sum_of_squares] # Returns: 55
Phương pháp hiệu quả nhất để tính tổng hình vuông python là gì?
Các & nbsp; tổng của bình phương & nbsp; đề cập đến tổng số các số bình phương trong một loạt các số. Vì vậy, hãy nói rằng bạn muốn tìm tổng hình vuông của các số từ 1 đến N, điều này sẽ được biểu thị bằng:
def sum_of_squares_for_loop[end_number]: sum_of_squares = 0 for num in range[end_number + 1]: sum_of_squares += num ** 2 return sum_of_squares print[sum_of_squares_for_loop[5]] # Returns: 55
Tổng số bình phương với một danh sách hiểu biết
Tính tổng các bình phương với một công thức
Phương pháp hiệu quả nhất để tính tổng hình vuông python là gì?
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
0Các & nbsp; tổng của bình phương & nbsp; đề cập đến tổng số các số bình phương trong một loạt các số. Vì vậy, hãy nói rằng bạn muốn tìm tổng hình vuông của các số từ 1 đến N, điều này sẽ được biểu thị bằng:
Tổng các bình phương biểu thị một thước đo biến thể và có thể được sử dụng để tính độ lệch từ một giá trị trung bình.
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
1Tính tổng các bình phương với một công thức
Phương pháp hiệu quả nhất để tính tổng hình vuông python là gì?
Các & nbsp; tổng của bình phương & nbsp; đề cập đến tổng số các số bình phương trong một loạt các số. Vì vậy, hãy nói rằng bạn muốn tìm tổng hình vuông của các số từ 1 đến N, điều này sẽ được biểu thị bằng:
Tổng các bình phương biểu thị một thước đo biến thể và có thể được sử dụng để tính độ lệch từ một giá trị trung bình.
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
2Trong đó n đại diện cho số lượng các chữ số để tính toán.
Cách dễ nhất để tính toán điều này là biến điều này thành một hàm:
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
3Chúng tôi đặc biệt sử dụng & nbsp; ________ 107 & nbsp; vì chúng tôi muốn trả về số nguyên. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các loại phân chia khác nhau trong Python, hãy xem & NBSP; Python Division: Float và Integer Division.
Phương pháp hiệu quả nhất để tính tổng hình vuông python là gì?
Để tìm phương pháp hiệu quả nhất, chúng ta cần chạy điều này so với một số số khá lớn.
Hãy để tạo ra một người trang trí Python và xem mỗi phương pháp này mất bao lâu. Để tìm hiểu thêm về trang trí, hãy xem tài liệu chính thức ở đây.
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
4Mặc dù tiết kiệm thời gian trên số lượng nhỏ tương đối ngoài lề, nhưng một khi bạn có được tính toán lớn hơn, phương thức công thức là & nbsp; cho đến nay & nbsp; nhanh nhất vì nó không tăng thời gian chạy cho dù bạn có bao nhiêu giá trị!by far the fastest as it does not increase in runtime no matter how many values you throw at it!
Tổng số bình phương giữa hai số nguyên trong Python
Cuối cùng, hãy để Lôi tìm cách tính tổng các hình vuông giữa hai số nguyên. Các phương pháp mà chúng tôi đã xem xét cho đến nay bắt đầu từ 1, nhưng điều này có thể không tối ưu cho những gì bạn muốn làm.
Đối với phương pháp này, chúng ta có thể sử dụng lại phương thức for-loop hoặc danh sách hiểu và chỉ cần sửa đổi các tham số phạm vi.
Hãy để xem cách chúng ta có thể tính tổng các hình vuông giữa, nói, 11 và 14.
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
5Để thực hiện điều này bằng cách viết một hàm, chúng ta có thể viết như sau:
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
6Điều này cũng trả về
print reduce[lambda x,y: x+y*y,l] # as pointed by @espang reduce[lambda x,y: x+y*y,l] is only ok, when the first value is 1 [because 1*1 == 1]. The first value is not squared
08.Sự kết luận
Trong bài đăng này, bạn đã học được cách tính tổng hình vuông của hình vuông bằng các phương pháp khác nhau, bao gồm một vòng lặp và khả năng hiểu danh sách. Bạn cũng đã học cách tính tổng các hình vuông bằng cách sử dụng một công thức để làm cho nó hiệu quả hơn. Cuối cùng bạn đã học được phương pháp nào là hiệu quả nhất, do đó tiết kiệm cho bạn rất nhiều thời gian!