浙大版PTA Python程序设计第六章题目详解及知识点分析

第六章  函数

-函数也是对象，下面程序可以正常运行吗？

def func():              #这里定义了一个名为 func 的函数，它         

 print("11",end=" ")       #在被调用时打印字符串 "11"，并且在末尾不换行。

print(id(func),type(func),func)   #获取'func'的内存地址，类型，表现形式

（通常是内存地址和函数名）

分析：

会正常运行e.g.输出2352392832160 <class 'function'> <function func at 0x00000223B58A04A0>

函数本质上是对象，可以存储于数据结构（如列表字典）当中

函数对象，类型为 <class 'function'>

-形参和return语句都是可有可无的√

分析:在Python中定义函数时，不可省略的↓

def 关键字：定义函数时必须使用 def 关键字。

函数名称：紧跟在 def 关键字之后的是函数的名称，这是必须的，用于标识函数。

参数列表：即使函数不需要参数，也必须有一对空括号 ()，用于定义参数列表。

函数体：至少需要一个冒号 : 和一个缩进的代码块，即函数体，即使它是空的。

例如，一个最简单的函数定义如下：

def foo（）:

…

这里…是ellipsis object（省略号对象）

形参：

在编程语言中，形参（Formal Parameter）是函数定义中用于接收传递给函数的值的变量。当函数被调用时，形参会被实际的参数（Argument）所替代，这些实际的参数是调用函数时提供的值。

例如，考虑以下Python函数定义：

def greet(name):

    print("Hello, " + name + "!")

在这个函数中，name 就是一个形参。当你调用这个函数并传递一个实际的参数时，比如 greet("Alice")，name 形参就会被 "Alice" 这个实际参数所替代，并且函数会输出 "Hello, Alice!"。

-在一个函数中如局部变量和全局变量同名，则局部变量屏蔽全局变量
√

例如

x = 10  # 全局变量

def my_function():
    x = 20  # 局部变量，屏蔽全局变量x
    print("Inside the function, x =", x)

my_function()  # 调用函数
print("Outside the function, x =", x)
#会输出↓
#Inside the function, x = 20
#Outside the function, x = 10

-area是tri模块中的一个函数，执行from tri import area 后，调用area函数应该使用____ 。

area（）

分析：

当你使用 from tri import area 导入语句时，你直接将 area 函数从 tri 模块导入到当前的命名空间中。这意味着你可以直接使用 area() 来调用该函数，而不需要模块名称作为前缀。

如果我们用的是  import tri  那么调用area函数要用tri.area()例如

import tri

# 调用tri模块中的area函数

triangle_area = tri.area(base=10, height=5)

-函数可以改变哪种数据类型的实参？

int：整数 是不可变数据类型

string：字符串 是不可变数据类型

float：浮点数 是不可变数据类型

-list ：列表是可变数据类型，函数内部可以改变原始的列表实参

-函数定义如下，程序输出是什么

def f1(a,b,c):

     print(a+b)

nums=(1,2,3)

f1(nums)

分析：

 f1 函数期望接收三个参数 a, b, c，但 f1(nums) 只传递了一个参数 nums；这里的nums相当于参数a。这会导致函数调用时参数数量不匹配（b和c没有）的错误

修正

def f1(a, b, c):

    print(a + b)

nums = (1, 2, 3)

f1(*nums)

会输出3

①函数参数数量匹配：函数调用时传递的参数数量必须与函数定义时的参数数量匹配。

②拆包操作：使用 * 操作符可以将一个可迭代对象解包为单独的元素并传递给函数，确保参数数量匹配。

-下面程序运行结果是

def fun(x1,x2,x3,**x4): 

    print(x1,x2,x3,x4)

  

fun(x1=1,x2=22,x3=333,x4=4444)

分析：在函数定义中，**x4 会将所有多余的关键字参数以字典的形式捕获到 x4 中。如果你传递一个与 x4 同名的参数，那么它会被视为一个普通参数，而不是被捕获到 **x4 中。例如：

def fun(x1, x2, x3, **kwargs):

    print(x1, x2, x3, kwargs)



fun(x1=1, x2=22, x3=333, extra=4444)

输出结果是

1 22 333 {'extra': 4444}

所以本题将输出

1 22 333 {'x4': 4444}

下列程序将输出什么

def scope():

     n=4

     m=5

     print(m,n,end=' ')

n=5

t=8

scope()

print(n,t)

分析：

局部作用域：在函数内部定义的变量只在函数内部有效，不会影响全局作用域中的变量。

全局作用域：在函数外部定义的变量在整个程序中有效，除非在函数内部用 global 关键字声明，否则函数内部对同名变量的修改不会影响全局变量。

n = 5

t = 8

在全局作用域中，定义了两个变量 n 和 t，分别赋值为 5 和 8。

scope()

调用 scope 函数，执行函数内部的代码。

在 scope 函数的本地作用域中，定义了局部变量 n 和 m，分别赋值为 4 和 5。

print(m, n, end=' ') 输出局部变量 m 和 n 的值，即 5 和 4。输出 5 4 .

print(n, t)

打印全局作用域中的变量 n 和 t，它们的值依然是 5 和 8。输出 5 8。

所以最后输出5 4 5 8

关于输出5 4与5 8要不要换行：

print(m, n, end=' ') 输出 5 4，并在末尾添加一个空格，光标停在这一行的空格之后；紧接着上一步的输出，在同一行，print(n, t) 输出 5 8。

如果删去 print(m,n,end=' ')中的end=' '则会换行

输出

5 4

5 8

-下面程序运行结果是什么

def nprintf(message,n):

    for i in range(n):

        print(message,end=" ")



nprintf("a",3,)

nprintf(n=5,message="good")

分析：

函数实现功能是输出n个message

所以

nprintf("a",3,)

会输出

 'a a a '(注意每个a后面都有一个空格)

 nprintf(n=5,message="good")

会输出

'good good good good good '（每一个good后面也有一个空格）

所以原代码输出

'a a a good good good good good '

-下面程序输出是什么

lst=[(1,"one"),(2,"two"),(3,"three"),(4,"four")]

lst.sort(key=lambda x:x[1])

print(lst[3][1][2])

分析：

lst = [(1, "one"), (2, "two"), (3, "three"), (4, "four")]      #定义了一个列表

lst.sort(key=lambda x: x[1])      #排序    sort 方法使用 key=lambda x: x[1] 对 lst 进行排序，这表示按照每个元组的第二个元素（即字符串部分）进行排序。

排序后  [(4, "four"), (1, "one"), (3, "three"), (2, "two")]

print(lst[3][1][2])  [3]访问列表第四个元素即(2, "two")

                            [1]访问该元组的第二个元素即two字符串

                             [2]访问字符串two的第三个元素 即o

所以输出o

-下列程序第四行输出什么

def perm(choice,selected=[]):

    if len(choice)==1:

        print("".join(selected+choice))

    else:

        for i in range(len(choice)):

            t=choice[i]

            choice.remove(t)

            selected.append(t)

            perm(choice,selected)

            choice.insert(i,t)

            selected.pop()



first=["1","2","3"]

perm(first,selected=[])

分析：

重点在于递归函数‘perm’的工作机制

基准：

当 choice 列表的长度为 1 时，将 selected 列表和 choice 列表连接起来，并打印结果。

递归：

遍历 choice 列表中的每个元素，将其移除并加入到 selected 列表中。

递归调用 perm 函数来处理剩余的 choice 列表。

递归调用结束后，将移除的元素重新插入到 choice 列表中的原位置，并从 selected 列表中移除

def perm(choice, selected=[]):  # 定义一个函数 perm，接受两个参数 choice 和 selected，默认 selected 是一个空列表

    if len(choice) == 1:  # 如果 choice 的长度为 1

        print("".join(selected + choice))  # 打印 selected 和 choice 的组合（将列表转换为字符串）

    else:  # 否则

        for i in range(len(choice)):  # 遍历 choice 列表的每个索引

            t = choice[i]  # 取出 choice 列表中索引为 i 的元素

            choice.remove(t)  # 从 choice 列表中移除该元素

            selected.append(t)  # 将该元素添加到 selected 列表中

            perm(choice, selected)  # 递归调用 perm 函数，传入修改后的 choice 和 selected 列表

            choice.insert(i, t)  # 在 choice 列表的索引 i 处插入元素 t（恢复原样）

            selected.pop()  # 从 selected 列表中移除最后一个元素（恢复原样）



# 例如调用 perm(["a", "b", "c"]) 将打印:

# abc

# acb

# bac

# bca

# cab

# cba

具体分析如下：

初始调用

first = ["1", "2", "3"]

perm(first, selected=[])

第一层递归：

选择 "1"：

choice = ["2", "3"]

selected = ["1"]

perm(["2", "3"], ["1"])

选择 "2"：

choice = ["1", "3"]

selected = ["2"]

perm(["1", "3"], ["2"])

选择 "3"：

choice = ["1", "2"]

selected = ["3"]

perm(["1", "2"], ["3"])

第二层递归：

选择 "1" 后：

choice = ["3"]

selected = ["1", "2"]

perm(["3"], ["1", "2"])

输出 123

choice = ["2"]

selected = ["1", "3"]

perm(["2"], ["1", "3"])

输出 132

选择 "2" 后：

choice = ["3"]

selected = ["2", "1"]

perm(["3"], ["2", "1"])

输出 213

choice = ["1"]

selected = ["2", "3"]

perm(["1"], ["2", "3"])

输出 231

选择 "3" 后：

choice = ["2"]

selected = ["3", "1"]

perm(["2"], ["3", "1"])

输出 312

choice = ["1"]

selected = ["3", "2"]

perm(["1"], ["3", "2"])

输出 321

总结输出

最终，这段代码将会输出所有 ["1", "2", "3"] 的排列：

123

132

213

231

312

321

所以第四行输出231

-在Python中，函数是对象，可以像其他数据对象一样使用。下面程序的输出是

def func1():

    print("11",end=" ")

   

def func2():

    print("22",end=" ")



def func3():

    print("33",end=" ")



funclist=[func1,func2,func3]

for func in funclist:

    func()

分析：

def func1():

    print("11", end=" ")  # 定义函数 func1，打印 "11"，输出后不换行，而是输出一个空格



def func2():

    print("22", end=" ")  # 定义函数 func2，打印 "22"，输出后不换行，而是输出一个空格



def func3():

    print("33", end=" ")  # 定义函数 func3，打印 "33"，输出后不换行，而是输出一个空格



funclist = [func1, func2, func3]  # 创建一个函数列表 funclist，包含 func1, func2 和 func3

for func in funclist:  # 遍历 funclist 列表中的每个函数

    func()  # 调用当前函数

   使用 `for` 循环遍历 `funclist` 列表中的每个函数，并调用它们。

   – 第一次循环时，`func` 是 `func1`，所以调用 `func1()`，输出 "11 "。

   – 第二次循环时，`func` 是 `func2`，所以调用 `func2()`，输出 "22 "。

   – 第三次循环时，`func` 是 `func3`，所以调用 `func3()`，输出 "33 "。

最终，代码的输出结果是：

```

11 22 33

```

每个函数的输出在一行上连续打印出来，因为我们使用了 `end=" "` 参数来防止打印后的换行。这展示了如何将函数视作一等公民（first-class citizens），即它们可以被赋值给变量、存储在数据结构中，并在需要时调用。

-下面程序的输出是

f = lambda p:p+5

t = lambda p:p*3

x=7

x=f(x)

x=t(x)

x=f(x)

print(x)

分析：

f = lambda p: p + 5  # 定义一个 lambda 函数 f，它接受一个参数 p，并返回 p + 5

t = lambda p: p * 3  # 定义另一个 lambda 函数 t，它接受一个参数 p，并返回 p * 3

x = 7  # 定义一个变量 x，初始值为 7

x = f(x)  # 调用函数 f，将 x 的值（7）加 5，结果是 12，x 变为 12

x = t(x)  # 调用函数 t，将 x 的值（12）乘以 3，结果是 36，x 变为 36

x = f(x)  # 再次调用函数 f，将 x 的值（36）加 5，结果是 41，x 变为 41

print(x)  # 打印 x 的最终值，输出 41

总结每一步的变化：

– 初始值：`x = 7`

– 第一次调用 `f(x)` 后：`x = 12`

– 第二次调用 `t(x)` 后：`x = 36`

– 第三次调用 `f(x)` 后：`x = 41`

最终输出结果是：

```

41

```

-下面程序的输出是

def factorial(n):

    match n:

        case 0 | 1:

            return 1

        case _:

            return n * factorial(n - 1)

print(factorial(5))

分析：

def factorial(n):

    match n:  # 使用 match 语句对 n 进行模式匹配

        case 0 | 1:  # 如果 n 是 0 或 1

            return 1  # 返回 1，这是阶乘的基例

        case _:  # 对于所有其他情况

            return n * factorial(n - 1)  # 返回 n 乘以 factorial(n - 1) 的结果，这是阶乘的递归定义

print(factorial(5))  # 调用 factorial(5)，计算 5 的阶乘并打印结果

这段代码使用 引入的 `match` 语句来实现一个递归的阶乘函数。

逐步解析最后一行这个调用的执行过程：

   – `factorial(5)` 触发 `case _`，返回 `5 * factorial(4)`

   – `factorial(4)` 触发 `case _`，返回 `4 * factorial(3)`

   – `factorial(3)` 触发 `case _`，返回 `3 * factorial(2)`

   – `factorial(2)` 触发 `case _`，返回 `2 * factorial(1)`

   – `factorial(1)` 触发 `case 0 | 1`，返回 `1`

   通过递归调用，我们得到：

   – `factorial(2)` = `2 * 1` = `2`

   – `factorial(3)` = `3 * 2` = `6`

   – `factorial(4)` = `4 * 6` = `24`

   – `factorial(5)` = `5 * 24` = `120`

最终，代码的输出结果是：

```

120

```

-下列程序运行结果是

l=[1]

def scope1():

    l.append(6)   

    print(*l)

scope1()

分析：

这段代码定义了一个列表 `l` 和一个函数 `scope1()`，然后调用了这个函数。逐行解析这段代码的作用及其输出结果，如下。

l = [1]  # 定义一个列表 l，初始值为 [1]

def scope1():

    l.append(6)  # 向列表 l 中添加一个元素 6

    print(*l)  # 使用 * 运算符解包列表 l 的元素，并将其传递给 print 函数，打印列表中的所有元素，中间用空格分隔

scope1()  # 调用 scope1 函数，执行上述操作

最终输出结果是：

```

16

```

在这段代码中，由于列表 `l` 是在全局作用域中定义的，函数 `scope1` 可以直接访问和修改全局变量 `l`。（即 Python 中列表作为可变对象的特性）

-下面程序运行结果是

a=10

def func():

    global a

    a=20

    print(a,end=' ')

func()

print(a)

分析：

这段代码演示了如何在 Python 中使用 `global` 关键字来修改全局变量。让我们逐行解析代码的作用及其输出结果。

a = 10  # 定义一个全局变量 a，初始值为 10

def func():

    global a  # 声明 a 是一个全局变量

    a = 20  # 将全局变量 a 的值修改为 20

    print(a, end=' ')  # 打印 a 的值（20），输出后不换行，而是输出一个空格

func()  # 调用 func 函数，打印 20，光标停在同一行

print(a)  # 打印全局变量 a 的值，此时 a 的值为 20

代码的执行过程如下：

1. 定义全局变量 `a` 并赋值为 `10`。

2. 定义函数 `func`，在函数内部使用 `global` 关键字声明并修改全局变量 `a` 的值为 `20`，然后打印 `20`。

3. 调用函数 `func`，打印出 `20`。

4. 在函数调用之后，再次打印全局变量 `a` 的值，此时 `a` 的值为 `20`。

最终输出结果是：

```

20 20

```

这段代码展示了如何在 Python 中使用 `global` 关键字来修改和访问全局变量。

-下面程序的运行结果是

b, c=2, 4

def g_func(d):

    global a

    a=d*c

g_func(b)

print(a)

分析：

b, c = 2, 4  # 定义两个全局变量 b 和 c，分别赋值为 2 和 4

def g_func(d):

    global a  # 声明 a 是一个全局变量

    a = d * c  # 计算 d 和全局变量 c 的乘积，并将结果赋值给全局变量 a

g_func(b)  # 调用 g_func 函数，传入 b 的值（即 2）。因此，函数内执行 a = 2 * 4，a 被赋值为 8

print(a)  # 打印全局变量 a 的值，输出 8

-下面程序的运行结果是

import math

def factors(x):

    y=int(math.sqrt(x))

    for i in range(2,y+1):

        if (x%i ==0):

            factors(x//i)

            break

        else:

            print(x,end=' ')

        return

factors(38)

分析：

这是一个找质因数（能整除给定正整数的质数）的程序

import math  # 导入数学库，以便后面可以使用其中的数学函数



def factors(x):  # 定义一个名为factors的函数，它接受一个参数x，表示要找质因数的数

    y = int(math.sqrt(x))  # 计算x的平方根，并转换为整数，因为质因数不会超过其平方根

    for i in range(2, y + 1):  # 从2开始遍历到y+1（包括y），这个范围内的数都有可能是x的质因数

        if x % i == 0:  # 如果x可以被i整除，说明i是x的一个质因数

            factors(x // i)  # 递归调用factors函数，找出x // i的质因数

            break  # 找到一个质因数就可以停止了，使用break退出循环

        else:  # 如果x不能被当前的i整除，说明i不是x的质因数

            print(x, end=' ')  # 直接打印出x，end=' '是为了让打印出的数横向排列，而不是换行

            return  # 返回，结束函数



# 调用函数factors，传入参数38

factors(38)

#输出19

-下列程序运行结果是什么

def ins_sort_rec(seq, i):

    if i == 0: return

    ins_sort_rec(seq, i - 1)

    j = i

    while j > 0 and seq[j - 1] > seq[j]:

        seq[j - 1], seq[j] = seq[j], seq[j - 1]

        j -= 1



seq = [3,-6,79,45,8,12,6,8]

ins_sort_rec(seq, len(seq)-1)

print(seq[5])

分析：这是一段对列表序列排序的代码

def ins_sort_rec(seq, i): # 定义递归插入排序函数，参数为待排序序列seq和当前索引i

    if i == 0: return # 基本情况：如果索引i为0，返回（递归结束条件）

    ins_sort_rec(seq, i - 1) # 递归调用自身，将当前索引减1

    j = i # 初始化j为当前索引i

    while j > 0 and seq[j - 1] > seq[j]: # 循环条件：j大于0且前一个元素大于当前元素

        seq[j - 1], seq[j] = seq[j], seq[j - 1] # 交换前一个元素和当前元素

        j -= 1 # 将j减1，继续向前比较并交换



seq = [3, -6, 79, 45, 8, 12, 6, 8] # 定义待排序的序列

ins_sort_rec(seq, len(seq) - 1) # 调用递归插入排序函数，对序列进行排序，初始索引为最后一个元素的索引

print(seq[5]) # 输出排序后序列的第6个元素

#排完序seq=[-6, 3, 6, 8, 8, 12, 45, 79]所以第六个是12

-下面程序的运行结果是

def basic_lis(seq):

    l=[1]*len(seq)

    for cur ,val in enumerate(seq):           #enumerate返回元素的"索引和值"

        for pre in range(cur):

            if seq[pre]<val:

                l[cur]=max(l[cur],1+l[pre])

    return max(l)



L=[49, 64, 17, 100, 86, 66, 78, 68, 87, 96, 19, 99, 35]

print(basic_lis(L))

分析：

def basic_lis(seq):

    l = [1] * len(seq) # 初始化一个长度为seq的列表l，每个元素初始值为1，表示每个元素的最长递增子序列长度至少为1

    for cur, val in enumerate(seq): # 枚举seq中的元素及其索引

        for pre in range(cur): # 对当前元素之前的每个元素进行检查

            if seq[pre] < val: # 如果前一个元素小于当前元素

                l[cur] = max(l[cur], 1 + l[pre]) # 更新l[cur]为当前最大值，表示包括当前元素在内的最长递增子序列长度

    return max(l) # 返回列表l中的最大值，即最长递增子序列的长度



L = [49, 64, 17, 100, 86, 66, 78, 68, 87, 96, 19, 99, 35] # 定义一个待处理的序列

print(basic_lis(L)) # 调用basic_lis函数并输出其结果

核心重点在下面这段代码的理解

for cur, val in enumerate(seq):

    for pre in range(cur):

        if seq[pre] < val:

            l[cur] = max(l[cur], 1 + l[pre])

外层循环枚举 seq 中的每个元素及其索引。内层循环遍历当前元素之前的所有元素，检查是否存在递增关系（即 seq[pre] < val）。

如果存在递增关系，则更新 l[cur] 的值为 l[cur] 和 1 + l[pre] 中的较大值。这意味着如果当前元素 val 能接在前面的递增子序列后面，则更新当前元素的最长递增子序列长度。

对于给定的序列 L = [49, 64, 17, 100, 86, 66, 78, 68, 87, 96, 19, 99, 35]，它的最长递增子序列是 [49, 64, 66, 68, 87, 96, 99]，其长度为7。

-下面程序是冒泡排序的实现,请填空(答案中不要有空格)

def bubble(List):

    for j in range(________,0,-1):

        for i in range(0,j):

            if List[i]>List[i+1]:List[i],List[i+1]=List[i+1],List[i]

    return List



testlist = [49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49]

print( bubble(testlist))

分析：由于range是左闭右开，而索引从0开始，所以最后一个元素索引是len（List）-1

def bubble(List):

    for j in range(len(List) - 1, 0, -1): # 外层循环，从列表长度减1到1

        for i in range(0, j): # 内层循环，从列表开头到j

            if List[i] > List[i + 1]: # 如果当前元素大于下一个元素

                List[i], List[i + 1] = List[i + 1], List[i] # 交换这两个元素

    return List



testlist = [49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49]

print(bubble(testlist)) # 输出排序后的列表

-下面程序是选择排序的实现,请填空(答案中不要有空格)

def selSort(nums):

    n = len(nums)

    for bottom in range(n-1):

        mi = bottom

        for i in range(_________, n):

            if nums[i] < nums[mi]:

                 mi = i

        nums[bottom], nums[mi] = nums[mi], nums[bottom]

    return nums

               

numbers = [49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49]

print(selSort(numbers))

分析：

在选择排序算法中，需要在未排序部分寻找最小值，并将其与当前循环位置的元素交换。

因此，内层循环的起始位置应该是 bottom + 1或者bottom。

def selSort(nums):

    n = len(nums) # 计算列表的长度

    for bottom in range(n - 1): # 外层循环，遍历列表的每一个元素，除了最后一个

        mi = bottom # 假设当前索引bottom是最小值的索引

        for i in range(bottom + 1, n): # 内层循环，从bottom + 1（或者bottom）开始，遍历剩余未排序的部分

            if nums[i] < nums[mi]: # 如果找到一个更小的元素

                mi = i # 更新最小值的索引为i

        nums[bottom], nums[mi] = nums[mi], nums[bottom] # 交换当前元素和找到的最小元素

    return nums # 返回排序后的列表



numbers = [49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49]

print(selSort(numbers)) # 输出排序后的列表

未经允许 不得转载

作者：8 1 0