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1、divmod函数#xff1a;
1-1、Python#xff1a;
1-2、VBA#xff1a;
2、相关文章#xff1a;
个人主页#xff1a;非风V非雨-CSDN博客 divmod函数在Python中具有广泛的应用场景#xff0c;特别是在需要同时处理除法的商和余数的情况下。常见的应用场景有
1-1、Python
1-2、VBA
2、相关文章
个人主页非风V非雨-CSDN博客 divmod函数在Python中具有广泛的应用场景特别是在需要同时处理除法的商和余数的情况下。常见的应用场景有
1、分页显示 当处理大量数据并需要在多个页面上显示这些数据时divmod()函数非常有用。例如在网页上展示商品列表或搜索结果时通常会将数据分成多页显示。divmod()函数可以帮助你确定每页应该显示多少项以及当前页是第几页。
2、循环和迭代 在编写循环时有时需要知道当前循环的次数以及相对于某个固定值的余数。divmod()函数可以同时提供这些信息这在周期性任务或模式匹配中非常有用。
3、时间单位转换 处理时间相关的问题时经常需要将秒数转换为小时、分钟和秒的组合。divmod()函数可以方便地执行这种转换因为它可以一次性得到除法的商和余数。
4、文件处理 当处理大型文件时可能需要将数据分成多个块进行处理。divmod()函数可以帮助确定每个块的大小以及剩余的部分这对于流式处理或分块处理大文件非常有用。
5、算法实现 在编写某些算法时如欧几里得算法用于计算最大公约数或其他涉及除法和取余操作的算法时divmod()函数可以简化代码并提高性能。
6、性能优化 相比于分别使用//和%运算符进行除法和取余操作divmod()函数提供了更高效的解决方案。因为它可以一次性完成两个操作减少了重复计算的可能性从而提高了代码的执行效率。 总之divmod()函数在处理需要同时知道除法的商和余数的场景时非常有用。它可以简化代码逻辑提高性能并在各种实际应用中发挥重要作用。 1、divmod函数
1-1、Python
# 1.函数divmod
# 2.功能用于返回两个数值(非复数)相除得到的商和余数组成的元组即获取两个数值的商和余数组成的元组
# 3.语法divmod(a, b)
# 4.参数
# 4-1. a被除数
# 4-2. b除数
# 5.返回值返回由商和余数组成的元组
# 6.说明
# 6-1、若a、b两个参数全部是复数则会报TypeError错误如下
# TypeError: unsupported operand type(s) for divmod(): complex and complex
# a 2 3j
# b 5 6j
# print(divmod(a, b))
# TypeError: unsupported operand type(s) for divmod(): int and complex
# a 2
# b 5 6j
# print(divmod(a, b))
# TypeError: unsupported operand type(s) for divmod(): complex and int
# a 2 3j
# b 5
# print(divmod(a, b))
# 6-2、通过divmod函数获取商和余数的元组时元组中的第一个元素为商第二个元素为余数
# 6-2-1、如果参数a和b都是整数则相当于(a//b, a%b)
# 6-2-2、如果参数a或b是浮点数则相当于(math.floor(a/b), a%b)
# 6-3、输入参数类型divmod()函数接受两个参数它们都应该是可以进行整数除法运算的类型通常是整数。如果你尝试对非整数类型(如浮点数或字符串)使用divmod()函数将会引发TypeError
# 6-4、返回值类型divmod()函数返回一个包含两个元素的元组商和余数。这两个元素都是整数类型。因此在接收divmod()函数的返回值时需要确保使用元组解包或其他适当的方式来处理这两个值
# 6-5、余数符号divmod()函数返回的余数总是非负的并且其符号与除数(而不是被除数)相同。这是Python整数除法行为的一部分即总是向零舍入。因此即使商是负数余数也始终是非负的
# 6-6、整数除法与浮点除法divmod()函数执行的是整数除法即只返回整数结果。如果你需要浮点数的结果应该使用普通的除法运算符/
# 6-7、性能考虑虽然divmod()函数在同时需要商和余数时很方便但在只需要其中一个结果的情况下使用单独的//整数除法或%取余运算符可能更为高效因为它们避免了不必要的计算
# 6-8、处理零除数当你使用divmod()函数时应确保除数不为零因为零除数会导致ZeroDivisionError异常。在实际应用中你可能需要添加额外的检查来处理这种情况
# 6-9、边界情况在处理非常大的整数或特殊的边界情况时(如整数的最小值和最大值)你需要确保你的代码能够正确处理这些情况以避免溢出或其他意外的行为
# 7.示例
# 应用1分页显示
def paginate(items, page_size):对项目进行分页处理并返回指定页的项目列表:param items: 包含所有项目的列表:param page_size: 每页显示的项目数量:return: 当前页的项目列表# 计算总页数total_pages divmod(len(items), page_size)[0] (1 if len(items) % page_size 0 else 0)# 获取用户请求的页码(这里为了示例简化为命令行输入)page_number int(input(f请输入页码1-{total_pages}: ))# 确保页码在有效范围内if page_number 1 or page_number total_pages:print(页码无效请输入有效页码。)return []# 计算当前页的开始和结束索引start_index (page_number - 1) * page_sizeend_index start_index page_size# 返回当前页的项目列表return items[start_index:end_index]
# 主函数
if __name__ __main__:items list(range(1, 1011)) # 假设有1011个项目编号为1到1011page_size 24 # 每页显示24个项目# 获取并打印第2页的项目page_2_items paginate(items, page_size)print(f第2页的项目: {page_2_items})
# 请输入页码1-43: 41
# 第2页的项目: [961, 962, 963, 964, 965, 966, 967, 968, 969, 970, 971, 972, 973, 974, 975, 976, 977, 978, 979, 980, 981, 982, 983, 984]# 应用2循环和迭代
def iterate_with_divmod(items, interval):使用divmod在迭代中计算索引和余数:param items: 要迭代的列表:param interval: 间隔用于计算余数for index, item in enumerate(items):quotient, remainder divmod(index, interval)print(fIndex: {index}, Item: {item}, Quotient: {quotient}, Remainder: {remainder})
# 主函数
if __name__ __main__:items [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j]interval 3 # 假设我们每3个元素作为一个间隔iterate_with_divmod(items, interval)
# Index: 0, Item: a, Quotient: 0, Remainder: 0
# Index: 1, Item: b, Quotient: 0, Remainder: 1
# Index: 2, Item: c, Quotient: 0, Remainder: 2
# Index: 3, Item: d, Quotient: 1, Remainder: 0
# Index: 4, Item: e, Quotient: 1, Remainder: 1
# Index: 5, Item: f, Quotient: 1, Remainder: 2
# Index: 6, Item: g, Quotient: 2, Remainder: 0
# Index: 7, Item: h, Quotient: 2, Remainder: 1
# Index: 8, Item: i, Quotient: 2, Remainder: 2
# Index: 9, Item: j, Quotient: 3, Remainder: 0# 应用3时间单位转换
def convert_seconds(total_seconds):将总秒数转换为小时、分钟和秒的组合:param total_seconds: 总秒数:return: 一个包含小时、分钟和秒的元组# 将总秒数转换为小时和剩余的秒数hours, seconds_remainder divmod(total_seconds, 3600)# 将剩余的秒数转换为分钟和剩余的秒数minutes, seconds divmod(seconds_remainder, 60)return hours, minutes, seconds
# 主函数
if __name__ __main__:total_seconds 1024 # 假设有1024秒需要转换hours, minutes, seconds convert_seconds(total_seconds)print(f{total_seconds}秒 等于 {hours}小时 {minutes}分钟 {seconds}秒)
# 1024秒 等于 0小时 17分钟 4秒# 应用4文件处理
def split_file(input_file, output_prefix, records_per_file):将大型文本文件分割成多个小文件每个文件包含指定数量的记录:param input_file: 输入文件的路径:param output_prefix: 输出文件的前缀:param records_per_file: 每个输出文件应包含的记录数with open(input_file, r) as file:current_file_index 0current_record_count 0output_file Nonefor line in file:# 假设每行是一个记录current_record_count 1# 使用divmod来确定是否应开始新文件quotient, remainder divmod(current_record_count, records_per_file)if remainder 0 and quotient current_file_index:# 关闭当前输出文件如果有的话if output_file:output_file.close()# 创建新的输出文件current_file_index 1output_filename f{output_prefix}_{current_file_index}.txtoutput_file open(output_filename, w)# 将记录写入当前输出文件output_file.write(line)# 关闭最后一个输出文件if output_file:output_file.close()
# 主函数
if __name__ __main__:input_file_path file.txt # 假设这是一个非常大的文本文件output_file_prefix split_file # 输出文件的前缀records_per_output_file 1000 # 每个输出文件应包含的记录数split_file(input_file_path, output_file_prefix, records_per_output_file)# 应用5算法实现
# 首先我们需要了解斐波那契数列的矩阵表示形式
# | F(n1) F(n) | | 1 1 |^n
# | F(n) F(n-1)| | 1 0 |
# 其中F(n) 表示斐波那契数列的第 n 项。
def matrix_multiply(a, b):矩阵乘法return [[a[0][0] * b[0][0] a[0][1] * b[1][0], a[0][0] * b[0][1] a[0][1] * b[1][1]],[a[1][0] * b[0][0] a[1][1] * b[1][0], a[1][0] * b[0][1] a[1][1] * b[1][1]]]
def matrix_power(matrix, n):矩阵的快速幂算法result [[1, 0], [0, 1]] # 初始化为单位矩阵base matrixwhile n 0:quotient, remainder divmod(n, 2)if remainder 1:result matrix_multiply(result, base)base matrix_multiply(base, base)n quotientreturn result
def fibonacci(n):使用矩阵快速幂算法计算斐波那契数列的第n项if n 0:return 输入错误n必须为正整数elif n 1:return 0elif n 2:return 1else:# 定义斐波那契数列的转移矩阵fib_matrix [[1, 1], [1, 0]]# 计算矩阵的n-1次方因为F(1)和F(2)已知power_matrix matrix_power(fib_matrix, n - 1)# 提取结果矩阵的第一行第一列元素即为F(n)return power_matrix[0][0]
# 主函数
if __name__ __main__:n 10 # 计算斐波那契数列的第10项print(f斐波那契数列的第{n}项是{fibonacci(n)})
# 斐波那契数列的第10项是55# 应用6性能优化
import time
import random
def process_numbers_with_divmod(numbers, divisor):results []for number in numbers:quotient, remainder divmod(number, divisor)results.append((quotient, remainder))return results
def process_numbers_without_divmod(numbers, divisor):results []for number in numbers:quotient number // divisorremainder number % divisorresults.append((quotient, remainder))return results
if __name__ __main__:# 生成一些测试数据numbers [random.randint(1, 10000) for _ in range(100000)]divisor 100# 使用divmod的版本start_time_divmod time.time()divmod_results process_numbers_with_divmod(numbers, divisor)end_time_divmod time.time()print(f使用divmod的版本耗时: {end_time_divmod - start_time_divmod}秒)# 不使用divmod的版本start_time_no_divmod time.time()no_divmod_results process_numbers_without_divmod(numbers, divisor)end_time_no_divmod time.time()print(f不使用divmod的版本耗时: {end_time_no_divmod - start_time_no_divmod}秒)# 检查两个函数的结果是否相同assert divmod_results no_divmod_results
# 使用divmod的版本耗时: 0.015990734100341797秒
# 不使用divmod的版本耗时: 0.0219879150390625秒
1-2、VBA
略待后补。
2、相关文章
2-1、Python-VBA函数之旅-bytes()函数
2-2、Python-VBA函数之旅-callable()函数
2-3、Python-VBA函数之旅-classmethod()函数
2-4、Python-VBA函数之旅-compile()函数
Python算法之旅Algorithm
Python函数之旅Functions
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