怎么用Python实现等差数列

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 += 1

if __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 * index


if __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