Python 实验四常用数据结构（2）

6.某企业为职工发放奖金：如果入职超过5年，且销售业绩超过15000元的员工，奖金比例为0.2；销售业绩超过10000元的员工，奖金比例为0.15；销售业绩超过5000元的员工，奖金比例为0.1；其他奖金比例为0.005.如果是入职不超过5入职不超过5年，且销售业绩超过4000的员工，奖金比例为0.045；否则为0.01。输入入职年限、销售业绩，输出奖金比例、奖金，并将奖金存放到列表中并输出该列表。入职年限（为整数）输入－1的时候结束输入，为了简化所有输入均假定正确，不需判断小于0的情况。奖金为销售业绩与奖金比例的乘积。

list=[]
while True:
    years = int(input("请输入入职年限为："))
    if years>=5:
        num = float(input("请输入销售业绩为："))
        if num > 15000:
            proportion = 0.2
        elif num > 10000:
            proportion = 0.15
        elif num > 5000:
            proportion = 0.1
        else:
            proportion = 0.05
        award = proportion * num
        list.append(award)
        print("奖金比例为：",proportion,"奖金为：", award)
    elif years>=0 and years<5:
        num = float(input("请输入销售业绩为："))
        if num > 4000:
            proportion = 0.045
        else:
            proportion = 0.01
        award = proportion * num
        list.append(award)
        print("奖金比例为：",proportion,"奖金为：", award)
    else:
        print("结束输入。")
        break
        
print()
print("奖金列表为:",list)

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7.输入5个整数放到列表list1中，输出下标及值，然后将列表list1中大于平均值的元素组成一个新列表list2，输出平均值和列表list2。请利用列表推导式解决该问题。

print("请输入五个整数")
list1 = []
for i in range(5):
    n = int(input("请输入第"+str(i+1)+"个:"))
    list1.append(n)
avg = sum(list1)/len(list1)
list2 = [i for i in list1 if i > avg]
 
print()
print("平均值为：",avg)
print("list2为：",list2)

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8.编写程序，将由1、2、3、4这4个数字组成的每位数都不相同的所有三位数存入一个列表中并输出该列表。请利用列表推导式解决该问题。

a = [1,2,3,4]
b = [i*100 + j*10 + k for i in a for j in a for k in a if i!= j and i!= k and j!= k ]
print(b)

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9.编写程序，给定列表[1，9，8，7，6，5，13，3，2，1]，先输出原列表，删除其中所有奇数后再输出。请利用列表推导式解决该问题。

a = [1,9,8,7,6,5,13,3,2,1]
b = [i for i in a if i%2 == 0]
print(a)
print(b)

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10.百钱买百鸡：一只公鸡5元钱，一只母鸡3元钱，三只小鸡1元钱，现在要用100元钱买100只鸡，问公鸡、母鸡、小鸡各多少只？请利用列表推导式解决该问题。

list = [(a,b,c) for a in range(0,21) for b in range(0,34) for c in range(0,301) if 5*a + 3*b + c/3 ==100 and a + b + c ==100]
print(list)

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【实验总结】
1.集合
（1）集合的创建
集合类型的值有两种创建方式：一种是用一对花括号将多个元素括起来，元素之间用逗号分隔；另一种是用函数set()，同时此函数也可以将字符串、列表、元组等类型的数据转换为集合类型。
注意，空集合只能用set()来创建，而不能用花括号{}表示，因为Python将{}用于表示空字典。
集合中没有相同的元素，因此Python在创建集合的时候会自动删除掉重复的元素。
（2）集合的运算
①len()
len()函数返回集合中元素的个数。
②in
判断某元素是否存在于集合之中，判断结果用布尔值True或False表示。
③并集、交集
并集：创建一个新的集合，该集合包含两个集合中的所有元素。
交集：创建一个新的集合，该集合为两个集合中的公共部分。
④差集
A-B表示集合A与B的差集，返回由出现在集合A中但不出现在集合B中的元素所构成的集合。
⑤对称差
返回由两个集合中那些不重叠的元素所构成的集合。
⑥子集和超集
如果集合A的每个元素都是集合B中的元素，则集合A是集合B的子集。超集是仅当集合A是集合B的一个子集，集合B才是集合A的一个超集。
A<=B，检测A是否是B的子集；
A<B，检测A是否是B的真子集；
A>=B，检测A是否是B的超集；
A>B，检测A是否是B的真超集；
A |= B将B的元素并入A中。
（3）集合的方法
①union()、intersection()
union()方法相当于并集运算。intersection()方法相当于交集运算。
②update()
update()方法相当于集合元素合并运算，注意与union()方法的区别。
③difference()
difference()方法相当于差集运算。
④symmetric_difference()
symmetric_difference方法相当于对称差运算。
⑤issubset()和issuperset()
issubset()方法用于判断是否子集。issuperset()方法用于判断是否超集。
⑥add()
add()方法的作用是向集合中添加元素。
⑦remove()
remove()方法的作用是从集合中删除元素，如果集合中没有该元素，则出错。
⑧discard()
discard()方法的作用是从集合中删除元素，如果集合中没有该元素，也不提示出错。
⑨pop()
pop()方法的作用是从集合中删除任一元素，并返回该元素；如果集合为空，则抛出KeyError异常。
⑩clear()
clear()方法的作用是从集合中删除所有元素，变成一个空集合。
（4）可迭代(Iterable)对象与迭代器(Iterator)
①可迭代(Iterable)对象
我们知道列表、元组、字符串、字典可以用 for…in…进行遍历。从表面来看，只要可以用 for…in…进行遍历的对象就是可迭代对象，那么列表、元组、字符串、字典都是可迭代对象。实际上，如果一个对象实现了__iter__方法，那么这个对象就是可迭代(Iterable)对象。
②迭代器(Iterator)
实现了__iter__方法和__next__方法，并且可以通过__next__方法不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator)。迭代器(Iterator)还可以通过内置函数next()访问下一个元素。
列表、元组、字符串、字典、集合实现了__iter__方法，但并未实现__next__方法，这些对象均不能称为迭代器(Iterator)。
我们还是可以通过调用Python内置函数isinstance()来判断一个对象是否属于迭代器(Iterator)。
虽然列表、元组、字符串、字典、集合都是可迭代(Iterable)对象而不是迭代器(Iterator)，但可以通过iter()函数获得一个迭代器(Iterator)。
③相关内置函数
enumerate()
格式：enumerate(iterable, start=0)
功能：返回下标和值的enumerate对象。第1个参数表示可迭代(Iterable)对象，第2个参数表示下标的开始值，默认从0开始。
zip()
格式：zip(iter1 [,iter2 […]])
功能：将多个迭代器(Iterator)对象（或者可迭代(Iterable)对象）中的元素压缩到一起，返回一个zip对象。
同样通过帮助我们得知zip对象既是一个可迭代(Iterable)对象也是一个迭代器(Iterator)对象。
map()
格式：map(func, *iterables)
功能：把一个函数func依次映射到可迭代(Iterable)对象的每个元素上，返回一个map对象。
同样通过帮助我们得知map对象既是一个可迭代(Iterable)对象也是一个迭代器(Iterator)对象。
filter()
格式：filter(function or None, iterable)
功能：把一个带有一个参数的函数function作用到一个可迭代(Iterable)对象上，返回一个filter对象，filter对象中的元素由可迭代(Iterable)对象中使得函数function返回值为True的那些元素组成；如果指定函数为None，则返回可迭代(Iterable)对象中等价于True的元素。
同样通过帮助我们得知filter对象既是一个可迭代(Iterable)对象也是一个迭代器(Iterator)对象。
（5）推导式
①列表推导式
列表推导式（list comprehension）是Python开发时用得最多的技术之一，表示对可迭代(Iterable)对象的元素进行遍历、过滤或再次计算，生成满足条件的新列表。它的结构是在一个方括号里包含一个函数或表达式（再次计算），接着是一个for语句（遍历），然后是0个或多个for（遍历）或者if语句（过滤），在逻辑上等价于循环语句，但是形式上更简洁。
语法形式：
[function / expression for value1 in Iterable1 if condition1
for value2 in Iterable2 if condition2
……
for valuen in Iterablen if conditionn ]
②字典推导式
字典推导式和列表推导式的使用方法类似，只不过将方括号变成花括号，并且需要两个表达式，一个生成键，一个生成值，两个表达式之间使用冒号分隔，最后生成的是字典。
语法形式：
{key_expression: value_expression for value1 in Iterable1 if condition1]
for value2 in Iterable2 if condition2
……
for valuen in Iterablen if condition}
③集合推导式
集合也有自己的推导式，跟列表推导式类似，只不过将方括号变成花括号，最后生成的是集合。
语法形式：
{function / expression for value1 in Iterable1 if condition1
for value2 in Iterable2 if condition2
……
for valuen in Iterablen if conditionn }
④生成器推导式
生成器推导式用法与列表推导式类似，把列表推导式的方括号改成圆括号。它与列表推导式最大的区别是：生成器推导式的结果是一个生成器对象，是一种迭代器(Iterator)；而列表推导式的结果是一个列表。
生成器对象可以通过for循环或者__next__()方法、next()函数进行遍历，也可以转换为列表或元组，但是不支持使用下标访问元素，已经访问过的元素也不支持再次访问。当所有元素访问结束之后，如果想再次访问就必须重新创建该生成器对象。
（6）序列解包
①多变量同时赋值
②一个对象值赋给多个变量
一个类似于序列结构的对象可以根据其元素的数量，一次同时为多个变量赋值。这个对象可以是一个列表、元组、字符串、zip对象、enumerate对象、map对象等可迭代对象，也可以是由字典的key或value组成的可迭代对象。
③交换两个变量的值
④切片支持序列解包
⑤使用序列解包同时遍历多个序列