测试失败

snlixing 2018-09-19 03:32:19
看到一个题,求回数

回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数,例如12321,909。请利用filter()筛选出回数

红色是主体部分,为什么测试失败呢

def is_palindrome(n):
a=str(n)
for i in range(len(a)):
if a[i]==a[len(a)-i-1]:
return True



output = filter(is_palindrome, range(1, 1000))
print('1~1000:', list(output))
if list(filter(is_palindrome, range(1, 200))) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]:
print('测试成功!')
else:
print('测试失败!')




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snlixing 2018-09-22
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引用 2 楼 seakingx 的回复:
算法不对。

def is_palindrome(n):
    a = str(n)
    ret_flag = True
    for i in range(len(a)/2):
        if a[i] != a[len(a) - i - 1]:
            ret_flag = False
    return ret_flag


output = filter(is_palindrome, range(1, 300))
print('1~300:', list(output))
if list(filter(is_palindrome, range(1, 200))) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]:
    print('测试成功!')
else:
    print('测试失败!')

大神,我的那个算法有什么问题吗
snlixing 2018-09-21
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为啥测试失败呢?
陈年椰子 2018-09-21
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陈年椰子 2018-09-21
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算法不对。

def is_palindrome(n):
a = str(n)
ret_flag = True
for i in range(len(a)/2):
if a[i] != a[len(a) - i - 1]:
ret_flag = False
return ret_flag


output = filter(is_palindrome, range(1, 300))
print('1~300:', list(output))
if list(filter(is_palindrome, range(1, 200))) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]:
print('测试成功!')
else:
print('测试失败!')

内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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