### 西南科技大学 Python 作业1 题目及答案 关于西南科技大学的 Python 作业题目及相关解答，可以从已有的参考资料中获取部分信息并进行整理。以下是基于已有引用内容以及相关背景知识的内容总结。 #### 作业题目概述 根据现有引用内容[^5]，可以推测西南科技大学的 Python 编程课程可能涉及基础算法设计、数据结构应用以及实际编程实践等内容。具体来看： - **输入处理与逻辑运算**：例如，在引用[1]中提到的一个典型例子是利用异或（XOR）操作来计算一组整数的结果[^1]。 ```python ls1 = list(map(int, input().split())) for i in ls1[1:]: ls1[0] = ls1[0] ^ i print(ls1[0]) ``` 这段代码的功能是对一系列整数执行逐项 XOR 运算，并最终输出结果。这可能是某道练习题的一部分，用于帮助学生理解位运算的应用场景及其特性。 - **隐写术实现**：另一个潜在方向是从引用[2][^2]出发探讨如何通过程序实现简单的信息隐藏功能。比如下面这个简化版的例子展示了怎样把一段字符串编码成二进制形式再嵌入图片像素值当中去： ```python from PIL import Image def embed_data(image_path, data): img = Image.open(image_path) binary_data = ''.join(format(ord(i), '08b') for i in data) pixels = img.load() index = 0 width, height = img.size for y in range(height): for x in range(width): pixel = list(pixels[x, y]) if index < len(binary_data): pixel[0] = (pixel[0] & ~1) | int(binary_data[index]) index += 1 pixels[x, y] = tuple(pixel) img.save('output.png') embed_data('input_image.png', 'hidden message') ``` 此脚本仅作为概念验证用途展示基本原理；真实环境中还需要考虑更多因素如错误校验机制等才能达到更高安全性标准。 - **排序问题建模**：另外还提到了有关调度理论方面的问题描述方法——即通用模型 n/m/A/B 的定义[^4] 。虽然这里并未直接给出对应 python 实现方案 ，但是可以根据其含义编写相应模拟器来进行实验测试学习目的下的简单版本如下所示 ： ```python class Job: def __init__(self, id_, processing_time): self.id_ = id_ self.processing_time = processing_time jobs = [] num_jobs = int(input("Enter number of jobs: ")) for jid in range(num_jobs): pt = float(input(f"Processing time for job {jid}: ")) jobs.append(Job(jid, pt)) machines = [[] for _ in range(m)] # Assuming m is predefined globally. # Simplest assignment rule - assign shortest remaining job first. while any(job not in machine for machine in machines for job in jobs): available_machines = sorted( [(mid, sum([j.processing_time for j in ms])) for mid, ms in enumerate(machines)], key=lambda pair:pair[1] ) next_machine_id = available_machines[0][0] unassigned_jobs = [job for job in jobs if all(job not in mach for mach in machines)] chosen_job = min(unassigned_jobs, key=lambda j:j.processing_time) machines[next_machine_id].append(chosen_job) total_completion_times = [sum([j.processing_time for j in mach]) for mach in machines] makespan = max(total_completion_times) print(f"Makespan={makespan}") ``` 上述片段仅为示意性质并不完整也没有优化空间较大适合初学者了解大概思路即可。 --- ### 解方程相关内容补充说明 除了以上几类常见主题外，还有可能会涉及到数值分析领域内的经典课题之一：“解方程”。对于线性代数范畴内的一元一次或者二次多项式来说相对比较简单可以直接调用 numpy 库里的 linalg.solve 函数快速得到精确数值解法；而对于更加复杂的非线性情况则往往需要用到 scipy.optimize.root 或者 fsolve 方法近似逼近求得满足条件范围内的根位置所在区间端点坐标值等等。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import root A = np.array([[3,-9],[2,4]]) b = np.array([-4,2]) solution_linear = np.linalg.solve(A,b) print("Linear System Solution:", solution_linear ) def func(x):return [x[0]+np.sin(x[0])+x[1]-2.,\ x[1]+np.cos(x[0])-x[0]/2.] initial_guess=[1. ,1.] sol_nonlinear=root(func, initial_guess).x print("Non-linear Equations Roots Approximation:", sol_nonlinear) ``` ---