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国际象棋的皇后行走具有最高的灵活性，可以横、竖、斜共八个方向无限步行走。你需要将国际象棋8个皇后放在棋盘上，条件是任何一个皇后都不能威胁其他皇后，即任何两个皇后都不能吃掉对方。
分析：在棋盘的第一行尝试为第一个皇后选择一个位置，再在第二行尝试为第二个皇后选择一个位置，依次类推。在发现无法为一个皇后选择合适的位置后，回溯到前一个皇后，并尝试为它选择另一个位置。当八个皇后都放在棋盘上时即得到一种解。
用元组（其他序列也可以）表示可能的解（或一部分），例如（1，3，5）表示当前共摆放了三个皇后，第一个皇后在1行1列，第二个皇后在2行3列，第三个皇后在3行5列。
当前状态state，下一个皇后在下一行的next_x位置，根据皇后的行走规则，如果已有的皇后可以吃掉下一个皇后，则表示有冲突，否则没有。
函数conflict定义：接受用状态元组表示的既有皇后的位置，并确定下一个皇后的位置是否会导致冲突。
参数 next_x 表示下一个皇后的水平位置（x 坐标，即列），而 next_y 为下一个皇后的垂直位置（y 坐标，即行）。这个函数对既有的每个皇后执行简单的检查：如果下一个皇后与当前皇后的 x 坐标相同或在同一条对角线上，将发生冲突，因此返回True ；如果没有发生冲突，就返回False 。
abs(state[i] - next_x) in (0, next_y - i) 表示两个皇后的水平距离为0或等于垂直距离时为真、否则为假。
a = 28
e = 0.0001
t = a
while abs(t*t*t - a) e:
t = t - ( t*t*t - a )* 1.0 / (3 * t*t)
print ("%.10f" %t)
a是被开方数
解答过程如图所示：
Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。
扩展资料：
Python的基本语法：
1、pass语句，表示此行为空，不运行任何操作。
2、assert语句，用于程序调试阶段时测试运行条件是否满足。
3、with语句，Python2.6以后定义的语法，在一个场景中运行语句块。比如，运行语句块前加密，然后在语句块运行退出后解密。
4、yield语句，在迭代器函数内使用，用于返回一个元素。自从Python 2.5版本以后。这个语句变成一个运算符。
5、raise语句，制造一个错误。
6、import语句，导入一个模块或包。
7、from import语句，从包导入模块或从模块导入某个对象。
参考资料来源：百度百科-Python
迭代器模式：一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。
所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代。
接下来测试 Sentence 实例能否迭代
序列可以迭代的原因：
iter()
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x)。
内置的 iter 函数有以下作用：
由于序列都实现了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。
可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。
与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器。
下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了。
如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：
Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常。
标准的迭代器接口有两个方法：
__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中。
迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：
注意， 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器。
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。
所以总结下来就是：
实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象。
生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒。 惰性 ，是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符）。
re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。
标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。
第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数 ，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中。
以下为这些函数的演示：
第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果。
以下为这些函数的用法：
第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。
以下为演示：
第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象。
以下为演示：
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列。
下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便，而且还有一些优点。
参考教程：
《流畅的python》 P330 - 363
首先这是个递归函数，功能是将一个10进制数，转换成一个其他进制的数，这里转换只是将结果打印出来。
递归这么调用foo(126,2)-foo(63,2),0-foo(31,2)，1，0-foo(15,2)，1，1，0-foo(7,2),1，1，1，0-foo(3,2)，1，1，1，1，0-foo(1,2)，1，1，1，1，1，0-1,1,1,1,1,0(共5个1，这个程序写的其实并不对。)有函数表示前面的先算出来，后面才能打印。所以虽然0是最先要打印的，但是却在最后一位，那是因为print放在函数调用的后面。
这个函数的应该在print后面加一句elif num0:print num这句和if缩进相同，这个程序的功能才正常，否则最高位会缺失。
不明白可追问。
1. print(L.values()) or type() L是个字典，values keys 那几个是字典的几个方法
2. print or type(g) g是生成器
3. 错误信息已经写的很清楚了 你问题说反了，fib(8)是生成器
其实是类型不同