教程建议 35 分钟学习等级 2/8

PYTHON LESSON 022

九九乘法表总动员

综合运用双层循环与条件判断,打印完整九九表并从中筛选特殊口诀。

00 · 学习目标

这一课要解决什么?

先想一想81 句乘法口诀,程序用几行代码就能全部背出来?
完成任务完整九九乘法表
学习顺序定义 → 语法 → 最小实例 → 独立练习

学完后,你应该能够

  • 双层 for 生成所有 (i, j) 组合
  • j <= i 控制下三角形状
  • 循环里套 if 筛选符合条件的项

01 · 核心概念

多层分支与循环嵌套综合

多层分支与循环嵌套综合:第 5 行口诀是 1×5 到 5×5:内层 j 从 1 数到 i。外层 i 从 1 数到 9,九九表就成形了。这就是上一课图案打印机的“文字版”。

考级对应GESP Python 2 级 · 多层分支与循环嵌套GESP Python 2 级 · 基本运算
学习边界

流程图是算法的表示方法,不是 Python 语法。

02 · 语法与规则

先记住这 3 条,再开始写程序

01双层 for 生成所有 (i, j) 组合

先准确读出这条写法的结构与作用。

02j <= i 控制下三角形状

换一组最小数据,手工推演一次结果。

03循环里套 if 筛选符合条件的项

再用边界值或反例确认它的适用条件。

03 · 完整实例

代码、运行结果和解释放在一起看

full-mult-table.pyPYTHON 3.12
# 完整九九乘法表 + 找一找:哪些口诀得 24?
for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i + 1):
        print(str(j) + "×" + str(i) + "=" + str(i * j), end="  ")
    print()

print("—— 得数是 24 的口诀 ——")
for i in range(1, 10):
    for j in range(1, 10):
        if i * j == 24:
            print(str(i) + "×" + str(j) + "=24")
运行结果OUTPUT
1×1=1  
1×2=2  2×2=4  
1×3=3  2×3=6  3×3=9  
1×4=4  2×4=8  3×4=12  4×4=16  
1×5=5  2×5=10  3×5=15  4×5=20  5×5=25  
1×6=6  2×6=12  3×6=18  4×6=24  5×6=30  6×6=36  
1×7=7  2×7=14  3×7=21  4×7=28  5×7=35  6×7=42  7×7=49  
1×8=8  2×8=16  3×8=24  4×8=32  5×8=40  6×8=48  7×8=56  8×8=64  
1×9=9  2×9=18  3×9=27  4×9=36  5×9=45  6×9=54  7×9=63  8×9=72  9×9=81  
—— 得数是 24 的口诀 ——
3×8=24
4×6=24
6×4=24
8×3=24

下三角的秘诀是 range(1, i + 1):第 i 行只打印 i 个式子,不重复。

在新标签运行和修改这个实例已装入本课代码 · 可自定义输入 · 可提交判题

04 · 逐步理解

每一步只解决一个问题

  1. 01

    从一行口诀到整张表

    第 5 行口诀是 1×5 到 5×5:内层 j 从 1 数到 i。外层 i 从 1 数到 9,九九表就成形了。这就是上一课图案打印机的“文字版”。

    PYTHON
    for i in range(1, 10):
        for j in range(1, i + 1):
  2. 02

    字符串拼接组装算式

    j、i、i * j 都是数字,用 str() 把它们变成文字,再用 + 和 "×"、"=" 拼成一条口诀。end=" " 让式子之间空两格,同一行不分开。

    PYTHON
    print(str(j) + "×" + str(i) + "=" + str(i * j), end="  ")
  3. 03

    为什么是下三角

    如果内层写成 range(1, 10),会打印 9×9 = 81 句,其中 2×3 和 3×2 重复出现。range(1, i + 1) 保证 j 不超过 i,每句口诀只说一遍——这就是“下三角”。

    PYTHON
    for j in range(1, i + 1):
  4. 04

    循环里加一道筛子

    想从 81 个组合里挑出“得数是 24”的,只需在内层循环里加一个 if i * j == 24。双层循环负责“地毯式搜索”,if 负责“过筛子”,合起来就是穷举筛选。

    PYTHON
    for i in range(1, 10):
        for j in range(1, 10):
            if i * j == 24:
                print(i, j)
  5. 05

    多层分支再升级

    筛选条件可以更复杂:得数大于 40 且是偶数?if i * j > 40 and i * j % 2 == 0。分支嵌在循环里、条件里套条件,这就是“多层分支与循环嵌套”的考点精髓。

    PYTHON
    if i * j > 40 and (i * j) % 2 == 0:
  6. 06

    换条件自由探索

    把筛选条件改成“得数是平方数”(1、4、9、16……),观察哪些口诀入选。再试试找出两个乘数相同的口诀。每一次改动都是一次小型数学研究。

05 · 练习与检验

自己写出来,才算真正学会

本课实作步骤
  1. 1运行程序,检查九九表每一行
  2. 2找出所有得数是 24 的口诀
  3. 3改成找出得数是 36 的口诀
  4. 4挑战:只打印得数为偶数的口诀
打开本课编程实验室编辑、运行、测试、判题都在一个页面完成

06 · 完整知识

继续理解定义、规则和适用边界

第一次学习先完成上面的六个步骤;需要查定义、核对规则、分析误区或理解“为什么”时,再展开对应知识章。

Python 基础条件、循环与程序流程准确理解 if、for、while、range、break、continue 和循环嵌套,而不是背代码模板。

正式定义

控制流决定下一条要执行的语句。分支依据布尔条件选择路径;循环在满足规则时重复执行代码块。Python 用冒号和缩进界定代码块。

必须掌握

  • if/elif/else 从上到下判断,只执行第一个为真的分支;else 不写条件。
  • for 依次取得可迭代对象中的元素;range(start, stop, step) 包含 start、不包含 stop,step 不能为 0。
  • while 在每轮开始前检查条件;循环体必须让状态向终止条件推进。
  • break 结束最内层循环,continue 跳过本轮剩余语句,循环的 else 仅在没有被 break 终止时执行。
  • 嵌套循环的总执行次数通常需要把各层次数相乘;内层 break 不会结束外层循环。
  • 边界测试至少覆盖空范围、单个元素、第一项命中、最后一项命中和始终不命中。

常见误区

  • range 的右端点多算或少算一次
  • while 忘记更新状态造成死循环
  • 把两个互斥条件写成两个独立 if
  • 误以为 break 会跳出所有嵌套循环

适用边界

  • 流程图是算法的表示方法,不是 Python 语法。
  • 递归也能表达重复,但有调用开销和递归深度限制,不能无条件代替循环。
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编码与文本字符串、转义、切片与格式化从不可变字符序列到检索、拆分、拼接、格式化和常用判断方法。

正式定义

str 是不可变的 Unicode 字符序列。下标访问单个字符,切片生成新字符串;任何看似“修改字符串”的方法都会返回新对象。

必须掌握

  • 下标从 0 开始,负下标从末尾开始;切片 s[start:stop:step] 不包含 stop,step 不能为 0。
  • 转义序列用于在字面量中表示换行、制表、引号、反斜杠或码点;原始字符串仍有末尾反斜杠限制。
  • find 找不到返回 -1,index 找不到抛 ValueError;count 统计不重叠出现次数。
  • split 把字符串拆成列表,join 用一个字符串连接可迭代对象中的字符串,strip 只删除两端字符。
  • f-string 的格式说明可控制宽度、对齐、精度、进制和百分比;格式化不改变原值。
  • isalpha/isdigit 等按 Unicode 定义,不只识别英文字母和 ASCII 数字。

常见误区

  • 尝试 s[0] = 'A' 原地修改字符串
  • 把 strip('ab') 误解为删除完整子串 'ab'
  • find 返回 -1 后直接拿去当有效下标
  • 把字节长度与字符长度混为一谈

适用边界

  • 正则表达式不在低等级字符串必修范围,但复杂模式匹配时应使用 re,而不是堆叠大量 split/find。
  • 面向用户的字符计数还可能涉及组合字符和字素簇,len 统计的是 Unicode 码点序列长度。
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核心数据结构树、图、DFS、BFS 与最短路从节点与边的模型出发,掌握遍历、连通性、树结构、最小生成树和最短路径的适用条件。

正式定义

图由顶点和边构成;树是连通且无环的无向图。DFS 沿路径深入后回溯,BFS 按距离层次扩展。算法的正确选择取决于图是否有向、边权是否为负、是否稠密以及目标是遍历、连通还是最短路。

必须掌握

  • 邻接矩阵占 O(V²) 空间,适合稠密图和快速查边;邻接表占 O(V+E),适合稀疏图。
  • DFS 常用递归或显式栈,BFS 使用队列;一般图都必须记录 visited 防止重复和死循环。
  • 无权图的 BFS 首次到达即得到最少边数距离,可用 parent 还原路径。
  • 树有 V-1 条边且任意两点路径唯一;二叉树前/中/后序描述根的访问时机。
  • Dijkstra 只适用于非负边权;Floyd 求所有点对最短路并允许负边,但不能有可达负环。
  • Kruskal 按边权排序并用并查集避环,得到连通无向带权图的最小生成树。

常见误区

  • 遍历一般图时不记录 visited
  • 对负权边使用 Dijkstra
  • 混淆最短路径树与最小生成树
  • 递归 DFS 忽略深度限制

适用边界

  • 有向无环图、拓扑排序、强连通分量和负权最短路是图论后续主题。
  • 网格搜索也是图搜索:格子是顶点,可移动关系是边;不要只背二维数组模板。
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Python 基础运算符、表达式与优先级完整区分算术、比较、逻辑、成员、身份和位运算,并用优先级表消除歧义。

正式定义

表达式求值得到一个值。运算符规定如何组合操作数;当一个表达式含多个运算符时,优先级和结合方向决定求值顺序,括号可以明确改变顺序。

必须掌握

  • / 总是得到浮点结果;// 是向负无穷方向取整的整除;% 与 // 满足 a == (a // b) * b + a % b。
  • 比较可以链式书写,如 0 <= x < 10;and/or 会短路并返回最后求值的操作数,不一定返回 bool。
  • == 比较值是否相等,is 比较是否为同一个对象;判断 None 应写 is None。
  • in/not in 做成员测试;对 dict 测试的是键。
  • 位运算作用于整数的二进制位;负整数按无限长二进制补码语义理解。
  • 复杂表达式即使能靠优先级正确运行,也应使用括号表达意图。

常见误区

  • 把 // 当成简单截断
  • 用 is 比较数字或字符串的值
  • 忘记 and 的优先级高于 or
  • 连续位移、比较和逻辑运算却不加括号

适用边界

  • 浮点数比较受二进制表示误差影响,需要按问题选择容差。
  • 运算符可由自定义类重载,因此相同符号对不同类型可能有不同语义。
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完成检查

确认自己会解释、会编写、会验证