我无法在代码中找到错误。它在我的cmd上运行得很好但是没有通过实验室平台测试。这是一个问题：
你需要分别设计一个名为replicate_iter和replicate_recur的迭代和递归函数，它将接收两个参数：times是重复的次数，data是要重复的数字或字符串。
该函数应该返回一个包含data参数重复的数组。例如，replicate_recur(3, 5)或replicate_iter(3,5)应返回[5,5,5]。如果times参数为负或零，则返回一个空数组。如果参数无效，请引发ValueError。＆＃34;
现在这是我的代码：
my_list1 = []
my_list2 = []
def replicate_iter(times,data):
try:
if type(data) != int and type(data) != str:
raise ValueError('Invalid Argument')
times += 0
if times > 0:
x = 0
while x < times:
my_list2.append(data)
x = x+1
return my_list2
else:
return []
except (ValueError,AttributeError,TypeError):
raise ValueError('Invalid Argument')
def replicate_recur(times,data):
try:
if type(data) != int and type(data) != str:
raise ValueError('Invalid Argument')
times += 0
if times <= 0:
return my_list1
else:
my_list1.append(data)
return replicate_recur(times-1,data)
except(AttributeError,TypeError):
raise ValueError('Invalid Argument')
答案 0 :(得分：4)
这有效！
def replicate_iter(times, data):
if((not isinstance(times, int)) or (not isinstance(data, (int, float, long, complex, str)))):
raise ValueError("Invalid arguments")
elif(times <= 0):
return []
else:
array = []
for x in range(times):
array.append(data)
return array
def replicate_recur(times, data):
if((not isinstance(times, int)) or (not isinstance(data, (int, float, long, complex, str)))):
raise ValueError("Invalid arguments")
elif(times <= 0):
return []
else:
return ([data] + replicate_recur((times - 1), data))
答案 1 :(得分：1)
def replicate(c,times):
return [c]*times
def replicate2(c,times):
return [c for i in range(times)]
def replicate3(c,times):
result = []
for i in range(times): result.append(c)
return result
def replicate4(c,times):
return [c] + (replicate4(c,times-1) if times > 0 else [])
答案 2 :(得分：1)
两者的基本实现（虽然说实话并不是好Python）：
def replicate_iter(times, data):
result = []
for _ in range(times): # xrange in Python2
result.append(data)
return result
def replicate_recur(times, data):
if times <= 0:
return []
return [data] + replicate_recur(times - 1, data)
assert replicate_iter(3, 5) == [5, 5, 5]
assert replicate_recur(3, 5) == [5, 5, 5]
assert replicate_iter(4, "abc") == ["abc", "abc", "abc", "abc"]
assert replicate_recur(4, "abc") == ["abc", "abc", "abc", "abc"]
它们简单明了，并且显示了两种方法之间的基本差异。
Pythonic代码将使用乘以序列或列表理解：
result = [data for _ in range(times)]
result = [data] * times
在任何生产代码中，递归都不会真正用于此任务。
答案 3 :(得分：1)
我认为你的代码比其他人说的更接近正确 - 你只需要重新安排一些元素：
def replicate_iter(times, data):
if type(data) != int and type(data) != str:
raise TypeError('Invalid Argument')
try:
my_list = []
if times > 0:
for _ in range(times):
my_list.append(data)
return my_list
except (ValueError, TypeError):
raise ValueError('Invalid Argument') from None
def replicate_recur(times, data):
if type(data) != int and type(data) != str:
raise TypeError('Invalid Argument')
try:
my_list = []
if times > 0:
my_list.append(data)
my_list.extend(replicate_recur(times - 1, data))
return my_list
except (ValueError, TypeError):
raise ValueError('Invalid Argument') from None
我同意错误处理有点复杂，但这是规范所要求的。虽然具体关于times参数，但如果data不是可接受的类型之一，则规范对于生成哪个错误是模棱两可的，但TypeError似乎有意义。
答案 4 :(得分：1)
对于递归版本我推荐tail recursion正如你所做的那样，其他例子即使最简单的使用列表连接（+），它产生一个新列表，其中包含每个元素的副本，当您可以传递单个列表时，如同使用迭代版本一样添加元素时，这会浪费太多的时间和空间
这是一个例子
def replicate_recur(times, data, result=None):
if result is None:
result = []
if times <= 0 :
return result
else:
result.append(data)
return replicate_recur(times-1,data,result)
此外，您可以避免使用辅助功能
反复重复检查def replicate_recur_aux(times, data, result):
if times <= 0 :
return result
else:
result.append(data)
return replicate_recur_aux(times-1,data,result)
def replicate_recur(times, data):
if not isinstance(data, int) and not isinstance(data, str):
raise ValueError('Invalid Argument')
return replicate_recur_aux(times,data,[])
这样主要功能就可以完成所有需要完成的检查和所有必要的设置，这样辅助功能就可以完成工作而不用担心或不必要地检查同一件事。
对于迭代版本，任何其他示例都很好，但也许你的老师想要这样的东西
def replicate_iter(times, data):
if not isinstance(data, int) and not isinstance(data, str):
raise ValueError('Invalid Argument')
result = []
if times <=0:
return result
for i in range(times):
result.append(data)
return result
现在注意两个版本之间的相似性，你可以轻松地将一个版本转换为另一个版本
答案 5 :(得分：1)
我认为迭代版本很简单，其他人提供了很好的答案。至于递归，我总是想看看我是否可以提出分而治之的策略，而不是一次一步地减少问题，以避免炸掉堆栈。以下是：
def replicate_recur(times, data):
def f(n, value):
if n < 1:
return []
result = f(n // 2, value) * 2
if n % 2 > 0:
result += [value]
return result
if not isinstance(data, int) and not isinstance(data, str):
raise ValueError('Must be int or str')
return f(times, data)
这使用内部递归函数f()来避免重复data的类型检查。递归构造了一半大小的列表，并将其加倍（如果当前n为偶数）或将其加倍并再添加一次data（如果当前n为单数）。
尝试一下，你会喜欢它！
答案 6 :(得分：1)
我尝试了这个，它适用于那个测试！
def replicate_iter(times,data):
Array = []
if type(times) != int or not isinstance(data, (int, float, complex, str)):
raise ValueError ('Invalid Value')
elif times < 0:
return []
else:
for x in range (times):
Array.append(data)
return Array
def replicate_recur(times,data):
Array = []
if type(times) != int or not isinstance(data, (int, float, complex, str)):
raise ValueError ('Invalid Value')
elif times <= 0:
return []
else:
Array = replicate_recur(times-1,data)
Array.append(data)
return Array
答案 7 :(得分：0)
def replicate_iter(times, data):
if not isinstance(data, int) and not isinstance(data, str):
raise ValueError('Must be int or str')
if times <= 0:
return []
return [data for _ in range(times)]
def replicate_recur(times, data):
if not isinstance(data, int) and not isinstance(data, str):
raise ValueError('Must be int or str')
if times <= 0:
return []
return [data] + replicate_recur(times-1, data)
输出
>>> replicate_iter(3, 5)
[5, 5, 5]
>>> replicate_recur(3, 5)
[5, 5, 5]
边缘情况
>>> replicate_iter(0, 5)
[]
>>> replicate_iter(3, list())
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
replicate_iter(3, list())
File "C:/temp/temp.py", line 3, in replicate_iter
raise ValueError('Must be int or str')
ValueError: Must be int or str