Python 经典题目汇总：100 个经典题目
当然！以下是一些经典的 Python 编程题目，这些题目可以帮助你提高自己的编程能力和问题解决能力。
基础题目
- 反转字符串: 写一个函数来反转一个字符串。
- 计数字符串中的单词: 给定一个字符串，计算其中的单词数。
- 字符串是否为回文: 检查一个字符串是否为回文。
- 斐波那契数列: 生成前 n 个斐波那契数。
- 阶乘计算: 实现一个函数来计算给定数字的阶乘。
- 质数检查: 编写函数来检查一个数是否是质数。
- 排序算法: 实现冒泡排序和快速排序。
- 列表去重: 从一个列表中去除重复的元素。
- 列表反转: 不使用内置函数反转列表。
- 合并两个列表: 交替合并两个列表。
中级题目
- 字典键值交换: 反转字典中的键值对。
- 字符串的全排列: 给定一个字符串，生成它的所有排列。
- 最大公约数和最小公倍数: 计算两个数的最大公约数和最小公倍数。
- 文件读取与写入: 读取文件内容并写入到另一个文件。
- 计算矩阵乘积: 实现矩阵乘法。
- 统计字符频率: 统计字符串中每个字符出现的频率。
- 解析 JSON 数据: 解析 JSON 格式的数据并提取信息。
- 实现栈和队列: 使用 Python 实现栈和队列结构。
- 素数生成器: 实现生成器来产生素数。
- 实现简单的计算器: 支持加减乘除运算。
高级题目
- 最长公共子序列: 找到两个字符串的最长公共子序列。
- 二分搜索: 实现二分搜索算法。
- 图的广度优先搜索（BFS）: 实现图的广度优先搜索。
- 图的深度优先搜索（DFS）: 实现图的深度优先搜索。
- 图的最短路径问题: 利用 Dijkstra 算法解决。
- 动态规划背包问题: 解决经典的背包问题。
- 贪心算法的应用: 如找零钱问题。
- 正则表达式验证: 使用正则表达式验证电子邮件地址。
- 实现快速幂运算: 利用快速幂算法计算大指数的幂。
- 图像处理: 使用 Python 库进行简单的图像处理（如 PIL）
编程技巧题目
- 装饰器实现函数计时: 创建一个装饰器来计算函数执行时间。
- 上下文管理器: 实现一个简单的上下文管理器。
- 多线程下载器: 编写一个程序下载多个文件，并利用多线程加速下载速度。
- 定制类的比较运算: 自定义类并实现其比较运算符。
- 元类使用: 了解并实践元类的使用。
继续探索这些题目将帮助你更好地掌握 Python 编程技能。如果你需要更详细的解答或解题思路，可以随时在社区提问！