Aufgaben ergänzt inklusive Hausaufgabe

07_quadratzahlen.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+"""Erweitern Sie die Klasse Squares zu einem Iterator mit __iter__ und __next__. Prüfen Sie, dass
+list(Squares(4)) die Liste [1, 4, 9, 16] ergibt. Was passiert, wenn Sie denselben Iterator ein zweites Mal
+durchlaufen?"""
+
+class Squares:
+    def __init__(self, n):
+        self.iter = 1
+        self.n = n
+
+    def __next__(self):
+        if self.iter > self.n:
+            raise StopIteration
+
+        square = self.iter**2
+        self.iter += 1
+
+        return square
+
+    def __iter__(self):
+        return self
+
+squares = Squares(4)
+print(list(squares))
+print(list(squares))

11_münzwechsel.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+"""Sophia hat unendlich viele Münzen der Werte 1, 2 und 5 (Yay!). Wie viele Möglichkeiten gibt es, einen bestimmten
+Betrag n zu bilden? Sophia hat sich folgende rekursive Funktion überlegt:
+def coins(n):
+ if n == 0:
+ return 1
+ if n < 0:
+ return 0
+ return coins(n-1) + coins(n-2) + coins(n-5)
+Hm, ist die Lösung von Sophia richtig? Erklären Sie! Messen Sie die Laufzeit der Funktion mit unserem @timingDecorator für verschiedene n.
+Auch hier hilft Memoization, um die Laufzeit zu verbessern. Warum? Überprüfen Sie das."""
+
+from functools import cache
+from laufzeitmessung import timing
+
+def coins(n):
+    if n == 0:
+        return 1
+    if n < 0:
+        return 0
+    return coins(n - 1) + coins(n - 2) + coins(n - 5)
+
+@cache
+def coins_cached(n):
+    if n == 0:
+        return 1
+    if n < 0:
+        return 0
+    return (coins_cached(n-1) + coins_cached(n-2) + coins_cached(n-5))
+
+@timing
+def measure_normal(n):
+    return coins(n)
+
+@timing
+def measure_cached(n):
+    coins_cached.cache_clear()
+    return coins_cached(n)
+
+print("Ohne Memoization: ")
+print(measure_normal(20))
+print("Mit Memoization: ")
+print(measure_cached(20))

laufzeitmessung.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+"""Wir schreiben einen Decorator @timing, der die Laufzeit einer beliebigen Funktion misst. Wir verwenden *args
+und **kwargs, damit der Decorator universell ist.
+Hinweis:
+Aus dem Standard-Modul time ist hier perf_counter hilfreich:
+import time
+start = time.perf_counter()
+…
+print(f"Dauer: {time.perf_counter() - start:.4f}s")"""
+
+import time
+
+def timing(f):
+    def wrapper(*args, **kwargs):
+        start = time.perf_counter()
+        result = f(*args, **kwargs)
+        end = time.perf_counter()
+        print(f"Dauer: {time.perf_counter() - start:.4f}s")
+        return result
+    return wrapper
+
+

runonce.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+def run_once(f):
+    already_run = False
+
+    def wrapper(*args, **kwargs):
+        nonlocal already_run
+
+        if not already_run:
+            already_run = True
+            f(*args, **kwargs)
+        pass
+
+    return wrapper
+
+@run_once
+def begruessung(name):
+    print(f"Hallo {name}!")
+
+begruessung("Sophia")
+begruessung("Max")
+begruessung("Lisa")
+