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97b/n


 一个叫输出%c（字符） +32为98；但是一个叫输出%d（整形变量） 加上32为97；‘B’的ASCLL码的值为66 
输出97和b因为这题算得是ASCLL码的值；‘A’的ASCLL码的值为65  所以 输出 97和b 

本节课程主要学习如何通过print()函数输出结果。
计算机所说的输出一般是指输出到：屏幕、打印机、文件等设备。这一节我们将要讲的是输出屏幕。
对，就是第004篇编写的第一个程序所涉及的print()函数。
输出函数：print()
你可以按下面的方式打印可变内容，我们把下面的”年龄 = 18“中的”年龄“叫做”变量“，就是可以改变的量。
当然，虽然Pyhton支持中文变量表述，但专业人士会笑话你不专业。
专业的写法是下面这样：
需要注意的是：
”age = 18"中的空格不是必须的，只是为了程序看起来更美观、可读性会好一些。
print("")中的双引号可以改为单引号print('')，效果是一样的。
程序中的括号、引号、逗号都必须是英文半角，用中文全角程序会出错。
还可以指定分隔符：
上面程序就是打印1、2、3、4，并用分隔符“*”分开。请注意，这一次我用了单引号，你可以换成双引号，结果一样。
按指定格式输出：
上面程序中print的基本格式是：
print("{}".format(变量))
其中大括号{}就是用变量替换的地方，就像我们书写请柬一样：
_____同学，你好：
我与二阿哥定于____年__月___日于__________大酒店举行婚礼，希望您拨冗莅临为盼。
二阿哥和小燕子
这里，下划线部分是我们要手工填写的，如果用Python怎么来定义呢？
在程序中请柬内容用三引号（就是三个单引号或者是三个双引号）包裹，下划线用大括号{}替代。这样，一份可以自动处理的请柬就做好了。
怎么使用这个请柬呢？当然不用手写！我们学习Python编程就是要把日常繁琐的事情让Python来完成的。
看一下下面的程序段：
你看，给张果老和何仙姑两位同学的请柬只通过了几行程序就搞定了，是不是很方便？
什么？你问我加人方不方便？你只需要在names = []中继续添加名字就可以了。
这样的请柬，我只需要关心请柬内容是否正确、用词是否得体，最后，对人员名单进行核对就好。让技术不再是我们关注的重点，而是一种辅助。
本想本节把输入、输出和模块导入一起写了的，内容有点多，分到下节课吧。
我想在下面打印一行等号做分割，你知道怎么做吗？

                    
        

推荐先看我的一篇介绍Set去重的博文地址是 
http://blog.csdn.net/bug_moving 

看了这个之后，再来看下面的程序基本就能看懂了



题目

我也不太记得，因为是朋友给我口述的，然后给了我一个截图，看了图片大致也能知道题目要我们做什么 




package yn;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

class Composition extends ArrayList<Integer> {
    @Override
    public boolean equals(Object other) {
        Composition comp = (Composition) other;
        Collections.sort(this);
        Collections.sort(comp);
        if (this.isEmpty() || comp.isEmpty() || this.size() != comp.size())
            return false;
        for (int i = 0; i < this.size(); i++)
            if (this.get(i) != comp.get(i))
                return false;
        return true;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return 0;
    }
}

/**
 * 用递归法,比如2=1+1,3=1+(2的所有组成法),5需要分解1+4,2+3,因为3+2和2+3是一样的,for循环只要到i<=n/2就够了.
然后就是剔除1+1+2和1+2+1的情况,继承set的特性重写了Composition(每个拆分的方式)的equals.
懒得读取n值了,直接在main里面赋值给n
 * @author yxx
 *
 */
public class lhy {

    public static void main(String[] args) {
        int n = 5;
        System.out.println(toStr(calc(n)));
    }

    public static Set<Composition> calc(int n) {
        Set<Composition> possibility = new HashSet<Composition>();
        Composition composition = new Composition();
        switch (n) {
        case 1:
            composition.add(1);
            possibility.add(composition);
            return possibility;
        case 2:
            composition.add(1);
            composition.add(1);
            possibility.add(composition);
            return possibility;
        default:
            for (int i = 1; i <= n / 2; i++) {
                composition = new Composition();
                composition.add(i);
                composition.add(n - i);
                possibility.add(composition);
                if (i <= n - i) {
                    Set<Composition> partial_pos = calc(n - i);
                    for (Composition pos : partial_pos) {
                        pos.add(i);
                        possibility.add(pos);
                    }
                }
            }
            return possibility;
        }

    }

    public static String toStr(Set<Composition> possibility) {
        String str = "total : " + possibility.size() + "\n";
        for (Composition pos : possibility)
            str += toStr(pos);
        return str;
    }

    public static String toStr(Composition composition) {
        String str = composition.get(0) + "";
        for (int i = 1; i < composition.size(); i++)
            str += (" + " + composition.get(i));
        str += "\n";
        return str;
    }
}



运行截图



至此这个问题基本解决，我也没有考虑效率问题啥，也不知道是不是效率超标了，先就这样吧。

        
        
        
                
    

最近写了一个简单的python读取abaqus结果中的场输出数据，就在这里简单的讲一下整个流程。后续采用abaqus读取场输出结果应用也挺广泛。整个过程的流程图可以用下图来概括，因为不是计算机专业，考虑没那么细致，很多python函数也是即查即用，当然程序后续根据要求也可以不断更改。
下面就从这两个方面按照图片步骤讲解一下这个小程序：
引入头文件
# -*- coding: utf-8 -*-
from odbAccess import *
from abaqusConstants import*
import csv
读取数据
###1.打开文件###

#定义文件路径
OdbFilePath='E:/temp/kehu11-python/09g-B5.odb'
#打开Odb文件
myodb=openOdb(OdbFilePath)

###2.读取场输出结果###

#读取的是场输出DAMAGEC和DAMAGET结果，damagecField是自定义，数据类型是后面赋予的#
#简单说下python语言，如下，很直接了当，.连接就像中国.湖北.武汉.华科一样#
#读取结果里Step-earthquake的最后一帧的DAMAGEC#
 damagecField=myodb.steps['Step-earthquake'].frames[-1].fieldOutputs['DAMAGEC']
 damagetField=myodb.steps['Step-earthquake'].frames[-1].fieldOutputs['DAMAGET']

 ###3.保存到数组###

#场输出是一个大的类型，val1是它的所有结果#
val1=damagecField.values
#定义两个数组，分别存储单元编号和对应的数值#
val1nodeLabel=[]
val1DamagecData=[]
#用一个简单的循环将场输出中每一个结果的对应数值与单元编号写入到上述数组#
for v1 in val1: 
     val1nodeLabel.append(v1.elementLabel)
     val1DamagecData.append(v1.data)
#将数组排序，abaqus场输出的数值并非按照单元编号一个接一个，经常有跳动，所以需要排序#
#下面的排序算法百度得到，就是将两个数组一一对应排序，作用如下#
#1,2,3,7,8,9,4,5,6对应a,b,c,h,i,j,e,f，排序后
#1，2,3,4,5,6,7,8,9对应a,b,c,d,e,f,g,h,i,j
Z1=zip(val1nodeLabel,val1DamagecData)
Z1=sorted(Z1)
sortedval1nodeLabel,sortedval1DamagecData=zip(*Z1)

##上面输出的只是damagec的对应结果，下面输出damaget对应结果#   
val2nodeLabel=[]
val2DamagetData=[]
val2=damagetField.values
for v2 in val2: 
      val2nodeLabel.append(v2.elementLabel)
      val2DamagetData.append(v2.data)
Z2=zip(val2nodeLabel,val2DamagetData)
Z2=sorted(Z2)
sortedval2nodeLabel,sortedval2DamagetData=zip(*Z2)

###4.关闭文件###

myodb.close()
输出数据
###1.打开文件###

#数据一般保存方式为csv，简单的可以用txt,这里方便后处理采用csv文件，定义文件路径#
CsvFilePath='D:/damge.csv'
#打开csv文件
csvFile=open(CsvFilePath,'wb')

 ###2.写入数据###

writer=csv.writer(csvFile)
#写入抬头#
writer.writerow(['NodeLabel','DamagecData','DamagetData'])
#获取数组的长度#
#lenth(sortedval1nodeLabel)#这里太多我就只输出1000个单元数据#
    lenth=1000
#逐行写入到csv文件中
i=0
while i<=lenth:
    writer.writerow([sortedval1nodeLabel[i],sortedval1DamagecData[i],
                                 sortedval2DamagetData[i]])
    i=i+1

###3.关闭文件###

csvFile.close()
    最终得到一个csv文件，提取结果如下图
    数据值为0，是因为其计算时间太长，等了一晚上才计算到第9秒还没有发生损伤，因此其数值均为0。    提取较多的结果可能是常见的应力应变，节点位移等，不过方法都是一样的，改动起来也较为简单。有兴趣的朋友不妨动手尝试一下。
    使用Python脚本确实可以大大减轻我们的工作负担，毕竟认识苦短，而且学起来很简单，注重一个对Python以及abaqus的理解，后续很多函数也都是现搜现用。关于Python在ABAQUS中的应用，推荐曹金凤老师的书，可以用来当作工具书，随时需要了去翻一下，给我们提供指导。基本上也不用专门去学习下Python，书里附带的Python语言基础也够用了。如果大家有啥需要使用Python脚本的地方，也可以过来咨询我。
CAE仿真与数值模拟微信公众号，主要介绍CAE仿真与数值模拟的知识与应用。通过论坛，博客，论文，案例等为大家带来知识食粮。仿真软件:abaqus、ansys、flunet、comsol、hypermesh、moldflow等，涉及领域有机械材料土木物理等。