46 Học Python – In ra những số chia hết cho 5 và tổng của chúng

Bài 46: In ra những số chia hết cho 5 và tổng của chúng trong mảng bằng Python

Giới Thiệu

Mảng (hay danh sách trong Python) là một tập hợp các phần tử có thể được xử lý cùng nhau. Một trong những thao tác quan trọng khi làm việc với mảng là tìm các số chia hết cho một số cụ thể và tính tổng của chúng.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ viết một chương trình Python để tìm các số chia hết cho 5 trong mảng số nguyên và tính tổng của chúng.

Ưu Đãi lớn thêm danh sách 10 bài tập python  rèn luyện kỹ năng và nâng cao tay nghề:

1. Bài 41: Đếm số chẵn trong mảng bằng Python
2. Bài 42: Tính tổng các phần tử ở vị trí chẵn trong mảng bằng Python
3. Bài 43: Tính tổng các phần tử có giá trị chẵn trong mảng bằng Python
4. Bài 44: Tìm số x trong mảng bằng Python
5. Bài 45 : Đếm và in dãy số dương, số âm trong mảng bằng Python
6. Bài 46: In ra những số chia hết cho 5 và tổng của chúng trong mảng bằng Python
7. Bài 47 : Tìm phần tử lớn nhất đầu tiên trong mảng và vị trí của phần tử đó bằng Python
8. Bài 48: Tìm phần tử lớn nhất đầu tiên trong mảng và vị trí của phần tử đó bằng Python
9. Bài 49: Sắp xếp mảng theo thứ tự tăng dần bằng Python
10. Bài 50: In ra các số nguyên tố trong mảng và tính tổng của chúng bằng Python

Phương Pháp

1. Duyệt qua mảng: Kiểm tra từng phần tử xem có chia hết cho 5 hay không.
2. Lưu trữ các số chia hết cho 5 vào danh sách riêng.
3. Tính tổng các số tìm được.

Viết Chương Trình Python

# Hàm tìm các số chia hết cho 5 và tính tổng của chúng
def tim_va_tinh_tong_so_chia_het_cho_5(arr):
    so_chia_het_cho_5 = [x for x in arr if x % 5 == 0]
    tong = sum(so_chia_het_cho_5)
    print(f"Các số chia hết cho 5: {so_chia_het_cho_5}")
    print(f"Tổng các số chia hết cho 5: {tong}")
# Nhập số lượng phần tử của mảng
n = int(input("Nhập số phần tử của mảng: "))
# Nhập các phần tử của mảng từ người dùng
mang = []
for i in range(n):
    gia_tri = int(input(f"Nhập phần tử thứ {i+1}: "))
    mang.append(gia_tri)
# Gọi hàm xử lý
tim_va_tinh_tong_so_chia_het_cho_5(mang)

Giải Thích Chương Trình

• Hàm tim_va_tinh_tong_so_chia_het_cho_5(arr):
  • Tạo danh sách chứa các số chia hết cho 5 bằng list comprehension.
  • Tính tổng các số đó bằng hàm sum().
  • In danh sách các số chia hết cho 5 và tổng của chúng.
• Nhập dữ liệu: Người dùng nhập số lượng phần tử của mảng và từng phần tử.
• Xử lý và xuất kết quả: Hiển thị danh sách số chia hết cho 5 và tổng của chúng.

Phương Pháp Tối ưu hoá:

1. Duyệt qua mảng một lần duy nhất: Sử dụng vòng lặp để kiểm tra từng phần tử có chia hết cho 5 hay không và đồng thời tính tổng ngay trong quá trình duyệt, giúp tối ưu hiệu suất.
2. Tránh sử dụng danh sách trung gian nếu không cần thiết.
3. Sử dụng hàm filter() để lọc nhanh danh sách nếu cần.

Viết Chương Trình Python (Tối Ưu Hóa)

# Hàm tìm các số chia hết cho 5 và tính tổng của chúng
def tim_va_tinh_tong_so_chia_het_cho_5(arr):
    tong = 0
    so_chia_het_cho_5 = []
    for x in arr:
        if x % 5 == 0:
            so_chia_het_cho_5.append(x)
            tong += x  # Cộng dồn ngay trong vòng lặp
    print(f"Các số chia hết cho 5: {so_chia_het_cho_5}")
    print(f"Tổng các số chia hết cho 5: {tong}")
# Nhập số lượng phần tử của mảng
n = int(input("Nhập số phần tử của mảng: "))
# Nhập các phần tử của mảng từ người dùng bằng list comprehension
danh_sach = [int(input(f"Nhập phần tử thứ {i+1}: ")) for i in range(n)]
# Gọi hàm xử lý
tim_va_tinh_tong_so_chia_het_cho_5(danh_sach)

Giải Thích Chương Trình

• Hàm tim_va_tinh_tong_so_chia_het_cho_5(arr):
  • Duyệt mảng chỉ một lần, giúp giảm thời gian xử lý.
  • Cộng dồn giá trị ngay trong vòng lặp thay vì tạo danh sách trung gian rồi tính tổng.
• Tối ưu nhập dữ liệu: Sử dụng list comprehension để nhập dữ liệu nhanh hơn.
• Xử lý và xuất kết quả: Hiển thị danh sách số chia hết cho 5 và tổng của chúng.

Ứng Dụng

• Lọc dữ liệu trong danh sách số liệu.
• Tính tổng của các số có tính chất đặc biệt.
• Ứng dụng trong phân tích dữ liệu và thống kê.

Kết Luận

Chương trình trên giúp tìm các số chia hết cho 5 trong mảng và tính tổng của chúng một cách đơn giản và hiệu quả. Việc sử dụng list comprehension giúp tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu. Hãy thử nghiệm với các bộ dữ liệu khác nhau để kiểm chứng!

Nếu bạn thấy hay ! xin bạn 1 phút ! vui lòng đánh giá 5 sao cho trang website của chúng tôi ! để có động lực làm thêm nhiều bài hay nữa ! cảm ơn quý khách nhé !

Khóa học Python online từ cơ bản đến nâng cao