Python 如何找到2个'；解决'；线性方程快吗？

我需要一种方法来找到满足两个未知数方程的整数。约束条件是两个整数都在1到10000之间。例如：

value = 21
for x in range(1, 10001):
    for y in range(1, 10001):
        if (3 * x) + (5 * y) == value:
            x_val = x
            y_val = y
        break

在这种情况下，我将得到

x_val=2

和

y_val=3

如果没有整数解或多个解，则输出应为

0

---

我想要一个快速的方法来解决这个“方程”，而不是重复迭代。这在python中可能吗？谢谢。

这里的关键是要知道等式中只有正的输入。这样，您可以缩短需要检查的数字量。例如，如果值为3000，则只需检查1到1000，而不需要检查1到10000。您需要将方程中的变量值除以方程中的最小公分母，并将其用作上限，以减少迭代方法的负担。

这里的关键是要知道方程中只有正输入。这样，您可以缩短需要检查的数字量。例如，如果值为3000，则只需检查1到1000，而不需要检查1到10000。您需要将方程中的变量值除以方程中的最小公分母，并将其用作上限，以减少迭代方法的负担。

许多解决方案中，以下是最简单的：

for x in xrange(1, 10001):
    y = float(value - (x * x_val)) / y_val
    if int(y) == y and 10000 >= y >= 1:
        print ("x={}, y={}".format(int(x), int(y)))

例如：

>>> x_val = 2
>>> y_val = 3
>>> value = 21
>>> for x in xrange(1, 10001):
...     y = float(value - (x * x_val)) / y_val
...     if int(y) == y and 10000 >= y >= 1:
...         print ("x={}, y={}".format(int(x), int(y)))
... 
x=3, y=5
x=6, y=3
x=9, y=1

一个优化的机会出现了，因为我们不希望出现负值

for x in xrange(1, 10001):
    y = float(value - (x * x_val)) / y_val
    if x * x_val > value:
        break
    if int(y) == y and 10000 >= y >= 1:
        print ("x={}, y={}".format(int(x), int(y)))

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许多解决方案中，以下是最简单的：

for x in xrange(1, 10001):
    y = float(value - (x * x_val)) / y_val
    if int(y) == y and 10000 >= y >= 1:
        print ("x={}, y={}".format(int(x), int(y)))

例如：

>>> x_val = 2
>>> y_val = 3
>>> value = 21
>>> for x in xrange(1, 10001):
...     y = float(value - (x * x_val)) / y_val
...     if int(y) == y and 10000 >= y >= 1:
...         print ("x={}, y={}".format(int(x), int(y)))
... 
x=3, y=5
x=6, y=3
x=9, y=1

一个优化的机会出现了，因为我们不希望出现负值

for x in xrange(1, 10001):
    y = float(value - (x * x_val)) / y_val
    if x * x_val > value:
        break
    if int(y) == y and 10000 >= y >= 1:
        print ("x={}, y={}".format(int(x), int(y)))

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什么样的方程？@Blender这是一个线性方程。只有一个方程，你不可能不迭代就求解它。看看scipy.linalg包。。。它有一个solverPyomo（或任何其他线性编程工具）会更容易什么样的方程？@Blender它是一个线性方程。只有一个方程，你不能不迭代求解它。看看scipy.linalg包。。。它有一个solverPyomo（或任何其他线性规划工具）会更容易