Python 在列表中的特定元素上建立一个等式，然后使用结果与下一个元素建立一个等式？

我有一个列表中的项目。这些项目的数量取决于用户输入。我想做的是在前两项上建立一个方程（方程本身在这里并不重要，它会产生结果）。然后将这个方程的结果作为下一个方程的“第一个”元素，但与下一个元素等一起使用到列表的末尾。最简单的方法是什么

例如：

list = [1,2,3,4,5]
a = list[0]
b = list[1]
result = a + b

问题从这里开始：

result = result + list[2] 
result = result + list[3]
...

。。。等等

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我知道我可以通过索引访问列表中的每个元素，但如何让它在没有特定索引的情况下遍历整个列表？

这应该可以解决问题：

l = [1,2,3,4,5]
result = 0
for val in l:
  result += val

更简短的方法是使用总和（arr）：

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在python中，您可以遍历一个列表，基本上是编码“对于列表中的每个变量，执行一些操作”

您可以使用for/in来执行此操作

for item in list:
    # do something

要解决您的示例，您必须将“item”添加到变量的值中

list = [1, 2, 3, 4, 5]
sum = 0
for x in list:
    sum = sum + x
    # Or, you just do sum += x
print (sum) # To show your result.

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您可能正在寻找

functools.reduce

>>> from functools import reduce
>>> def my_add(a, b):
...     return a + b
...
>>> lst = [1,2,3,4,5] # don't use "list" as a variable name, you'll mask the builtin
>>> reduce(my_add, lst)
15

当然，对于这种特殊情况，这是不必要的，因为我们有

sum

>>> sum(lst)
15

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。。。但是如果你想应用一个泛型的两个参数函数，考虑<代码>减少< /C> > < /P> < P>我相信你在期待一个递归的解决方案：

>>> from functools import reduce
>>> def my_add(a, b):
...     return a + b
...
>>> lst = [1,2,3,4,5] # don't use "list" as a variable name, you'll mask the builtin
>>> reduce(my_add, lst)
15

def recursive_sum(lst):
    n = len(lst)
    if n == 0:
        return 0
    else:
        return lst[0] + recursive_sum(lst[1:])

lst = [1,2,3,4,5]
print(recursive_sum(lst))
# 15

这将递归地查找结果。但是，与执行完全相同操作的简单循环（如以下所示）相比，性能要低得多：

lst = [1,2,3,4,5] 
result = 0 
for x in lst: 
    result += x
# 15

或者更短的方法，您可以使用：

sum(lst)

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输入/输出后示例。对于这样简单的计算，递归解决方案的可能重复通常在性能上是不好的，因为调用堆栈与列表项的数量成线性增加，在列表项的数量上，一个简单的循环可以解决问题。@LukasBach我想我已经在回答中包含了你的观点。谢谢