Day 6 迴圈進階與綜合練習

引言

昨天的內容中，我們認識了 for 與 while 兩種迴圈，並學會了 range()、break、continue 等控制流程的工具。那個時候的範例多半是「單層迴圈」，也就是一次只做一件事。但真實世界的問題往往更複雜，例如要處理二維的表格、產生重複的排列組合，或是寫一個小遊戲讓使用者反覆猜測。

這篇文章會帶你更深入迴圈的世界，從巢狀迴圈開始，了解如何用迴圈處理多層結構的資料。我們也會用兩個常見的小專案做綜合練習：九九乘法表與猜數字遊戲。這兩個範例會把條件判斷、迴圈、輸入輸出整合在一起，幫助你體會如何把基礎語法組合成完整的程式。

巢狀迴圈

巢狀迴圈指的是迴圈裡面還有迴圈。每次外層迴圈跑一次，內層迴圈就會完整地跑完所有輪次。這種結構非常適合用來處理二維資料，例如表格、矩陣或座標。

# 用迴圈印出 3x3 的座標
for row in range(3):
    for col in range(3):
        print(f"({row}, {col})", end=" ")
    print()  # 換行

輸出結果會依序印出 (0, 0)、(0, 1)、(0, 2)，接著換行，再印 (1, 0) 到 (1, 2)，以此類推。當外層是 3 輪、內層也是 3 輪時，總共會跑 3 × 3 = 9 次。巢狀迴圈雖然直覺，但要注意效能：層數越多，總執行次數成長得很快（外層 N 圈、內層 M 圈時，總共會跑 N × M 次）。當資料量大的時候，巢狀迴圈常常會成為效能瓶頸；這時候可以考慮改用向量化運算（例如 NumPy）或攤平資料結構，這個概念會在後續資料科學章節再次提到。

迴圈搭配 else 子句

昨天的內容已經簡單提過，Python 的迴圈可以搭配 else 子句。else 只會在迴圈「正常跑完」時執行，若用 break 中途跳出則不會執行。這個特性在做搜尋時特別好用，可以清楚區分「有找到」與「沒找到」兩種結果。

# 確認密碼是否符合複雜度要求
password = "abc123"
has_digit = False

for ch in password:
    if ch.isdigit():
        has_digit = True
        break
else:
    # 沒找到任何數字才會執行
    print("密碼必須包含數字")

if has_digit:
    print("密碼符合部分要求")

這段程式先用迴圈檢查密碼字串中有沒有數字；如果有，就用 break 提早結束，else 不會執行；如果都沒有，就會執行 else 區塊提示使用者。這個寫法比手動額外設一個布林旗標更簡潔，是 Python 推薦的慣用模式。

綜合練習一：九九乘法表

九九乘法表是巢狀迴圈的經典練習。我們用兩層 for 迴圈搭配 range(1, 10)，就能印出完整的九九乘法表。

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, 10):
        print(f"{i} x {j} = {i * j}", end="\t")
    print()  # 每印完一列就換行

執行後會印出從 1×1=1 到 9×9=81 的完整乘法表。end="\t" 是用來讓印出的結果以 Tab 分隔，讓表格對齊；外層迴圈跑完一輪後，再用 print() 換行進入下一列。這個練習除了練習巢狀迴圈，也順便熟悉了 f-string 的格式化寫法。

如果你想讓格式更緊湊，也可以用下面的版本，只保留結果不顯示算式：

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, 10):
        print(f"{i * j:2d}", end=" ")
    print()

其中 :2d 表示「以寬度為 2 的整數格式輸出」，可以讓個位數與兩位數對齊。

綜合練習二：猜數字遊戲

第二個練習是經典的猜數字遊戲：程式先隨機選一個 1 到 100 的數字，使用者反覆猜測，程式提示「太大」或「太小」，直到猜中為止。這個練習會用到 while 迴圈、if...elif...else 條件判斷，以及 random 模組。

import random

answer = random.randint(1, 100)
attempts = 0

while True:
    guess = int(input("請猜一個 1-100 的數字："))
    attempts += 1

    if guess > answer:
        print("太大了，再小一點")
    elif guess < answer:
        print("太小了，再大一點")
    else:
        print(f"恭喜答對！你總共猜了 {attempts} 次")
        break

這個小遊戲展示了許多基礎語法的組合應用：import 用來載入模組，while True 加上 break 構成主迴圈，if...elif...else 判斷猜測的方向，f-string 顯示最終結果。執行幾次後你會發現，加上「太大／太小」的提示，使用者平均只需要 7 次左右就能猜中。

如果要進一步強化這個遊戲，還可以加上「超過 10 次就出局」、「允許重新開始」等功能。這些延伸功能會用到你已經學過的條件判斷與迴圈，是很棒的自我練習。

舉例來說，把「最多只能猜 10 次」加進去，只需要在外層加一個變數計數，並在迴圈內判斷是否超過上限即可：

import random

answer = random.randint(1, 100)
max_attempts = 10

for attempt in range(1, max_attempts + 1):
    guess = int(input(f"第 {attempt} 次猜測（剩餘 {max_attempts - attempt + 1} 次）："))
    if guess > answer:
        print("太大了")
    elif guess < answer:
        print("太小了")
    else:
        print(f"第 {attempt} 次就答對了！")
        break
else:
    # 用完次數仍未猜中
    print(f"挑戰失敗，正確答案是 {answer}")

這個版本結合了 for 迴圈、else 子句與字串格式化，把「有限的嘗試次數」與「未挑戰成功的提示」自然地寫在一起，是綜合運用本章所學的好範例。

迴圈的除錯技巧

當迴圈出錯時，有幾個常見的原因與對應的除錯方式可以幫你快速定位問題。

檢查迭代範圍：巢狀迴圈出問題時，最常見的原因是「外層與內層的範圍寫錯」。例如九九乘法表本應是 range(1, 10)，但不小心寫成 range(10)，就會印出 0×0=0 到 8×8=64 的錯誤版本。

確認 break 與 continue 的位置：break 與 continue 只會影響「最近的」迴圈。因此巢狀迴圈內若想中斷外層，需要額外設計旗標或把邏輯抽出來。

用 print() 追蹤過程：在迴圈內加上 print() 把關鍵變數印出來，是最直覺的除錯方法。例如猜數字遊戲如果一直提示「太小」，可以把 answer 印出來確認是否不小心把它設成比實際值大。

留意輸入格式：input() 永遠回傳字串，若需要做數值比較，必須用 int() 或 float() 轉換。忘記轉換會直接報 TypeError，這在猜數字、年齡判斷、成績等第等範例中非常常見。

實用範例：列印等差級數

把巢狀迴圈與累加結合，我們來列印一個「等差級數表」：第一層迴圈決定起始值，第二層迴圈負責累加固定的差值，最後把每一列的結果印出來。這樣的小練習能幫助你熟悉「外層決定結構、內層負責內容」的巢狀思維。

for start in range(1, 6):
    row = []
    for step in range(5):
        row.append(start + step * 2)
    print(row)
# [1, 3, 5, 7, 9]
# [2, 4, 6, 8, 10]
# [3, 5, 7, 9, 11]
# [4, 6, 8, 10, 12]
# [5, 7, 9, 11, 13]

這個範例展示了巢狀迴圈一個很典型的應用：「外層決定某一類的起點，內層負責生成同類的細節」。很多表格、矩陣、座標相關的問題都可以用這個思維拆解。

小結：迴圈的思維模型

迴圈的本質其實很簡單：把重複的動作交給電腦執行。當面對一個需要重複的事情時，先問自己三個問題：

要重複什麼？寫成縮排內的程式碼。
重複幾次？或什麼時候該停？決定用 for 還是 while。
每次重複之間狀態怎麼變？這就是計數器或迭代變數的設計。

把這三個問題釐清，迴圈的程式碼自然會浮現。當你熟悉這個思維後，就能從容面對九九乘法表、猜數字遊戲、甚至更複雜的演算法問題。

結語

今天我們從巢狀迴圈開始，認識了如何用兩層（甚至更多層）迴圈處理二維或重複的結構。我們也複習了迴圈搭配 else 子句的慣用模式，並用九九乘法表和猜數字遊戲做綜合練習，把條件判斷、迴圈、輸入輸出、模組載入等基礎語法組合成完整的程式。這樣的練習能幫助你把零散的語法串成真正的應用。

明天，我們會進入函式的世界。當程式碼越來越多，把常用的程式片段打包成函式就變得很關鍵。函式能讓程式碼更簡潔、更容易維護，也是後續學習物件導向與深度學習模型的基礎。

Hao程式筆記

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