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python实现约瑟夫环问题

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 #!.../usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- def initList(n): list = [] for i in range(n):

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八皇后问题Python实现

八皇后问题描述问题：国际象棋棋盘是8 * 8的方格，每个方格里放一个棋子。皇后这种棋子可以攻击同一行或者同一列或者斜线（左上左下右上右下四个方向）上的棋子。...很自然的，我们可以基于行来做判断标准。八个皇后都不同行这是肯定的，也就说每行有且仅有一个皇后，问题就在于皇后要放在哪个列。当然八个列下标也都不能有相同，除此之外还要保证斜线上不能有重叠的皇后。　　...第一个需要解决的小问题就是，如何用数学的语言来表述斜线上重叠的皇后。...基于上面的想法，初步实现如下： def check(board,pos): # check函数暂时先不实现 pass def EightQueen(board,row): blen...当然主循环中对于递归的返回的判断 if not EightQueen还是需要的。上面没有实现check函数。其实仔细想一下，如果按照上面的设想来实现check函数还是有点困难的。

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爱因斯坦阶梯问题---Python实现

例子：一次,爱因斯坦给他的朋友出了这样一道数学题:一条长长的阶梯,如果每步跨2阶,最后剩1阶;每步跨3阶,最后剩2阶;每步跨5阶,最后剩4阶;每步跨6阶,最后剩5阶..../usr/bin/env python -- coding: utf-8 -- x = 7 i = 1 flag = 0 while i <=100: if (x%2 == 1) and (x%...== 2) and (x%5 == 4) and (x%6 == 5): flag = 1 else: x = 7*(i+1) i += 1 if flag == 1: print (“你的阶乘是...:%d”%(x)) else: print(“在您指定的范围内找不到答案！”)...执行结果：你的阶乘是:119

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递归——汉诺塔问题（python实现）

规则每次移动一个盘子任何时候大盘子在下面，小盘子在上面方法假设共n个盘子当n=1时：直接把A上的一个盘子移动到C上（A->C）当n=2时：把小盘子从A放到B上（A->B）这里开始采用参数...，rsc源地址=A，dst目的地址=B 把大盘子从A放到C上（ A->C）rsc=A, dst=C 把小盘子从B放到C上（B->C）rsc=B, dst=C 当n=3时：把A上的两个盘子，通过...C移动到B上去，调用递归实现（A-C->B）rsc=A, trans中转=C, dst=B 把A上剩下的一个最大盘子移动到C上（A->C）rsc=A, dst=C 把B上两个盘子，借助于A，挪到C...上去，调用递归（B-A->C）rsc=B, trans=A, dst=C 当n=n时：把A上的n-1个盘子，借助于C，移动到B上去，调用递归（A-C->B）rsc=A, trans=C, dst...，再将最底下的移到C，然后再把原先柱子作为辅助柱子，重复代码实现 def move(n, a, b, c): ''' 汉诺塔的递归实现 n：代表几个盘子 a：代表第一个塔，rsc b：代表第二个塔

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01背包问题（动态规划）python实现

本文链接：https://blog.csdn.net/littlethunder/article/details/26575417 在01背包问题中，在选择是否要把一个物品加到背包中，...必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比较，这种方式形成的问题导致了许多重叠子问题，使用动态规划来解决。...n=5是物品的数量，c=10是书包能承受的重量，w=[2,2,6,5,4]是每个物品的重量，v=[6,3,5,4,6]是每个物品的价值，先把递归的定义写出来： ?...然后自底向上实现，代码如下： def bag(n,c,w,v): res=[[-1 for j in range(c+1)] for i in range(n+1)] for j in range(...(n)] j=c for i in range(1,n+1): if res[i][j]>res[i-1][j]: x[i-1]=True j-=w[i-1] print('选择的物品为

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论文导读 | 性能与生产力 : Rust vs C语言

什么是 N-Body ? 背景 N-Body ，即 N 体问题。...尽管被广泛使用，但用这些语言生成可维护和可扩展的代码是一个真正的挑战。Java 和 Python 这两种语言还试图进入这个领域，可想而知，它们失败了。...该论文的重点是评估 Rust 能否在 HPC 领域成为 C 语言的替代品，所以使用 HPC 领域最常见的 N体问题作为案例，并且做了如下工作：在多核架构上，使用 Rust 语言对 N 体问题进行多次优化实现...严格对比多核架构下 N 体问题的 C 和 Rust 实现，来确定 Rust 在 HPC 领域中的优势与劣势。 Rust 实现 N 体问题用于模拟一个由 N 个个体组成的系统在时间推移过程中的演变。...在单精度方面，C语言版本在所有问题规模上都优于Rust，实现了高达1.18倍的改进，而在双精度方面，两种实现的性能几乎相同。

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数据整理中经典的分类汇总问题的Python实现

下面的问题是数据整理中经典的分类汇总问题，各个软件，SAS、R语言甚至Excel都可以比较好地解决此问题，但Python解决此问题时，也可以做到“一剑封喉”，并体现出其独特的优势，我们先看问题：题目：...问题比较清楚，这是一个按照“房屋类型”和“卧室个数的多少”的双条件汇总问题，即考虑在A和B两个条件下的数据分类汇总问题。...该问题在工作中是常见的问题，如果在Excel完成，要依靠数据的预处理和较为复杂的函数来进行。...用Python的Pandas（专门进行数据处理的模块）计算，首先面临的问题是如何导入数据，并且把房屋价格里面的“$”和“,”去掉，这样才能进行计算。于是一个双条件分类汇总的问题变成了字符处理的问题。...PS：这只是课程中的一个小案例，强化的培训，应该让你学完后很自信，学以致用，快速上手解决工作中的问题，点击阅读原文查看课程信息，想学习python朋友私聊张老师。

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【Python环境】python的Orange包实现机器学习与数据挖掘的分类问题

Orange是Python语言中一个强大的机器学习包，主要用于实现数据挖掘和有监督的机器学习，包括分类，回归等等。...因此今天我们就以Orange为例，为大家介绍一下如何通过Orange来解决数据分类预测的问题。...第一步需要配置Python环境，并按照Orange包 Python下载地址https://www.python.org/ Orange下载地址http://docs.orange.biolab.si/tutorial.../rst/classification.html 下载后首先配置环境变量，然后在命令提示符中找到Orange所在目录并输入 Python setup.py install ?...以上就是通过Orange实现的数据分类预测过程，从获取数据到建立模型，预测，效能验证全过程都不需要传递任何参数，不像其他分类方法必须由用户传递核函数，惩罚项等等，但是通过交叉验证和ROC，我们证明了Orange

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贪心算法-活动选择问题（Python实现）

# 有n个活动的集合E={1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一资源， # 如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。...# 每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si <fi 。 # 如果选择了活动i，则它在半开时间区间[si, fi]内占用资源。...# 若区间[si, fi]与区间[sj, fj]不相交，则称活动i与活动j是相容的。 # 也就是说，当si≥fj或sj≥fi时，活动i与活动j相容。...# 活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合， # 是可以用贪心算法有效求解的很好例子。 # 该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动。...# 贪心算法提供了一个简单、漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共资源。 import ioTool #编程任务：在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合。

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贪心算法-分数背包问题（Python实现）

import ioTool def beibao(s,m,b): bb = 0 # 现在的背包容量 beibaoA = [] #放入背包的东西 #循环的i的范围不能超过传过来的数量...，并且背包的容量也不能超过预定的数量（例如：50，则只能小于等于50） i = 0 while i < len(s) and bb<=b: #判断是否已经放入背包了...m = [60, 100, 120] # 价值 b = 50 # 背包总容量 k = 0 beibao = beibao(s,m,b) print("背包中存入的:...", beibao[0]) print("背包的容量:", beibao[1]) for i in range(len(s)): print("从：商品",i,"取："

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python实现贪婪算法解决01背包问题

一、背包问题 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2至Wn，与之相对应的价值为P1,P2至Pn。01背包是背包问题中最简单的问题。...01背包的约束条件是给定几种物品，每种物品有且只有一个，并且有权值和体积两个属性。在01背包问题中，因为每种物品只有一个，对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况。...二、求解思路　　当遇到这样的问题，我们可以换一种角度去思考，假设在一个100m3的房子里面，现在要将房子装满，同时要保证放入的物品个数最多以及装入的东西最重，现在身边有铁球和棉花，请问大家是放铁球进去好呢还是放棉花进去好呢...现在再次回到背包问题上，要使得背包中可以获得最大总价值的物品，参照铁球的例子我们可以知道选择单位重量下价值最高的物品放入为最优选择。...因此通过贪心算法求解01背包的问题可能得不到问题的最优解，得到的是近似最优解的解。　　创建一个物品对象，分别存在价值、重量以及单位重量价值三种属性。

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Python3实现汉诺塔问题

Python3实现汉诺塔问题一、思路二、Python3代码实现三、总结四、参考资料一、思路总结归纳为以下3步：把x上的n-1个盘子借助z，移动到y上把x上最下面的盘子移动到z上最后把y...上的n-1个盘子借助x移动到，z上，大功告成递归出口：n=1时，直接从x移动到z上二、Python3代码实现 # Python3递归实现汉诺塔游戏 def hannota(n,x,y,z): #...重点在注意形参和实参的传递问题。 ? 输出结果： ? 三、总结递归函数关键在于归纳总结出规律，确认它是可以递归的，并且找到合适的简单的递归出口。...中间有一个递归函数的返回出问题，都会导致最后的结果出错。汉诺塔游戏的移动次数问题其实是一个很经典的等比数列问题。...四、参考资料通过汉诺塔问题理解递归的精髓递归经典案例汉诺塔 python实现形参和实参的区别汉诺塔程序实现—Python 及其具体运行步骤

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Python算法揭秘：背包问题的巧妙解法与实现技巧！

Python算法揭秘：背包问题的巧妙解法与实现技巧！背包问题背包问题是在给定的一组物品中选择物品放入背包，使得物品的总价值最大化，同时限制背包的容量。...0-1背包问题和无界背包问题的原理和实现步骤 0-1背包问题：每个物品只能选择放入背包一次，要么放入背包，要么不放入背包。无界背包问题：每个物品可以选择放入背包多次，即物品的数量是无限的。...「0-1背包问题的实现步骤：」创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个物品中，背包容量为j时的最大价值。...，关于背包问题的定义、应用场景，以及0-1背包问题和无界背包问题的原理和实现步骤。...我们用Python编写了0-1背包问题的示例算法。如果你有任何问题，请随时留言。

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Python中的Super方法实现问题及解决方案

1、问题背景在Python中，super方法用于在子类中调用父类的方法。Guido van Rossum曾给出了一个纯Python实现的super方法，以便更好地理解其工作原理。...然而，在这个实现中，存在一个问题：当传入的对象不是要调用的父类的实例时，该实现会出错。2、解决方案为了解决这个问题，需要对Guido的实现进行修改。...具体来说，需要在__getattr__()方法中添加一个检查，以确保传入的对象是给定类型的实例。如果传入的对象不是给定类型的实例，那么就引发一个错误。...__class__ else: # 检查传入的对象是否是给定类型的实例 if not isinstance(self....__obj__) return x raise AttributeError, attr通过这个修改，就可以确保传入的对象是给定类型的实例，从而避免了错误的发生

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不会Python没问题！用Excel实现简单的逻辑回归！

所以，今天这篇文章中，咱们就先来用Excel来实现一个简单的逻辑回归模型。咱们由简到繁，一步步来。 1、Base模型咱们先来尝试实现一个Base的逻辑回归模型，即单步更新的模型。...接下来，要把“更新后参数”那一行对应的参数，复制到“参数”那一行。直接复制是不行的，会出现下面的问题： ? 我们要选择只粘贴值： ?...要想实现不断的更新，其实关键的一步就是把“更新后参数”那一行只复制值到“参数”那一行，但我们总不能手动复制吧，想要更方便的话，就是将其变为一个快捷键，实现一键更新！这时候录制宏功能就来了！...接下来我们就可以通过刚才设置的快捷键command + option + e来不断更新参数了，也可以发现，咱们的loss在不断下降。这样一个简单的逻辑回归过程就实现了！...咱们现在实现的一个功能，还比较简单，只能通过单步运算来优化参数。像一次运行多步、正则项、early stop、绘制损失函数等等还没有实现。

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【Python】python对齐问题的总结

Python的对齐方式很重要，对齐方式决定了函数或者判断条件的作用域。...处添加的代码，所有结果总是出错。...因为没有缩进，其作用域已经不在if判断的作用域之内，其作用域是print_circle，所以这将导致函数直接返回result 而使该函数下面的代码无法其作用。后来改成处的样子才编译成功。...还有一个比较坑爹的地方就是Python对于多行注释的注释符来说也是需要对齐的！(之前吃了不少这方面的亏)。...后来通过问过大神才知道原来Python还有注释符也需要缩进这一说！

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Python的编码问题

在看《Dive Into Python》有一章是对XML的处理，其中写着 import sys sys.setdefaultencoding('iso-8859-1') 而我使用urlopen写一个采集小程序时...，遇上了一个编码问题。...，原因是百度默认的编码是gb2312，而python默认的编码格式为ascii（可通过打印sys.getdefaultencoding() 显示出来）为什么import sys后，然后使用sys.不会自动提示显示出...之后搜索了一下： python的初始化脚本site.py会把sys模块的setdefaultencoding方法删除，python在初始化完毕之后，禁止用户改变默认编码。...以上内容引用至【python改变默认编码】还有就是在抓取到页面后，需要对页面进行一个解码动作(decode)，完整的demo代码将会如下所示： 1: #coding:utf-8 2: import

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鸡兔同笼问题新解与Python实现

问题描述：鸡兔同笼问题。假设共有鸡、兔30只，脚90只，求鸡、兔各有多少只。传统思路，使用暴力测试来枚举所有可能。...in range(0, 31): if 2*ji + (30-ji)*4 == 90: print('ji:', ji, ' tu:', 30-ji) 但实际上不需要这么麻烦，我们换个角度来看这个问题...现在所有的鸡都目瞪口呆地坐地上了（难道这就是传说中的呆若木鸡？），站着的都是还有两条腿站立的兔子（兔子表示压力也很大），这时站立着的腿的数量的一半是兔子，当然如果得到的数字不是整数则表示无解。

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Astar算法解决八数码问题Python实现（GUI）

简介八数码问题：在3*3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。...搜索方式树式搜索：记录搜索过程中所经过的所有节点和边路径的获得树式搜索：反向求解树式搜索算法：步1 把初始节点放入OPEN表；步2 检查OPEN表，若为空，则问题无解，退出；步3 移出...其一般形式为： f(x)=g(x)+h(x) 其中g(x)表示从初始节点S0到节点X的实际代价；h(x)表示从X到目标节点Sg的最优路径的估计代价。但是实际的形式要根据问题特性确定。...使用一种启发式搜索方法（A算法）编程求解八数码问题（初始状态任选，并对实验结果进行分析得出合理的结论。流程图 ?...# 设置宽和高 self.setFixedSize(400, 400) # 设置标题 self.setWindowTitle('八数码问题

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【Rust日报】2022-08-08 基于Rust能力的Linux runtime

"r-linux": 基于Rust能力的Linux runtime BUS1一开始是作为Linux内核IPC模块出现的，虽然偶尔还会提交到过时的BUS1内核模块，但相关的(红帽)开发人员一直主要致力于Dbus-Broker...，作为高性能的用户空间D-Bus实现，它比参考的D-Bus代码提供了更大的速度和可靠性。...现在出现在BUS1保护伞下的还有“r-linux”，它是一个由rust编写的、基于功能的Linux运行时....原文链接: https://www.phoronix.com/news/BUS1-r-linux GPU N-body WASM 模拟该库是在重力等物理力的影响下，物体动力学系统进行的二维的 N-body...它是一种理想化的类似MIR语言，目的是作为Rust的“核心语言”。感兴趣的同学可以看看。

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