ADT和OOP中的等价性在很多场景下，需要判定两个对象是否 “相等”，例如：判断某个Collection 中是否包含特定元素。 ==和equals()有和区别？如何为自定义 ADT正确实现equals()？目录什么是等价性和为什么需要等价性三种判断等价性的方法
== vs. equals() 不可变类型的等价性对象合约可变类型的等价性自动装箱和等价性什么是等价性和为什么需要等价性ADT是对数据的
正规式——》最小化DFA1.先把正则式——》NFA（非确定有穷自动机）涉及一系列分解规则2.再把NFA通过"子集构造法"——》DFA通过子集构造法将NFA转化为DFA将表里的变量名用比较简单的符号代替（最好是在进行构造的时候顺手在草稿纸上标记好，方便后面的工作）对照上面的表，画出DFA的状态转换图图中0,1,2,3,4,5都是终态，因为他们的集合里都包含了最初的终态“数字9”。3.再把DFA通过"
极小极大的定义 Minimax算法 又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的一个，其输赢的总和为0（有点像能量
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2024-01-18 15:57:40
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极小化极大算法（The minimax algorithm）前面部分描述的技术适用于简单，完全可解决的游戏，如Nim（因为其所有的情况也不算大）。然而，随着游戏变得越来越复杂，很快就无法检查每一个可能的结果。例如，如果你试图通过一切可能的棋牌游戏，即使以现代电脑的速度，这个过程可能需要数十亿年的时间。 然而，不管怎样，尽管有这个限制，电脑在国际象棋方面仍然非常擅长。1997年，IBM的“深蓝色”（
1、问题的提出 有时我们必须设计在整个先验概率上都能很好工作的分类器。也就是说，先验概率可能波动较大又或者先验概率在设计分类器时是未知的，那么我们要如何设定分类器的判决边界，使得无论先验概率以何种形式出现时，都可以将贝叶斯分类器的误差控制在一定范围，而不是大幅度的误差波动。2、判决边界是什么？先来看下面这张图 横轴为特征值x，纵轴为似然比。似然比就是似然函数的比值。假设有一个两类分类问题，两个
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2023-11-14 10:14:42
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这是人工智能的一个方向，主要是在跟计算机在下棋，所以你应该从计算机的角度去思考问题，下面这篇文章是转载滴：这样策略本质上使用的是深度搜索策略，所以一般可以使用递归的方法来实现。在搜索过程中，对本方有利的搜索点上应该取极大值，而对本方不利的搜索点上应该取极小值。（主要是指计算机方）极小值和极大值都是相对而言的。在搜索过程中需要合理的控制搜索深度，搜索的深度越深，效率越低，但是一般来说，走法越好。极大
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2023-07-04 19:30:33
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# 极小极大算法在 Python 中的应用
极小极大算法（Minimax Algorithm）是一种用于决策树的算法，广泛应用于两个玩家的零和游戏（zero-sum game），如井字棋、国际象棋和围棋等。该算法的目标是最大化个体的最小收益，确保在对手的最佳策略下，仍能够获得最大的可能收益。本文将介绍极小极大算法的基本原理，并展示其在 Python 中的实现，包括代码示例和类图。
## 极小极
在探索Python的“极小量”问题时，我意识到这个问题关乎科学计算的精度和计算机表示的极限。极小量通常指的是接近机器零的数值，在浮点运算中，这种情况可能导致不确定性和误差。本文将围绕如何识别和处理这个问题进行深入探讨。
```mermaid
flowchart TD
A[确定极小量问题] --> B[选择适当的数值表示]
B --> C[实现算法优化]
C --> D[验
目录一、Python简介1、Python发展史2、Python理解3、Python的优缺点（1）优点（2）缺点二、Python开发环境搭建1、环境搭建2、尝试写一个基础程序（1）调整配置（2）新建项目（3）新建py文件（4）运行程序三、Python基础数据类型1、数字类型（1）数字类型支持的数值（2）数字类型的特点（3）示例说明# 变量a 和 b 值相同# 变量a的值发生变化2、各进制转换（1）各
这次为大家带来数论中一个比较简单但是很重要的专题。极值定理：<1>极大极小值定理： 极大值：如果N个正数的和X1+X2+X3+…+XN=S(定值)，那么当X1=X2=X3=…XN时，乘积Z1Z2Z3…ZN有最大值：(S/N)N。 极小值：如果N个正数的积X1X2X3…XN=K(定值)，那么当X1=X2=X3=…XN时，和X1+X2+X3+…+XN有最小值：。<2>最小数
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2024-04-24 12:54:14
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# Python中的浮点数极小值
在Python中，浮点数是一种表示带有小数点的数值类型。浮点数是通过一个小数点来表示一个实数，它具有一定的精度限制。在Python中，使用`float`类型来表示浮点数。
## 浮点数的表示和精度
浮点数的表示方式采用了IEEE 754标准，它使用二进制表示实数。浮点数的精度由尾数的长度决定，一般情况下为64位。由于浮点数使用二进制表示，而实数是无限的，所以
原创
2023-11-01 12:12:47
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# 如何实现“python 所有 极小值”
## 1. 流程
以下是实现“python 所有 极小值”的整体流程：
```mermaid
gantt
title Python 所有极小值实现流程
section 完成功能
定义变量: a, b, c :done, 2022-10-01, 1d
计算极小值
原创
2024-04-29 03:49:09
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sift算法中有一步就是求空间极值点
import numpy as np
def getjizhi(inputs,pad=1,space=1):#输入矩阵，求取范围,边界距离
output=[]
inputs=np.array(inputs)
size=inputs.shape
if len(size) is 1:
pass
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2023-07-02 20:37:36
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1. 前言极小化极大算法是基于决策树和搜索的智能系统中的典型算法，可用于指导井字棋、黑白棋、五子棋等经典完全信息零和博弈。虽在学生时代学习过极小化极大算法，但时过境迁，思量该算法的来龙去脉已然如雾里探花水中望月。近来自学人工智能算法，恰好又一次接触到了该算法，也算与其有缘，理应将其悉数记下。下文将以井字棋为例详细说明该算法原理。2. 博弈树2.1 井字棋井字棋(Tic-Tac-Toe)是由两个玩家
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2024-01-08 18:20:12
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在股票投资组合管理中，核心工作就是两个，其中一个是预测（alpha挖掘），另一个就是组合优化。在这篇教程中，我们基于实战视角，介绍了各种组合优化场景，并给出相应的实验代码。股票投资组合优化工作流简介Alpha构建在这个环节大致包含两个流程，分别是alpha研究和alpha组合。在研究阶段，我们要找出信息含量高，能够产生alpha因子，当然还会对alpha的生成来源和结构做探索和检验，现在主要的手段
极大极小搜索，即minimax搜索算法，专门用来做博弈论的问题的暴力.多被称为对抗搜索算法.这个搜索算法的基本思想就是分两层，一层是先手，记为a，还有一层是后手，记为b.这个搜索是认为这a与b的利益关系是对立的，即假设a要是分数更大，b就要是分数更小.而且这两个人都是用最优策略.对，就是这样.假设我们现在有一道题，给出一串数列，有两个选手按顺序选数，也就是一个选手选了ai，接下来另一个选手就必须选
# Python中的除以极小值及其处理
在编程中，我们常常会遇到数学运算，尤其是除法运算。除法中最常见的问题之一就是“除以零”错误。Python在遇到这种情况时会抛出 `ZeroDivisionError` 异常。为了更深入地理解这一点，我们也可以 Explore 一些边界情况，如“0除以极小值”。本文将探讨 Python 中如何处理这些情况，并提供代码示例，最后总结应对策略。
## 除法基础
原创
2024-09-18 04:07:51
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极小极大搜索算法是一种用于在博弈类问题中寻找最佳决策路径的算法，尤其适用于两人的零和游戏。它通过递归的方式在决策树中探索可能的未来状态，并选择有利于自身的操作。接下来，我将通过以下几个部分详细介绍极小极大搜索算法的实现过程以及相关技术要点。
### 背景描述
在游戏理论中，极小极大搜索算法旨在实现智能体间的对抗决策，在类似国际象棋、围棋等复杂游戏中具备广泛应用。算法的基本思路是通过逆向思维，评估
# Python求list极小值的实现方法
## 介绍
在Python中，我们可以使用一些简单的方法来求解一个列表中的最小值。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何实现这个功能。首先，我们将说明整个实现过程，并提供一个步骤表，然后我们将逐步讲解每个步骤所需要的代码。
## 整体流程
以下是实现“Python求list极小值”的整体流程。我们将通过下表展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2023-11-12 09:50:50
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定义：极大极小值算法（摘自百度百科） Minimax算法 又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。========================= 谈一下我的理解： 刚开始看极大极小算法的时候，说实话并不是很理解。其实通俗的意思：既然是博弈，那必然要使自己的利益最大化，也就是想将自己分数得的尽可能的高，而对手是尽可能的去选取
