我们知道，动态规划用来解决一类最优化问题，通过将原问题分解成若干的子问题，并综合子问题的最优解从而得到原问题的最优解，线性DP就是这么一种现行的分析DP的思路。 我们这里来介绍几种常见的模型以及例题： 1.数字三角形模型 例题：898. 数字三角形 - AcWing题库 &nbs
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2024-05-21 15:31:29
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正文 | 内容 今天这篇文章主要是介绍：现在随着人工智能、大数据的普及，越来越多计算机领域需要应用到算法以及数据结构。今天在网上看到一个python写的经典算法的事例，推荐给大家。用Python实现的所有算法（用于教育）这些实现是出于演示目的。01— 02—获取源码://gitee.com/itcode-itcode/TheAlgorithms-Python.git03—更多视频专辑S
原创
2020-12-28 10:19:48
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目录实例：代码讲解：难度较大的代码：全部代码：实例：求解函数的最大值y=xsin(10x)+xsin(2x),自变量取值：0--5，用Python画出的图像如下（注：此代码好像有一些感觉不对的地方，首先:没有保留那些适应度低的个体pop = select(pop, fitness) '''这一行代码，压根就是把适应度低的个体给干没了。'''for parent in pop:
c
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2023-08-21 16:22:02
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题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第四个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少？
分析可得，兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21.... 其实就是斐波那契数列,则用递归可以解决。
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2023-05-31 12:24:04
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一、实验内容及目的本实验以遗传算法为研究对象，分析了遗传算法的选择、交叉、变异过程，采用遗传算法设计并实现了商旅问题求解，解决了商旅问题求解最合适的路径，达到用遗传算法迭代求解的目的。选择、交叉、变异各实现了两种，如交叉有顺序交叉和部分交叉。二、实验环境Windows10开发环境Python 3/Flask三、实验设计与实现 图1软件结构图图1软件结构图Flask.py是后端核心
翻阅几篇遗传算法的文章，这篇通俗易懂，且逻辑清楚，最适合入门，不用担心遗漏关键点。遗传算法，先选择，交叉和变异顺序可更换。轮盘赌部分，参考了另外一篇文章的解释。处理遗传算法的约束问题:(1) 显性约束的两个方法：1.把带约束的变成自由的：当约束是等式时，利用代换；约束是不等式，利用三角、指数函数化作等式；2.遗传出子代时，利用约束条件进行先天淘汰第一个方法把运算量放在子代产生之前，第二个方法把运算
一、冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort）是一种比较简单的排序算法，它重复地走访过要排序的元素，依次比较相邻两个元素，如果它们的顺序错误就把它们调换过来，直到没有元素再需要交换，排序完成。冒泡排序的原理如下所示，数字表示的是数据序列原始的索引号：算法过程：比较相邻的元素，如果前一个比后一个大，就把它们两个对调位置；对排序数组中每一对相邻元素做同样的工作，直到全部完成，此时最后的元素将会是本轮排
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2023-09-25 04:47:43
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常用排序算法 常用排序算法一. 冒泡排序(BubbleSort)二. 选择排序（SelectionSort）三. 插入排序（Insertion Sort）待续。。。 一. 冒泡排序(BubbleSort)基本思想：两个数比较大小，较大的数下沉，较小的数冒起来。过程：比较相邻的两个数据，如果第二个数小，就交换位置。从后向前两两比较，一直到比较最前两个数据。最终最小数被交换到起始的位置，这样第一个最小
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2023-08-17 23:26:51
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1、冒泡排序冒泡排序比较常见，面试很多都会问到这个算法，其原理比较简单，代码实现也很简单# 冒泡排序
# 先定一个一个需要排序的列表
l = [7,2,3,1,4,5,6,9,8]
# 统计一下长度
n = len(l)
## 先遍历所有元素
for i in range(len(l)):
## 最后还剩多少个元素需要对比排序，因为本身自己不需要排序，所以-1，之前已经拍过多少个数字了，还
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2023-06-15 11:47:15
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持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。2. 动图演示3. Python 代码实现def bubbleSort(arr):
for i in range(1, len(arr)):
for j in range(0, len(arr)-i):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j
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2023-08-15 17:20:54
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## 如何实现“Python 经典代码”——新手开发者指南
欢迎进入编程的世界！作为一名刚入行的小白，学习如何实现经典的Python代码是一个非常重要的步骤。在本文中，我将带你了解整个流程，并指导你完成每一步。整个流程如下所示：
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------
如何实现Python经典代码
作为一名经验丰富的开发者，你经历了许多项目，积累了丰富的经验和技巧。现在，你面临一个任务，需要教一位刚入行的小白如何实现“Python经典代码”。在本文中，我将为你详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码以及代码的注释。
整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------- |
| 步骤一 | 确定需求并进行问题分析 |
| 步骤二
原创
2024-01-14 04:59:46
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# 理解和实现 JAVA 遗传算法
遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化和搜索算法。它使用生物进化过程的类比，逐代改进候选解。本文将带领你一步一步构建一个简单的遗传算法实现，适合新手学习。
## 一、整体流程
在实现遗传算法之前，首先需要理解它的基本流程。下面是遗传算法的典型步骤：
| 步骤 | 描述
导言：记录下学习的算法题，写练多，脑子才能转的快！ 今日算法题：二分法查找说下我对于二分法查找的理解：【和猜数字游戏差不多】 要在一个有序数列中找到一个与对应给定数字。 1、找到有序数列中最中间的数字2、若中间值大于给定值，则在左边数列重新二分查找3、若中间值小于给定值，则在右边数列重新二分查找4...求最大公约数，辗转相除法。 仍然是递归和递推的算法。 不解释，上代码。 defdividenum
Date: 2019-08-16在面试中，排序算法是一个经常被问到的一个知识点，它的常用排序算法是：快速排序算法、归并排序算法、冒泡排序算法、插入排序算法、直接选择排序算法、希尔排序算法、堆排序和基数排序算法。其中前两种算法经常被要求现场撕代码实现，后面也容易被问到，同时也会经常被问到分析他们各自的时间复杂度、空间复杂度以及各自使用的场景！1. 快速排序算法：个人的理解是,根据基数(key，一般选
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2023-08-20 23:14:02
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算法优劣评判标准时间复杂度：定义：用来评估算法运行效率的一个式子print('Hello World') O(1)
for i in range(n):
print('Hello World') O(n)
for i in range(n):
for j in range(n):
print('Hello World') O(n^2)
for i in
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2023-07-07 20:01:42
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目录一、遗传算法概述二、遗传算法的特点和应用三、遗传算法的基本流程及实现技术3.1 遗传算法的基本流程3.2 遗传算法的实现技术1.编码2.适应度函数3.选择算子4.交叉算子5.变异算子6.运行参数四、遗传算法的基本原理4.1 模式定理4.2 积木块假设五、遗传算法编程实例（MATLAB）一、遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algori
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2024-01-15 20:49:51
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有用的 Python 单行代码片段，只需一行代码即可解决特定编码问题！在本文中，今天将分享20 个 Python 一行代码，你可以在 30 秒或更短的时间内轻松学习它们。这种单行代码将节省你的时间，并使你的代码看起来更干净且易于阅读。1 一行 For 循环for 循环是一个多行语句，但是在 Python 中，我们可以使用列表推导式方法在一行中编写 for 循环。以过滤小于250的值为例，查看下面的
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2023-08-04 13:32:31
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经典算法研究系列遗传算法 1 初探遗传算法Ok，先看维基百科对遗传算法所给的解释：遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解(称为个体)的抽象表示(称为染色体)的种群向更好的解进化。传统上，
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2023-08-23 17:32:29
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作者丨hustcc 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：关于时间复杂度平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：
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2024-06-15 19:50:32
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