最近发现自己在算法的方面真的是犹如小学生一般，跟公司的从一些更厉害学校毕业的人都不在一个水平面上，唉，觉得以前大学期间真心是一个学渣，虽然软件工程方面还可以，但是时候该补一补关于算法的相关知识了。学习算法的同时，也顺带着学习python脚本语言。动态规划动态规划是通过组合子问题的解来解决整个问题的，通过将问题分解成多个相互不独立的子问题，例如0/1背包问题，对每个子问题求解一次，并将其结果保存到一
启发式算法启发式算法的一个重要的特点就是在搜索最优解的过程中利用到了原来搜索过程中得到的信息，利用之前的信息改进我们的搜索过程。爬山法属于启发式算法的一种简单算法，网上有大佬给出了爬山法，退火算法，遗传算法，禁忌搜索的通俗解释，这里借用一下。为了找出地球上最高的山，一群有志 的兔子们开始想办法。(1)兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是爬山法
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2024-01-25 23:49:09
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本笔记在Gilbert Strang教授教学基础上，增加了我自己的理解，如有不妥之处，还请大家批评指正。1、线性代数的基本问题求解线性方程组是线性代数的基本问题。下面我们围绕一个二元一次方程组讨论相关内容。\[\left\{\begin{matrix}2x-y=0 & \\ -x+2y=3 \end{matrix}\right.
\]2、从行图像理解方程组从几何意义角度出发，方程组中每一个
# JAVA线性方程求最优解
线性方程组的求解是运筹学和优化问题中的一个重要环节。通过编码实现线性方程的最优解，不仅能够提高解决问题的效率，同时也是学习算法实现的好机会。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java解决线性方程组，并实现简单的最优解。
## 什么是线性方程？
线性方程是一种形式为Ax = b的方程，其中A是系数矩阵，x是未知数向量，b是常数项向量。如果方程的解存在并且唯一，那么我
1.概念（1）适用场景一个问题的最优解，包含其子问题的最优解（2）解题步骤分析原问题最优解的结构特征递归的定义最优值（状态转移函数），并关注初始条件、边界计算最优的值，通常自底向上综合计算信息，构造最优解2.案例（1）矿工 1、问题描述： &nbs
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2024-04-09 09:10:07
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# Python 求最优：优化问题的探索
在数学和计算机科学中，优化是一个非常重要的领域。优化问题通常涉及在给定约束条件下，寻找目标函数的最小值或最大值。Python作为一种高级编程语言，为我们提供了强大的库和工具来解决这些问题。在本文中，我们将探讨优化的基本概念，并使用Python示例展示如何求解优化问题。我们还会引入甘特图和序列图来可视化我们的过程。
## 什么是优化？
优化问题通常可以
原创
2024-08-18 04:27:01
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# Python 解方程最优化
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要解方程最优化的情况。现在有一位刚入行的小白向你请教如何用Python实现“python 解方程最优化”。在本文中，我将向你展示整个流程，并提供每一步需要做的操作以及相应的Python代码。
## 流程
首先我们来看整个流程的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-05-18 04:58:48
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贪心算法（英语：greedy algorithm）又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题中，如果旅行员每次都选择最近的城市，那这就是一种贪心算法。贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题
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2023-09-15 22:13:08
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1.内点法概述 内点法是求解线性规划的一个方法，是求解不等式约束最优化问题的一种十分有效的方法，但不能处理等式约束。内点法在大规模线性优化，二次优化，非线性规划方面都有比较好的表现，内点法是多项式算法，随着问题规模的增大，计算的复杂度却不会急剧增大。 本文主要介绍使用障碍函数思想的内点法，该思想的内点法的主要思想是在可行域的边界筑起一道很高的"围墙"，当迭代点靠近边界时，目
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2023-09-26 16:21:40
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# 求最优解的Python实现指南
在编程过程中，求最优解是一个重要的任务。特别是在解决复杂问题时，找到一个理想解决方案能够显著提升效率。本文将通过简单的步骤指导您完成这个过程，并结合Python代码进行演示。
## 整体流程
我们将整个求最优解的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义问题 |
| 2 | 确定目标函数
# Python求最优函数的实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中实现求最优函数的过程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤2 | 准备数据集 |
| 步骤3 | 定义目标函数 |
| 步骤4 | 定义约束条件 |
| 步骤5 | 设置优化问题 |
| 步骤6 | 求解优化问题
原创
2023-09-12 18:57:57
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# Python求最优解的步骤
## 1. 理解问题
在开始解决问题之前，我们首先要明确问题的要求和约束条件。了解问题的背景和目标是非常重要的，因为它将指导我们选择最合适的解决方案。
## 2. 设计算法
一旦我们理解了问题，我们需要设计一个算法来解决它。算法是一个清晰而可执行的步骤序列，它将从给定的输入生成一个期望的输出。
## 3. 实现代码
在设计好算法之后，我们需要将其转化为可
原创
2023-08-18 17:00:32
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Sympy是python中非常强大的符号运算库，可以以书写习惯表示数学表达式。下面介绍用Sympy求方程数值解的方法。下面代码全部在from sympy import *
init_printing(use_unicode=True) # 按书写习惯输出下运行。数学表达式的输入首先声明符号：x = symbols('x')即计算机中的变量x代表数学表达式中的x。在后文输出中所有的x会显示为x。如果
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2022-09-05 23:58:00
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本文总结了一些简单的Python数学操作,如均值、方差、标准差,函数方程,求导等均值、方差、标准差# 数据集# 1, 2, 3, 4, 5import numpy as nparr = [1, 2, 3, 4, 5]# 均值arr_mean = np.mean(arr)print("arr均值=%f" % arr_mean)# 方差arr_var = np.var(arr)print("arr方差
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2023-08-01 10:42:22
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GitHubhttps://github.com/LWX1/genetic遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是一个求解问题近似解的算法，如一个很复杂且可能没有最优解，或者最优解很难求解的问题，这时就需要用到遗传算法。它是在一定的范围内求解出问题的近似解。
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2024-08-12 15:55:49
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最优化算法python实现篇（1）——进退法算法简介算法适用问题python实现示例运行结果 算法简介进退法的用途是为一维极值优化问题寻找到一个包含极值的单峰区间，即从一点出发，试图搜索到使函数呈现“高-低-高”的三点，从而得到一个近似的单峰区间。算法适用问题凸优化问题，即目标函数为凸函数，若不是凸函数，则搜索到的单峰区间依赖初始值的选择，一般只能找到包含极值的单峰区间，而找不到包含最值的区间，
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2023-06-01 16:27:44
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# Python求最优解的探索
在现代程序设计中，求最优解是一个极具挑战性的问题。无论是优化资源分配、路径规划，还是数据分析，最优解都能显著提升效率。Python作为一种灵活的编程语言，提供了丰富的库和框架来帮助开发者解决这些问题。在本文中，我们将探索如何使用Python来求最优解，并通过代码示例阐释应用方法。
## 何为最优解？
最优解通常是指在满足一定约束条件下，某个目标函数取值最小或最
原创
2024-10-24 05:32:03
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# Python求参数方程的基本介绍
在数学和物理中，参数方程是表示曲线的一个重要方法。有时，我们需要通过参数方程来描述某些曲线的形状，比如圆、椭圆、抛物线等。使用Python进行参数方程的计算，不仅方便且高效，本文将通过实例探讨如何在Python中实现参数方程的求解。
## 参数方程的基本概念
参数方程利用一个或多个参数来表示曲线上的点。以二维平面上的圆为例，圆的标准方程是 \(x^2 +
原创
2024-09-09 07:33:47
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# 使用 Python 求解曲面方程的入门指南
在现代科学和工程中，曲面方程的求解是一个非常重要的课题。尤其是在计算机图形学、物理模拟和工程设计等领域，能够有效地创建和分析曲面是必不可少的。本文将带您逐步了解如何使用 Python 来求解曲面方程，并结合代码示例和相关的图表进行说明。
## 曲面方程的基本概念
曲面方程通常表示为 \( z = f(x, y) \)，其目标是通过给定的 \(
原创
2024-10-23 06:07:02
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原题在古埃及，人们使用单位分数的和（如 ，a是自然数）表示一切分数，这种表现方法称为埃及数。例如： ，但不允许加数中有相同的，例如 。对于一个分数 ，表示方法有很多种，但是哪种最好呢？首先，加数少的比加数多的好；其次，加数个数相同的，最小的分数越大越好。如：符合条件的
最优解是最后一个。编程求出分数 （0<a<
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2024-08-20 12:50:48
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