蓝桥杯必备算法模板（python蓝桥杯）：前缀和模板差分模板二分双指针位运算最大公约数和最小公倍数模板判断质数和埃氏筛法模板唯一分解定理和质因数分解关系和模板快速幂并查集区间合并回溯算法模板：DFS(深度优先搜索)BFS(广度优先搜索)最小生成树拓扑排序floyd算法狄克斯特拉算法动态规划(01背包)： ?只有把基础的算法模板熟练掌握，才有可能解决考场上变化的题目，本篇文章最适合了解这些算法的同
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2024-07-25 16:54:22
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模拟法是一种基本的算法思想，其主要特征是根据给定的规则编写程序，按照时序、逻辑顺序等，对原始的计算过程进行细粒度的展现。模拟法一般不会针对计算目标优化或者精简计算过程，而是力求尽可能地展现原始计算过程的细节。可以拿魔方做例子。不会玩魔法的情况下，我们就是按照公式，去模拟说明书中的描述，去套公式，实现还原。做题可以对应NOIP2015，神奇的幻方。那个题目也是按照过程用二维矩阵去按步骤更新值。
# Python模拟算法入门指南
在现代计算机科学中，算法模拟是一种非常重要的技能。通过模拟算法，我们可以帮助自己理解复杂的计算过程，进一步优化我们的代码效率。本篇文章将帮助你逐步了解如何使用Python进行算法模拟。
## 1. 流程概述
算法模拟的基本流程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定要模拟的算法类型 |
| 2
# Python算法追赶法：概述与应用
在现代软件开发中，算法对于提升计算效率和解决实际问题尤为重要。其中，追赶法（或者称为“追赶算法”）是一种强有力的用于调度和资源分配的技术。本文将介绍追赶法的基础概念，并提供相应的代码示例，同时结合实际应用场景，帮助读者理解其如何在Python中实现。
## 追赶法概述
追赶法是一种解决调度问题的优化算法，主要用于确保任务在最短的时间内完成。它一般用于处
1.项目背景萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化支持向量机回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理3.1
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2024-01-05 10:55:23
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发动机悬置python仿真计算代码可复制到https://hub.gke2.mybinder.org/user/lijil168-requirements-l6zexquh/tree运行1、发动机悬置模态及解耦参考2、发动机动力学激励计算参考3、用数组和矩阵两种方式计算刚度矩阵，并对比结果，原文公式推导有点点错误。python用多维数组完成矩阵运算，很简洁而且可读性好。4、思路：由发动机爆压计算
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2023-10-25 15:56:00
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目录模拟什么是模拟？模拟算法的思路例题与解例题1：洛谷：P4445 [AHOI2018初中组]报名签到题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1提示C++解Python解Pascal解例题2：洛谷：P1978集合题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1提示C++解（1）C++解（2）C++解（3）（使用二叉树）Pascal解 模拟什么是模拟？模拟是对真实
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2024-02-10 16:15:15
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0-1背包问题N样物品，给定每样物品的重量wi和价值vi，装入容量为C的背包，如何装入背包使得其价值最大化？举例假设背包容量为8，有4样物品要装入，这4样物品的重量w和价值v分别为：动态规划过程设置一个二维数组DP[i][j]来记录动态规划过程中背包的最大价值。 数组的第一个下标i表示只有前i个物品可供装入背包，第二个坐标j表示动态规划过程中背包的容量，数组的值表示在这样的情况下背包的最大价值。
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2023-12-24 09:52:43
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参数法 正态VaR：假设资产组合的收益率服从正态分布，那么VaR也服从正态分布，VaR=-(μ-Z·σ)×P0，算出来的是loss，如果为负则为收益。μ为资产组合的期望收益率，用往年平均收益率替代；σ为组合收益率的波动率；Z=Φ-1( c )为正态分布的分位数（取正数）；P0为组合的价值。证明如下： 对数正态VaR：假设资产组合的对数收益率服从正态分布，那么VaR服从对数正态分布，VaR=(
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2023-09-18 16:00:20
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# Python 基于历史模拟法统计的科普介绍
## 什么是历史模拟法？
历史模拟法（Historical Simulation Method）是一种用于风险管理和金融分析的常用技术。它的基本思想是通过对过去市场行为的模拟来评估未来可能的收益与风险。这种方法广泛应用于金融机构、投资组合管理和衍生品定价等领域。
历史模拟法的核心在于利用历史数据来计算各类指标，如收益率、波动率、最大回撤等。在现
原创
2024-10-03 06:33:13
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# Flooding算法模拟
## 引言
在分布式系统和网络中，信息和数据传输的有效性是一个至关重要的问题。Flooding算法，作为一种简单而直观的消息传递方法，主要用于在网络中广播消息。在这篇文章中，我们将深入了解Flooding算法的基本原理、实现方式，并通过Python代码示例来演示其应用。
## Flooding算法概述
Flooding算法是一种无结构的消息传播方式，通常用于将
# 如何实现“仿真模拟算法” Python 实践指南
在软件开发和数据科学中，仿真模拟算法是一种重要的工具，能够帮助我们理解和预测系统的行为。对于刚入行的开发者来说，掌握这样的技能是非常重要的。本文将分步介绍如何在 Python 中实现一个简单的仿真模拟算法。
## 流程概述
为了更好地理解仿真模拟的实现过程，我们可以将整个过程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
一、引言 哈喽大家好，看到标题大家应该知道我今天要讲什么了吧。“模拟退火算法”，怎么听起来很燃的感觉，哈哈并没有啦，一点都不燃，但是很有用！！看完这篇文章你就懂我什么意思了。二、退火现象 首先，我们了解一下什么是“退火”。是指妖魔鬼怪快离开，火也快离开的意思吗？差不多哈哈，因为火离开了温度就低了嘛。好啦不开玩笑，讲正经点，退火就是就是将金属缓慢加热到一定温度，然后让其缓慢的冷却到室温。比如说，
穷举法又称为强力发法，它是最为直接实现最为简单，同时又最为耗时的一种解决实际问题的算法思想，他的算法思想是:在可能的解空间中穷举出每一种可能的解，并对一个可能的解进行判断，从中得到问题答案。 废话不多说，举出实际问题的解； 【题目一】：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同的而且无重复的数字的三
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2023-08-07 15:28:21
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# Python算法中的穷举法：理论与实现
## 何为穷举法
穷举法是一种算法策略，通过计算所有可能的解从而找到问题的最终解决方案。这种方法通常用于组合问题、图形问题及最优化问题等场景，尽管它并不总是最优解，但在某些情况下，穷举法是获取结果的唯一途径。穷举法也被称为暴力法，因为它试图通过探索所有可能性来解决问题。
## 穷举法的特点
1. **简单明了**: 穷举法的逻辑非常简单，易于理解
原创
2024-10-24 06:09:20
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# 共轭梯度法算法在Python中的实现指南
共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）是一种用于求解大规模线性方程组的有效算法，特别是当系数矩阵是对称正定时，它表现得尤为出色。虽然这个算法在数学上可以有些复杂，但在Python中实现它并不难。在这篇文章中，我们将分步走，帮助你了解如何实现共轭梯度法。
## 流程概述
为了实现共轭梯度法，以下是我们需要遵循的步骤：
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# 综合评价法Python算法实现指南
综合评价法是一种常用的决策支持方法，广泛应用于多属性决策问题。作为一名新手开发者，你将学习如何用Python实现这一算法。本文将详细阐述实现流程、代码及其注释，以帮助你更好地理解和应用综合评价法。
## 一、实现流程
在实现综合评价法之前，我们需要确定一个清晰的步骤流程。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法。模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。下面开始正式解析：一. 爬山算法 ( Hill Climbing )介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬
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2023-12-22 15:02:08
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借用百度百科中的话：回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。回溯算法是一种常用的算法，听上去它跟深
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2023-12-22 20:03:10
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简单直观解释: 模拟退火算法详细解释: 应用实例笔记: ://zhuanlan.zhihu.com/p/33184423模拟退火算法路径规划(python): 物理退火: 航迹规划: ://guyuehome.com/17847 是一种适用于
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2023-08-07 14:13:17
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