Unix哲学Unix本身所作出的榜样体现出来的。从整体上来说，可以概括为以下几点：1.模块原则：使用简洁的接口拼合简单的部件。2.清晰原则：清晰胜于机巧。3.组合原则：设计时考虑拼接组合。4.分离原则：策略同机制分离，接口同引擎分离。5.简洁原则：设计要简洁，复杂度能低则低。6.吝啬原则：除非确无它法，不要编写庞大的程序。7.透明性原则：设计要可见，以便审查和调试。8.健壮原则：健壮源于透明与简洁
题意：n维空间中存在一个超维球，求2点不通过圆（可以经过球表面）的最短距离 解：两点确定一条直线，3点确定一个平面，有了圆心和另外两点就可以确定出一个2维平面，直接以圆心为原点，其中一个点为X轴上一点建2维坐标系。之后就是求线段和圆的位置关系了。 ↓直接从**这里**借(tou)的图↓ 建完系后得到 ...
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2021-09-12 22:23:00
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在这篇博文中，我将记录如何解决“python乌龟旅行代码”的问题。这是一个涉及基本图形绘制和编程逻辑的问题，可以通过Python的turtle模块来实现。接下来，我们将一一探讨环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等各个方面。
## 环境准备
在开始之前，我确认了技术栈的兼容性，这对于确保我们的代码在不同环境下都能正常运行至关重要。以下是Python和相关库的适用版本矩阵。
旅行商问题（Travelling Salesman Problem，即TSP问题）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路经的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 TSP问题是一个组合优化问题，也是一个NP完全问题，使用通常的解法往往需要耗费大量的时间，不过
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2023-12-05 20:58:02
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目录1.问题描述2.解空间树是排列树3.算法描述 4.手工运算 第一步：找出每一行的最小值第二步：找较短路径第三步：比较大小 5.代码实现（1）分支界限法（2） 回溯法1.问题描述·某售货员要到若干城市去推销商品，已知各城市之间的路程(或旅费)。他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一次，最后回到驻地的路线，使总的路程(或总旅费)最小。2.解空间树是排列树3.算法描述&
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2023-10-09 16:44:37
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解决旅行商问题（TSP）一直是算法研究与实际应用中的一个热点。本文将详细描述如何使用Python解决TSP问题，并探讨其环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案与生态集成。
## 环境配置
为了实现TSP问题的Python求解，我们需要先设置合适的开发环境。以下是配置的思维导图，展示了所需的环境组件及其相互关系。
```mermaid
mindmap
root
Pytho
模拟退火算法求解旅行商问题 文章目录模拟退火算法求解旅行商问题一、模拟退火算法原理二、旅行商问题1.求解思路2.代码总结 旅行商问题(TSP 问题)。假设有一个旅行商人要拜访全国31个省会城市，他需要选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访-一次， 而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择要求是:所选路径的路程为所有路径
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2023-11-10 12:38:14
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距上次假结束已经好多天过去了。。。依然还是没有假期，想出去好多地方玩啊。你们是不是也在期待着假期呀，不过夏天也热，下次的假期大概就是中秋国庆了，那会儿还算是比较凉爽。心血来潮，就想爬一下大家假期最爱去哪玩，作为一个专业合格的程序员，我不想再宅家里了，我得规划一下下次出行了，哈哈哈，虽然还很遥远！不行明天就周六了嘛，我周六去玩！哈哈哈，也可以哟！很多人假期时间充裕的话，会选择了稍微远一点的景区，甚至
import random
# import matplotlib.pyplot as plt # 画图用具
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun'] # 图上出现的中文也好用
N = 4 # 城市数量
M = 4 # 蚂蚁数量
Q = 10 # 信息素浓度
T = 10 # 迭代次数
a = 2 # 信息素启发因
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2023-12-18 11:27:17
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前言万众瞩目的星际争霸：重制版已于几周前隆重上线。除了原汁原味地保留了星际争霸1的游戏性外，暴雪的美工团队将原作中的单位和地图进行了尽可能细致的美化。重制版还支持缩放功能，你如今可以放大来细数刺蛇背后的针刺，重新渲染的地形也让画面表现更有深度和场景感，打开动态光照之后，白球的攻击特效可以在附近单位身上映出光影。此外，本次《星际争霸》高清重制版我们可以在游戏设置中选择简体中文与语音（配音与繁体台配有
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2023-09-24 23:39:36
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Python遗传算法解决旅行商问题0.前言1.介绍1.1算法介绍1.2问题介绍2.流程2.1流程图2.2选择过程2.2.1轮盘赌选择法2.2.2比例选择法2.2.3精英保留策略2.3交叉过程2.3变异3.源码4.结果5.总结 0.前言物竞天择，适者生存 遗传算法模拟生物进化的历程，好的个体拥有好的基因，好的基因能够在物竞天择的环境中被保留，环境一致的情况下，这些个体会越来越多。1.介绍1.1算法
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2024-07-27 09:19:55
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目录基础篇：忘川风华录WIKI限时活动商铺/行模板忘川风华录WIKI模板:限时活动商铺/行源码效果提高篇：原神WIKI筛选项模板效果源码角色筛选/行模板效果源码基础篇：忘川风华录WIKI限时活动商铺/行模板忘川风华录WIKI模板:限时活动商铺/行|-class="divsort"
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2023-11-21 14:54:35
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2050年的太空探索与殖民计划关键词太空探索，星际旅行，殖民计划，推进技术，能源利用，航天器设计，国际合作，商业化，探
这位达人用做游戏的角度讲解php中的面向对象 这种深入浅出的方式我感觉很受用 希望以后知识在不断的积累中 也能写出这样的文章 给别人以帮助
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前言面向对象博大精深，对于从未接触过得的人，会觉得一头雾水。学习的资料很多，
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2008-10-16 15:47:21
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蚁群算法解决旅行商问题什么是旅行商问题蚁群算法概述代码实现 蚁群算法学习视频 YouTube：【数之道 04】解决最优路径问题的妙招-蚁群ACO算法什么是旅行商问题 旅行商问题（英语：Travelling salesman problem, TSP）是组合优化中的一个NP困难问题，在运筹学和理论电脑科学中非常重要。问题内容为“给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始
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2024-04-22 20:40:52
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问题描述某售货员要到若干城市去推销商品，已知各城市之间的路程（旅费），他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一遍，最后回到驻地的路线，使总的路程（总旅费）最小。解空间解空间：排列树 x=[1 2 3……n] 相应的排列树由x[1:n]的所有排列构成思路旅行商问题的解空间是一棵排列树。对于排列树的回溯搜索与生成1,2，3…n的所有排列的递归算法Perm相似。 初始的时候x=[1,2,3,…n].。 在
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2024-01-17 08:55:24
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目录RatingBarAndroid开发中，时不时的就有要实现星星的评分效果，比如某宝，某团，相信大家也都见过，它就是RatingBar。RatingBar继承ProgressBar，除了ProgressBar的属性外还有特有属性.参数属性android:isIndicator是否用作指示，用户无法更改，默认falseandroid:numS
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2023-05-25 20:36:00
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# 旅行商问题与Python解决方案
旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem）是一个经典的组合优化问题。它的目标是找出一条最短路径，使得旅行商可以访问一系列城市一次且仅一次，然后回到出发城市。这个问题不仅在运筹学、计算机科学等领域有广泛应用，也出现在物流、旅行安排等实际场景中。
本篇文章将介绍旅行商问题的基本概念、常用算法及其在Python中的实现，并通过代码
遗传算法解决旅行商问题（Python版）一、问题描述TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。二、算法描述2.1算法简介遗
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2023-07-29 18:10:26
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1.旅行商问题旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)，是由爱尔兰数学家Sir William Rowan Hamilton和英国数学家Thomas Penyngton Kirkman在19世纪提出的数学问题。它的描述是这样的：一名商人要到若干城市去推销商品，已知城市个数和各城市间的路程（或旅费），要求找到一条从城市1出发，经过所有城市且每个城市只能访问一次，最后
