HSIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class HSIndividual: ''' individual of harmony search algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim sel

2018年中国研究生数学建模竞赛C题 对恐怖袭击事件记录数据的量化分析 恐怖袭击是指极端分子或组织人为制造的.针对但不仅限于平民及民用设施的.不符合国际道义的攻击行为,它不仅具有极大的杀伤性与破坏力,能直接造成巨大的人员伤亡和财产损失,而且还给人们带来巨大的心理压力,造成社会一定程度的动荡不安,妨碍正常的工作与生活秩序,进而极大地阻碍经济的发展. 恐怖主义是人类的共同威胁,打击恐怖主义是每个国家应该承担的责任.对恐怖袭击事件相关数据的深入分析有助于加深人们对恐怖主义的认识,为反恐防恐提供有价值的

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件2.找出这一次和上一次关系3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+…+n的数和? # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数

一.启发式搜索:A算法 1)评价函数的一般形式 : f(n) = g(n) + h(n) g(n):从S0到Sn的实际代价(搜索的横向因子) h(n):从N到目标节点的估计代价,称为启发函数(搜索的纵向因子); 特点: 效率高, 无回溯, 搜索算法 OPEN表 : 存放待扩展的节点. CLOSED表 : 存放已被扩展过的节点. 2)评价函数  f(x) = g(x) + h(x) 当f(x) = g(x)   时,为宽度优先搜索 当f(x) = 1/g(x)时,为深度优先搜索 当f(x) = h

说明: 本文主要使用python实现常见的排序与搜索算法:冒泡排序.选择排序.插入排序.希尔排序.快速排序.归并排序以及二分查找等. 对算法的基本思想作简要说明,只要理解了基本的思想,与实现语言无关. 本文主要参考网络文章,仅供学习. 开发环境:Python3.5 一.冒泡排序 冒泡排序(Bubble Sort)算是一种比较常见的排序算法,重复遍历要排序的数列,一次比较相邻的两个元素,如果顺序错误即互相交换位置,遍历直到无需再交换,则此时数列已经排序完成.此算法名字由来:因为越小的元素(升序)经

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当

图是一种抽象数据结构,本质和树结构是一样的. 图与树相比较,图具有封闭性,可以把树结构看成是图结构的前生.在树结构中,如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接,便构建成一个图. 树适合描述从上向下的一对多的数据结构,如公司的组织结构. 图适合描述更复杂的多对多数据结构,如复杂的群体社交关系. 1. 图理论 借助计算机解决现实世界中的问题时,除了要存储现实世界中的信息,还需要正确地描述信息之间的关系. 如在开发地图程序时,需要在计算机中正确模拟出城市与城市.或城市中各道路之间的关系图.在此基础上,才

import math import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import sys from numpy.matlib import rand from matplotlib.artist import getp import copy from test.test__locale import candidate_local

1.测试两个算法 #coding:utf-8 import time import numba import numpy as np ''' 使用numba加速总结, (1).在数值计算比如int float double等类型计算时 使用numba进行加速,速度可加快,string类型数据不能使用numba进行加速. (2).在数值计算时:小循环别使用numba,循环大于100以上可使用numba加速. (3).在小循环的时候切换进程发费时间,所以速度慢. (4).在循环计算小于等于1秒之内的

BFS算法与树的层次遍历很像,具有明显的层次性,一般都是使用队列来实现的!!! 常用步骤: 1.设置访问标记int visited[N],要覆盖所有的可能访问数据个数,这里设置成int而不是bool,基于一个考虑,多次循环时不用每次都清空visited,传递进去每次一个数字即可,比如第一次标记为1,判断也采用==1,之后递加即可. 2.设置一个node,用来记录相关参数和当前的步数,比如: struct node { int i; int j; int k; int s;//步数 }; 3.设计

[ 文件操作] 1 对文件操作流程 打开文件,得到文件句柄并赋值给一个变量 通过句柄对文件进行操作 关闭文件 现有文件如下: 昨夜寒蛩不住鸣. 惊回千里梦,已三更. 起来独自绕阶行. 人悄悄,帘外月胧明. 白首为功名,旧山松竹老,阻归程. 欲将心事付瑶琴. 知音少,弦断有谁听. f = open('小重山') #打开文件 data=f.read()#获取文件内容 f.close() #关闭文件 2 文件打开模式 ========= ================================

常用算法与设计模式 选择排序 时间复杂度 二.计算方法 1.一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多. 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n). 2.一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记

老式类就是经典类,不是继承自object类.在多继承时采用深度优先遍历父类.新式类就是基类继承自object类 class xxx(object).多继承时采用一种新的C3 算法来遍历父类.实例如下: class GrandFather(object): def speak(self): print "speak: I am grandfather" class Father(GrandFather): def eat(self): pass class Mother(GrandFat

在计算机的世界中,算法本质上是我们对某一个问题或者某一类问题的解决方案.也就是说,如果我们想用计算机来解决问题的话,就必须将问题的解决思路准确而完整地描述出来,同时计算机也要能理解这个描述.这需要我们这些程序员将整个描述转化成一系列清晰的指令,这些指令要能接收满足一定规范的输入,并在有限的时间内产生出相应的输出.我们通常将这些指令称为程序,而算法则是程序的灵魂. 然而,程序光有灵魂是不够的.例如,诚然搜索算法可以用来解决搜索类问题,但我们通常是不会为搜索而搜索的.所有搜索算法在进入程序的时候,都

最近疯狂的学习ruby和python着两门语言,看到书本上一些比较赞同的段子,摘抄并翻译如下: Python的使用之禅 Beautiful is better than ugly. 美丽好过丑陋Explicit is better than implicit. 明示好过暗示Simple is better than complex. 简单好过复杂Complex is better than complicated.复杂好过杂乱Flat is better than nested.平坦好过嵌套Sp

preface 常见的算法包括: 递归算法 二分法查找算法 冒泡算法 插入排序 快速排序 二叉树排序 下面就开始挨个挨个的说说原理,然后用Python去实现: 递归算法 一个函数(或者程序)直接或者间接调用自己,每调用一次后返回的值当作下一次执行的输入值,调用要有停止条件的(称为递归出口),不然不停的调用会造成栈溢出的. 递归算法运行效率,我们一般写程序的时候很少使用这样的算法. 算法的详解请看这里百度百科. 算法代码如下: def test(a): while a > 10: #递归终止条件(

比较详细Python正则表达式操作指南(re使用) Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的正则表达式模式.Python 1.5之前版本则是通过 regex 模块提供 Emecs 风格的模式.Emacs 风格模式可读性稍差些,而且功能也不强,因此编写新代码时尽量不要再使用 regex 模块,当然偶尔你还是可能在老代码里发现其踪影.   就其本质而言,正则表达式(或 RE)是一种小型的.高度专业化的编程语言,(在Python中)它内嵌在Python中,并通过 re 模

MRO(Method resolution order)是python用来解析方法调用顺序的,mro中记录了一个类的所有基类的类类型序列,super不是简单地调用基类的方法,而是按照MRO中的顺序来调用类的方法.使用super()时,应该在所有类中使用,否则就可能发生有的类构造函数没有调用的情况. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- class A(object): def __init__(self): print 'A __init__' su