问题 图的m-着色判定问题 给定无向连通图G和m种不同的颜色.用这些颜色为图G的各顶点着色,每个顶点着一种颜色,是否有一种着色法使G中任意相邻的2个顶点着不同颜色? 图的m-着色优化问题 若一个图最少需要m种颜色才能使图中任意相邻的2个顶点着不同颜色,则称这个数m为该图的色数.求一个图的最小色数m的问题称为m-着色优化问题. 分析 解的长度是固定的,n.若x为本问题的一个解,则x[i]表示第i个节点的涂色编号. 可以将m种颜色看作每个节点的状态空间.每到一个节点,遍历所有颜色,剪枝,回溯. 不难

  本文介绍利用Python语言,实现基于遗传算法(GA)的地图四色原理着色操作. 1 任务需求   首先,我们来明确一下本文所需实现的需求.   现有一个由多个小图斑组成的矢量图层,如下图所示.   我们需要找到一种由4种颜色组成的配色方案,对该矢量图层各图斑进行着色,使得各相邻小图斑间的颜色不一致,如下图所示.   在这里,我们用到了四色定理(Four Color Theorem),又称四色地图定理(Four Color Map Theorem):如果在平面上存在一些邻接的有限区域,则至多仅

背景 最近在研究中产生了这样的需求:在三角网格(Mesh)表示的地形图上给出两个点,求得这两个点之间的地面距离,这条距离又叫做"测地线距离(Geodesic)".计算三角网格模型表面两点间的测地线是计算几何中一个基础性的问题,已有的算法有精确算法和近似算法两类.一般来说,精确算法需要耗费较高的运算时间和运算空间:而近似算法在牺牲一定的计算精度的条件下,能够更快地得到三角网格表面测地线的近似值,因而也得到广泛的使用.在测地线距离比三角形的平均尺寸大的多的情况下,完全可以把三角网格模型当作

闲来无事用Python的scrapy框架练练手,爬取顶点小说网的所有小说的详细信息. 看一下网页的构造: tr标签里面的 td 使我们所要爬取的信息 下面是我们要爬取的二级页面 小说的简介信息: 下面上代码: mydingdian.py import scrapy from scrapy.http import Request from ..items import DingdianItem class MydingdianSpider(scrapy.Spider): name = 'mydin

此程序只是单纯的为了练习而做,首先这个顶点小说非收费型的那种小说网站(咳咳,我们应该支持正版,正版万岁,✌).经常在这个网站看小说,所以就光荣的选择了这个网站.此外,其实里面是自带下载功能的,而且支持各种格式:(TXT,CHM,UMD,JAR,APK,HTML),所以可能也并没有设置什么反爬措施,我也只设置了请求头.然后内容是保存为txt格式. 内容涉及到request的使用(编码问题),xpath的使用,字符串的处理(repalce产生列表达到换行效果),文件I/O 顶点小说:https://

原文链接(C语言环境)(Python OpenGL) 我用python实现的代码: __author__ = "WSX" from OpenGL.GLUT.freeglut import * #新版本的glut import ctypes from OpenGL.GLUT import * from OpenGL.GL import * from OpenGL.GLU import * from OpenGL.GL import shaders import numpy as np d

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题

Graph Search and Connectivity Generic Graph Search Goals 1. find everything findable 2. don't explore anything twice Generic Algorithm (given graph G, vertex S) --- initialize S explored (all others unexplored) --- while possible: --- choose an edge(

首先有一个概念:回溯 回溯法(探索与回溯法)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”. 深度优先算法: (1)访问初始顶点v并标记顶点v已访问.(2)查找顶点v的第一个邻接顶点w.(3)若顶点v的邻接顶点w存在,则继续执行:否则回溯到v,再找v的另外一个未访问过的邻接点.(4)若顶点w尚未被访问,则访问顶点w并标记顶点w为已访问.(5)继

Lesson 1 准备好学习Python的环境下载的地址是:www.python.org为了大家的方便,我在校内作了copy:http://10.1.204.2/tool/compiler&IDE/Python-2.3.2-1.exelinux版本的我就不说了,因为如果你能够使用linux并安装好说明你可以一切自己搞定的. 运行环境可以是linux或者是windows:1.linuxredhat的linux安装上去之后一定会有python的(必须的组件),在命令行中输入python回车.这样就可

#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from collections import deque from math import log10 def permute(seq, index): seqc = seq[:] seqn = [seqc.pop()] divider = 2 while seqc: index, new_index = divmod(index,divider) seqn.insert(new_index, seqc.pop

老板要画雷达图,但是数据好多组怎么办?不能一个一个点excel去画吧,那么可以利用python进行批量制作,得到样式如下: 首先制作一个演示的excel,评分为excel随机数生成: 1 =INT((RAND()+4)*10)/10 加入标签等得到的excel样式如下(部分,共计32行): 那么接下来就是打开python写码了,本文是基于python3.4进行编写 wb = load_workbook(filename=r'C:\Users\Administrator\Desktop\数据指标.

本指南的里代码可以在这里下载:  threadworms.py ,或者从  GitHub.代码需要  Python 3 或 Python 2 ,同时也需要安装  Pygame . 点击查看大版本图片 这是一篇为初学者准备的关于  线程 和Python中的多线程编程的指南. 如果你有一些  类(class)的基础知识 (什么是类,如何定义方法(method),还有方法总是将self作为他的第一个参数,子类是什么以及子类如何从父类继承一个方法,等等)这篇指南会对你有所帮助.  这里有一篇较为深入地介

下面是一段由python实现的Dijkstra算法,一些地方的处理实在非常棒,相比于C,代码的数量已经缩减到了60行,所以我想通过本文简单的介绍一下这段代码的细节之处,首先给出源程序: from sys import argv def dijkstra_score(G, shortest_distances, v, w): return shortest_distances[v] + G[v][w] def dijkstra(G, source): unprocessed = set(G.key

这种方法假设样本点在光滑的流形上,这一方法的计算数据的低维表达,局部近邻信息被最优的保存.以这种方式,可以得到一个能反映流形的几何结构的解. 步骤一:构建一个图G=(V,E),其中V={vi,i=1,2,3-n}是顶点的集合,E={eij}是连接顶点的vi和vj边,图的每一个节点vi与样本集X中的一个点xi相关.如果xi,xj相距较近,我们就连接vi,vj.也就是说在各自节点插入一个边eij,如果Xj在xi的k领域中,k是定义参数. 步骤二:每个边都与一个权值Wij相对应,没有连接点之间的权值为

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818

网上搜到一个Pygame写的俄罗斯方块(tetris),大部分看懂的前提下增加了注释,Fedora19下运行OK的 主程序: #coding:utf8 #! /usr/bin/env python # 注释说明:shape表示一个俄罗斯方块形状 cell表示一个小方块 import sys from random import choice import pygame from pygame.locals import * from block import O, I, S, Z, L, J,

python核心编程第二版笔记由网友提供:open168 python核心编程--笔记(很详细,建议收藏) 解释器options:1.1 –d   提供调试输出1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件)1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪)1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档)1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本1.8 file  

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho