以常见的端口扫描器为实例 端口扫描器的原理很简单,操作socket来判断连接状态确定主机端口的开放情况. import socket def scan(port): s = socket.socket() if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __name__ == '__main__': map(scan,range(1,65536)) 这是一个socket扫描器的基本代码. 但是如

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.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

1. Rosenbrock 函数 在数学最优化中,Rosenbrock 函数是一个用来测试最优化算法性能的非凸函数,由Howard Harry Rosenbrock 在 1960 年提出 .也称为 Rosenbrock 山谷或 Rosenbrock 香蕉函数,也简称为香蕉函数. Rosenbrock 函数的定义如下: f(x)=100(y−x2)2+(1−x)2 Rosenbrock 函数的每个等高线大致呈抛物线形,其全域最小值也位在抛物线形的山谷中(香蕉型山谷).很容易找到这个山谷,但由于山谷

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵.在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式.而有些情况下需

  注意:本文除非特殊指明,”python“都是代表CPython,即C语言实现的标准python,且本文所讨论的是版本为2.7的CPython. python为什么性能差: 当我们提到一门编程语言的效率时:通常有两层意思,第一是开发效率,这是对程序员而言,完成编码所需要的时间:另一个是运行效率,这是对计算机而言,完成计算任务所需要的时间.编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系,是很难同时兼顾的.不同的语言会有不同的侧重,python语言毫无疑问更在乎编码效率,life is short,we 

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵.在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式.而有些情况下需

参考: https://segmentfault.com/a/1190000000666603 http://blog.csdn.net/zhoudaxia/article/details/23853609     #使用cpython pypy提高性能 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/   优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复

分成两部分:代码优化和工具优化 原文:http://my.oschina.net/xianggao/blog/102600 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Pyth

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵.在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式.而有些情况下需

Lists 当实现 list 的数据结构的时候Python 的设计者有很多的选择. 每一个选择都有可能影响着 list 操作执行的快慢. 当然他们也试图优化一些不常见的操作. 但是当权衡的时候,它们还是牺牲了不常用的操作的性能来成全常用功能. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-list-dictionary.html,转载请注明源地址. 设计者有很多的选择,使他们实现list的数据结构.这些选

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢

1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? 1.1 任务调度 大部分操作系统(如Windows.Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行.任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停

学习Python多线程的资料很多,吐槽Python多线程的博客也不少.本文主要介绍Python多线程实际应用,且假设读者已经了解多线程的基本概念.如果读者对进程线程概念不甚了解,可参见知名博主 阮一峰 转译的一篇博客:<进程与线程的一个简单解释>. 1 线程的基本操作 Python中多线程主要有两个模块,_thread和threading模块.前者更底层,后者更常用,能满足绝大部分编程需求,今天主要围绕threading模块展开介绍.启动一个线程需要用threading模块中的Thread.

python语言以容易入门,适合应用开发,编程简洁,第三方库多等等诸多优点,并吸引广大编程爱好者.但是也存在一个被熟知的性能瓶颈:python解释器引入GIL锁以后,多CPU场景下,也不再是并行方式运行,甚至比串行性能更差.注定这门语言在某些方面是有天花板的,对于一些并行要求高的系统,python可能不再成为首选,甚至是完全不考虑.但是事情也并不是绝对悲观的,我们已经看到有一大批人正在致力优化这个特性,新版本较老版本也有了一定改进,一些核心模块我们也可以选用其它模块开发等等措施. 1.pytho

要求: TSP 算法(Traveling Salesman Problem)是指给定 n 个城市和各个城市之间的距离,要 求确定一条经过各个城市当且仅当一次的最短路径,它是一种典型的优化组合问题,其最优 解得求解代价是指数级的.TSP 问题代表一类优化组合问题,在实际工程中有很多应用,如 计算机联网.电子地图.交通诱导等,具有重要的研究价值.遗传算法和禁忌搜所算法都是 是一种智能优化算法,具有全局的优化性能.通用性强.这种算法一般具有严密的理论依据, 理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优

python——常见排序算法解析   算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排

一,前言 进程:是程序,资源集合,进程控制块组成,是最小的资源单位 特点:就对Python而言,可以实现真正的并行效果 缺点:进程切换很容易消耗cpu资源,进程之间的通信相对线程来说比较麻烦 线程:是进程中最小的执行单位. 特点无法利用多核,无法实现真正意义上是并行效果. 优点:对于IO密集型的操作可以很好利用IO阻塞的时间 二,GIL(全局解释器锁) python目前有很多解释器,目前使用最广泛的是CPython,还有PYPY和JPython等解释器,但是使用最广泛的还是CPython解释器,

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢

动手写点东西是学习新知识很重要的一个阶段.之前用 Python 和 JavaScript 实现优化算法,现在用 Golang 来实现.语法上略有不爽,某些C语言的思维又回来了. - Golang 用 package 来组织代码,同一 package 下不同文件之间的标识符是共享的,不能包含两个相同名称的函数.而且只有 package main 能够包含 main 函数.所以将公用的函数提取出来,放在package common.同时,每种例子程序移动到 examples 目录下. - 在 Cle

之前一直用Python来写优化算法,为了增强 JS 的熟练程度,开始将原有的代码改写成 JS.采用的工具包括 node.js + Grunt + nodeunit + github + npm + travis-ci. 最初的版本采用过程式的方式实现,没有采用面向对象或事件驱动的模式. #!/usr/bin/env node --harmony // Random Search "use strict"; var util = require("util"); fu

Python多线程问题的资料查找与汇总 声明: 1)本报告由博客园bitpeach撰写,版权所有,免费转载,请注明出处,并请勿作商业用途. 2)若本文档内有侵权文字或图片等内容,请联系作者bitpeach删除相应部分. 3)本文档内容涉及Python的多线程问题,没有介绍多线程的概念,没有介绍多线程的程序模块,只是讨论多线程产生的交织问题,并查找一些材料进行佐证和学习. 4)仅仅作为参考用途,抛砖引玉,不作为证据证明用途,请自行取舍,核实引用. 5)本文的超链接,请不要直接点击,为方便阅读,请选