现在用牛顿法来实现一元函数求极值问题 首先给出这样一个问题,如果有这么一个函数$f(x) = x^6+x$,那么如何求这个函数的极值点 先在jupyter上简单画个图形 %matplotlib inline import numpy as np x = np.linspace(-1.3,1.3,1000) plt.scatter(x,x**6+x) plt.show() 用牛顿法求极值的话,那就要用到泰勒展开 $f(x) \approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{1

本例子求字典最小值 首先字典分为键和值 eg: {键:值} prices = { 'ACME': 45.23, 'AAPL': 612.78, 'IBM': 205.55, 'HPQ': 37.20, 'FB': 10.75 } 需求一是:求得最小值 # 只能得到最小值 10.75 print(min(prices.values())) 需求二是:求得最小值的键 # 获取最小值的键 FB print(min(prices,key=lambda k:prices[k])) # 在 min() 和

发现一个很奇怪的现象: python语言求哈希值所用时间竟然比C++少: C++ code 1 #include "stdafx.h" 2 #include <windows.h> 3 #include <time.h> 4 #include <iostream> 5 void ShowError(char *pszText) 6 { 7 char szErr[MAX_PATH] = { 0 }; 8 ::sprintf_s(szErr, "

二分法求根 思路:对于一个连续函数,左值f(a)*右值f(b)如果<0,那么在这个区间内[a,b]必存在一个c使得f(c)=0 那么思路便是取中间点,分成两段区间,然后对这两段区间分别再比较,跳出比较的判断便是精确度 # 二分法求根 # 函数为exp(x)*lnx - x**2 import math # 定义需要求根的函数,等会方便调用 def func(x): result = math.exp(x)*math.log(x) - x**2 return result def binary(a

重要的应该写在前面[捂脸]   场景一:仅求最大值对应的键,代码如下: >>> dic = {'A':4, 'B':2, 'C':3} >>> max_key = max(dic, key = dic.get) >>> max_key 'A'>>> 场景二:求最大值对应的键值对,代码如下: >>> dic = {'A':4, 'B':2, 'C':3} >>> max_key_value = max

Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法示例 本文实例讲述了Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.需求分析 输入想要计算到小数点后的位数,计算圆周率π的值. 二.算法:马青公式 π/4=4arctan1/5-arctan1/239 这个公式由英国天文学教授约翰·马青于1706年发现.他利用这个公式计算到了100位的圆周率.马青公式每计算一项可以得到1.4位的十进制精度.因为它的计算过程中被乘数和被除数都不大于长整数,所以可以很容易地在计算机上

前言 最近要开发一个基于python的合并文件夹/目录的程序,本来的想法是基于修改时间的比较,即判断文件有没有改变,比较两个文件的修改时间即可.这个想法在windows的pc端下测试没有问题. 但是当把一个文件从pc端复制到优盘时出现了一个问题,复制到优盘的文件比pc端的文件慢了两秒钟! 这里我用的复制函数是 shutil.copy2(),理论上它会把修改时间和最后访问时间也复制过来1,但是实际情况并不是完全相同. 详细情况我在segmentfault里提出了问题:为什么将一个文件从pc中复制到

python检测文件的MD5值MD5(单向散列算法)的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法),经MD2.MD3和MD4发展而来.MD5算法的使用不需要支付任何版权费用. #python 检测文件MD5值 #python version 2.6 import hashlib import os,sys #简单的测试一个字符串的MD5值 def GetStrMd5(src): m0=hashlib.md5() m0.update(src) print m0.he

//编写一个C++程序求PI的值 /* PI=16arctan(1/5)-4arctan(1/239) 其中arctan用如下形式的极数计算: arctan=x-(x^3/3)+(x^5/7)-(x^7/7)+... */ #include<iostream> using namespace std; double arctan(double x){ double sqr = x*x; double e = x; ; ; ){ double f = e/i; r = (i%==)?r+f:r-

最近需要使用python获取字符串的md5值. 今天把代码贴出来和大家分享一下. 01 #!/usr/bin/env python 02 # -*- coding: cp936 -*- 03 import hashlib 04   05 def get_md5_value(src): 06     myMd5 = hashlib.md5() 07     myMd5.update(src) 08     myMd5_Digest = myMd5.hexdigest() 09     return

两个月前做的题,以后可以看看,是rmq关于求区间最值的下标 /* hdu3183 终点 给一个整数,可以删除m位,留下的数字形成一个新的整数 rmq 取n-m个数,使形成的数最小 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cmath> #include<cstdio> #define MAXN 1010 using namespace std; ]; int a[MAXN]; void makeRMQ(

思想 : 1 优化:题意是覆盖点,将区间看成 (l,r)转化为( l-1,r) 覆盖区间 2 核心:dp[i]  覆盖从1到i区间的最小花费 dp[a[i].r]=min (dp[k])+a[i]s;  l-1=<k<=r-1 (可我总是想着从后到前,从 前到后反而更好理解) 3  离散区间---使用线段树求区间最值  时间复杂度O(nlogn) ps (一定忍住不看别人的代码,继续加油) #include <bits/stdc++.h> #define lson l,m,rt*2

python return 返回多个值,实际返回的是一个tuple: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def rt(): return 1, 2 a = rt() print a # (1, 2)

求区间最值,数据范围也很小,因为只会线段树,所以套了线段树模板=.= Sample Input3110011 151 2 3 4 551 21 32 43 43 531 999999 141 11 22 33 3 Sample Output1002344519999999999991 # include <iostream> # include <cstdio> # include <cstring> # include <algorithm> # incl

Python两个变量的值进行交换的方法 使用第三方变量: '''这是第一种赋值方法,采用第三方变量''' c = a a = b b = c 使用两个变量: '''使用两个变量''' a = a+b #取两个数的和 b = a-b #然后a-b等于a然后赋值给b a = a-b #然后a-b等于b然后赋值给a,完成值的交换 使用两个变量的另一种方法: a,b = b,a

python文本 字符与字符值转换 场景: 将字符转换成ascii或者unicode编码 在转换过程中,注意使用ord和chr方法 >>> print(ord('a'))    97    >>> print(chr(97))    a    >>> 有时候需要反转过来使用: >>> print(str(ord('a')))    97    >>> print(chr(ord('a')))    a    >

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j里的最小(大)值,也就是说.RMQ问题是指求区间最值的问题. id=10244" target="_blank" style="color:blue; text-decoration:none">Balanced Lineup Time Limit: 5000MS   Mem

Python+selenium之获取文本值和下拉框选择数据 一.结合实例进行描述 1. 实例如下所示: #新增标签操作 def func_labels(self): self.driver.find_element_by_xpath("//*[@class='menu-text'][text()='业务管理']").click() time.sleep(1) self.driver.find_element_by_xpath("//*[@class='menu-text'][

/*编敲代码,依据下面公式求e的值. 要求用两种方法计算: 1)for循环.计算前50项 2)while循环,直至最后一项的值小于10-4 e=1+1/1!+1/2!+1/3!+1/4!+1/5!+...+1/n! */ #include<stdio.h> //===================================================== //用for求e的值 double For() { double sum=1,temp=1; int i; for(i=1;i&

python指定概率随机取值参考如下: 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子: np.random.seed(0) p = np.array([0.1, 0.0, 0.7, 0.2]) index = np.random.choice([0, 1, 2, 3], p = p.ravel()) 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index=3)=0.2