旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)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. #!/user/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # TSP旅行商问题:若干个城市,任意两个城市之间距离确定,要求一旅行商从某城市 # 出

random是用于生成随机数的,我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串. random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed. 一般不必特别去设定seed,Python会自动选择seed. random.random()    用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1 random.uniform(a,b)    用于生成一个指定范围内的随机浮点数,生成的随机整数a<=n<=b; random.randint(a,b)    用于生成一个指定范围内的整数,a为下限,

一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的上网者,上网者首先随机选择一个网页打开,然后在这个网页上呆了几分钟后,跳转到该网页所指向的链接,这样无所事事.漫无目的地在网页上跳来跳去,PageRank就是估计这个

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压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 SP(subspace pursuit)算法是压缩感知中一种非常重要的贪婪算法,它有较快的计算速度和较好的重构概率,在实际中应用较多.本文给出了SP算法的python和matlab代码,以及完整的仿真过程. 参考文献:

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 本文主要简单介绍了利用python代码实现压缩感知的过程. 压缩感知简介 [具体可以参考这篇文章] 假设一维信号x长度为N,稀疏度为K.Φ 为大小M×N矩阵(M<<N).y=Φ×x为长度M的一维测量值.压缩感知问题就

1.最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量.目标函数和约束条件. 线性规划(Linear programming),是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法,常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题. 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解,Matlab.Python 中也有求解线性规划问题的库函数或求解器,很容易学习和使用,并不需要用模拟退火算法.但是,由一般线性规划问题所衍生的整数规划.混合规划.0/1规划.二次规划.非线性规划.组合优化问题,则并不是调用某个库函

1.整数规划问题 整数规划问题在工业.经济.国防.医疗等各行各业应用十分广泛,是指规划中的变量(全部或部分)限制为整数,属于离散优化问题(Discrete Optimization). 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解,例如:机器的台数.工作的人数或装货的车数.根据对决策变量的不同要求,整数规划又可以分为:纯整数规划.混合整数规划.0-1整数规划.混合0-1规划. 整数规划与线性规划的差别只在于增加了整数约束.初看起来似乎只要把线性规划得到的非整数

除夕夜你领到红包了吗?有的说“我领了好几K!”“我领了几W!” 土豪何其多,苦逼也不少!有的说“我出来工作了,没压岁钱了,还要发红包”.那您有去抢微信红包吗?微信群中抢“新年红包”春节爆红.618微信抢红包啦 微信红包的玩法极为简单,它背后是腾讯财付通运营的名为“新年红包”的公众号,功能上可以实现发红包.查收发记录和提现.关注该帐号后,微信用户可以发两 种红包, 一种是“拼手气群红包”,用户设定好总金额以及红包个数之后,可以生成不同金额的红包:还有一种是普通的等额红包.目前最为流行的是前者. 那

题目链接 随机算法使劲水...srand((unsigned)time(0))比srand(NULL)靠谱很多,可能是更加随机. #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <map> #include <ctime> #include <cmath> using namespace std; #define LL __int64 ][],b[][]

一.模拟客户需求 1.1 客户A需求:要求每次都按照下图的概率随机,数量不限,每个用户只能抽一次,抽奖结果的分布与抽奖概率近似. 1.2 客户B需求:固定奖项10个,抽奖次数不限,每个用户只能抽一次,抽完为止,抽奖结果必须是固定的那几个奖项. 二.需求分析 算法1:对于客户A,由于抽奖次数无限次,出奖分布遵守中奖概率设定值.所以必须在用户每一次的抽奖行为之前都按照中奖概率随机出就可以了,这样随着样本的增多,概率分布越来越趋近于设定的抽奖概率. 算法2:对于客户B,由于奖项固定,需要将奖项硬编码(

第一次听说随机算法,在给的n组数据间随机取两个组比较,当随机次数达到一定量时,答案就出来了. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #define min(a,b) (a>b?b:a) int a[101000]; int find(int b) { int ans=0; while(b) { if(b&1)ans++; b>>=1; } return ans; } in

一.概述 平时,经常会遇到权重随机算法,从不同权重的N个元素中随机选择一个,并使得总体选择结果是按照权重分布的.如广告投放.负载均衡等. 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法

Hamming Distance Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others) Total Submission(s): 499    Accepted Submission(s): 163 Problem Description (From wikipedia) For binary strings a and b the Hamming distance is equal

随机算法 求n个20位的2进制串的MinDist. Dist:两个串的异或结果中1的个数 /* 随机算法 */ #include<algorithm> #include<iostream> #include<string.h> #include<stdlib.h> #include<stdio.h> #include<math.h> #include<queue> #include<stack> #includ

常见排序算法-Python实现 python 排序 算法 1.二分法     python    32行 right = length-  :  ]   ):  test_list = [,,,,,,]  test_val1 =   test_val2 =   ):  length = len(array)  :  :  ):  ]:  array[i],array[i+] = array[i+],array[i]  length -=   :  :  ):  ]:  array[i],arra

kmp算法python实现 kmp算法 kmp算法用于字符串的模式匹配,也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置比如abababc那么bab在其位置1处,bc在其位置5处我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配,但那样的时间复杂度会是O(m*n)kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n) 基本原理 举个例子:发现x与c不同后,进行移动a与x不同,再次移动此时比较到了c与y, 于是下一步移动成了下面这样这一次的移动与前两次的移动不同,之前每次比较到上面长字符串的字符位置后