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详细的Python算法案例解析100例.zip

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简介:
本资料包含100个详细解析的Python算法实例,涵盖多种常见问题与应用场景,旨在帮助学习者深入理解并熟练掌握Python编程技巧及算法设计。 2022年最新版超详细Python算法案例讲解100例

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  • Python100.zip
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    本资料包含100个详细解析的Python算法实例,涵盖多种常见问题与应用场景,旨在帮助学习者深入理解并熟练掌握Python编程技巧及算法设计。 2022年最新版超详细Python算法案例讲解100例
  • Python经典100(小结)
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    本书《Python经典算法100例解析》通过分析100个经典的算法案例,深入浅出地讲解了如何运用Python语言实现各种算法,并提供了详尽的小结便于读者理解和掌握。 为了找出字符串 `s=aaabbbccceeefff111144444` 中出现次数最多的字符,可以先利用集合(set)去重功能来简化处理流程,并提高效率。下面是对原代码的优化版本: ```python class Countvalue: def countvalue(self, str_input): # 使用 set 进行字符串去重操作 unique_chars = list(set(str_input)) max_count_char = max_count = 0 for char in unique_chars: current_count = str_input.count(char) if current_count > max_count: max_count = current_count max_count_char = char return max_count_char, max_count # 示例使用 s = aaabbbccceeefff111144444 counter_instance = Countvalue() most_common_character, occurrence_number = counter_instance.countvalue(s) print(f最常见的字符是:{most_common_character},出现了 {occurrence_number} 次。) ``` 这段代码首先通过 `set` 去除字符串中的重复字符,并遍历这些独一无二的字符来计算每个字符在原字符串中出现的次数。最终返回出现频率最高的那个字符及其对应的数量。
  • 粒子群
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    本教程深入浅出地讲解了粒子群优化算法的工作原理,并通过具体实例展示了其应用过程,适合初学者快速掌握该算法的核心思想和实践技巧。 粒子群算法是MATLAB智能算法的一种,其优点在于简单易用。
  • Python 100个小
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    本书通过精选的100个Python编程实例,详细解析了语言基础、数据结构和常用模块等内容,适合初学者快速掌握Python编程技巧。 一、Python练习实例1 题目:有四个数字:1、2、3、4,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?各是多少? 程序分析:可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去掉不满足条件的排列。 二、Python练习实例2 题目:企业发放的奖金根据利润提成。当利润(I)低于或等于10万元时,奖金可按利润的10%提取;如果利润高于10万元但不超过20万元,则前10万元部分按照10%提成,超过的部分则以7.5%的比例计算;若利润在20万到40万之间,超出20万以上的部分按5%提成;对于利润处于40万至60万之间的企业,超过40万元的那部分奖金比例为3%,而当利润介于60万和100万时,则高于60万元的部分按照1.5%的比例计算。如果企业的月利润超过了100万元,则超出这个数额的部分可以得到额外的1%提成。从键盘输入本月公司的总利润I,编写程序求出应发放给员工的奖金总数。 程序分析:请利用数轴来分界,定位。注意定义时需把奖金定义成长整型。
  • MATLAB智能(30).zip
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    本书为《MATLAB智能算法案例解析》电子版,包含30个经典实例,深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行智能算法的设计与实现。适合编程爱好者及科研人员学习参考。 MATLAB智能算法,每个案例都配有相应的源代码。
  • 蚁群及其实用
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    本文章深入剖析了蚁群算法的工作原理及其在不同领域的应用实例,旨在为读者提供全面的理解和实用指导。 蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁行为的优化方法,由Marco Dorigo于1992年提出,主要用于解决组合优化问题。该算法借鉴了蚂蚁在寻找食物过程中通过释放信息素来交流路径选择策略的方式,形成了一个分布式、自组织的搜索机制。这种算法的特点在于其并行性、全局性和自适应性,能够有效地探索复杂问题的解决方案空间。 蚁群算法的基本思想是每只蚂蚁在解空间中随机行走,并留下信息素轨迹。这些信息素浓度反映了路径的质量;蚂蚁倾向于选择信息素浓度高的路径前进,同时根据距离和路径质量更新信息素。随着时间推移,通过多次迭代过程,优秀的路径会积累更多信息素,从而逐渐形成全局最优解。 蚁群算法主要包括以下几个关键部分: 1. **信息素**:在算法中,信息素是蚂蚁选择路径的主要依据,并代表了路径的质量。新产生的信息素较弱,而经过多轮选择的路径则会累积更多的信息素。 2. **启发式信息**:除了考虑信息素外,蚂蚁还会根据其他因素(如距离和成本)做出决策,这被称为启发式信息。启发式信息与信息素共同决定了蚂蚁选择路径的概率。 3. **信息素更新规则**:包括蒸发和加强两个方面。蒸发有助于防止算法陷入局部最优解;而加强则是基于实际行走情况增加优秀路径的信息素浓度。 4. **蚂蚁的选择策略**:蚂蚁在决定下一步行动时,遵循一个概率原则,这个概率与当前路径上的信息素浓度及启发式信息相关联。 5. **迭代过程**:通过多代蚂蚁的行走和信息素更新,不断优化解。 蚁群算法已经广泛应用于多个领域,例如旅行商问题(TSP)、网络路由、作业调度、图着色问题以及车辆路径规划等。它能够处理大规模高维度的问题,并且具有较强的全局优化能力。然而,在实际应用中也存在一些挑战,如容易陷入局部最优解和收敛速度较慢等问题。 为了提高算法的性能和稳定性,在实践中通常会对基本蚁群算法进行改进,例如加入精英策略、动态调整信息素蒸发率与加强因子以及引入多模态信息素等措施。通过深入理解蚁群算法的工作原理及其特点,我们可以将其与其他优化技术相结合,创造出更高效且适应性更强的求解工具。
  • Python插入排序
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    本篇文章详细解析了利用Python实现插入排序算法的过程与技巧,通过具体代码示例帮助读者理解并掌握该算法。 ### Python 插入排序算法实例分析 #### 一、插入排序基本概念 插入排序是一种简单直观的排序方法。其工作原理是通过构建有序序列,在已排好序的部分中从后向前扫描,找到相应位置并插入待处理元素。在实现上通常采用in-place排序(即只需用到O(1)额外空间),因此每次取出未排序数组中的一个元素时可以直接将其放置于正确的位置。 #### 二、插入排序算法原理 其核心思想是将数据序列中的一条记录按照顺序插入已排好序的有序表中,从而形成新的含有该记录的有序表。具体步骤如下: 1. **初始状态**:无序区为R[1..n],有序区为空。 2. **操作步骤**:选取当前无序区域的第一个元素作为待排序项,并对已排好序的部分进行遍历比较和移动以找到正确位置。 3. **结束条件**:直到整个数组完全有序为止。 #### 三、Python实现插入排序 下面通过两个具体的实例来详细说明如何在Python中实现插入排序: ##### 第一个版本的插入排序代码示例: ```python def insertsort(array): for removed_index in range(1, len(array)): removed_value = array[removed_index] insert_index = removed_index while insert_index > 0 and array[insert_index - 1] > removed_value: array[insert_index] = array[insert_index - 1] insert_index -= 1 array[insert_index] = removed_value ``` 此函数实现了标准的插入排序算法。主要步骤包括: - **初始化**:从数组第二个元素开始遍历。 - **移动操作**:如果当前无序区中的某个值大于待插入值,则将该值向右移一位。 - **插入操作**:找到合适的位置后,把`removed_value`放入正确位置。 ##### 第二个版本的插入排序代码示例: ```python def insertsort(array): for last_sorted_element in range(len(array) - 1): checked = last_sorted_element while array[checked] > array[last_sorted_element + 1] and checked >= 0: checked -= 1 # 将待排序元素插入到正确位置中 array[checked + 1], array[checked + 2:last_sorted_element + 2] = \ array[last_sorted_element + 1], array[checked + 1:last_sorted_element + 1] return array ``` 此版本与第一个有所不同,主要关注如何将待排序元素插入已排好序的部分。关键步骤如下: - **确定待排序项**:遍历整个数组,每次选取一个未处理的元素。 - **寻找插入位置**:从当前位置向前查找合适的插入点。 - **执行插入操作**:通过切片的方式完成元素的移动和重新排列。 #### 四、时间复杂度与空间复杂度 - **时间复杂度**: - 最佳情况(已排序): O(n) - 最坏情况(逆序) : O(n^2) - 平均情况:O(n^2) - **空间复杂度**: 插入排序为原地操作,因此其额外的空间需求仅为常数级别,即O(1)。 #### 五、应用场景 尽管插入排序在处理大规模数据集时不如快速排序等高级算法高效,但在小规模或部分已有序的数据集中表现良好。例如,在处理实时的少量数据流时,如果这些数据接近于有序,则使用插入排序可以提供较快响应速度。 ### 总结 通过上述两个具体的Python实现示例,我们能够更好地理解插入排序的基本思想及不同实现方式。尽管在大规模数据集上效率较低,但在特定场景下(如小规模或部分已排好序的数据),它仍然是一个有效的选择。希望本段落所述的实例能帮助读者更深入地掌握和应用这一基础算法。
  • SWTBot
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    《SWTBot 详细实例解析》一书深入浅出地介绍了SWTBot自动化测试框架的应用与实践,通过大量详实案例帮助读者掌握SWT和RCP应用的自动化测试技术。 SWTBot是一个开源自动化测试框架,专门用于Eclipse RCP(Rich Client Platform)和SWT(Standard Widget Toolkit)应用程序的开发与测试。它使开发者及测试人员能够编写可重复且可靠的UI测试脚本,无需深入学习复杂的事件模拟或低级别的 SWT 和 JFace API。 在实际应用中,通过一些示例可以更好地理解SWTBot的功能及其用法。例如,在这些例子中展示了如何使用简洁的API来选择和操作如按钮、文本框及菜单项等界面元素。利用`Bot.button()`或者`Bot.menuItem()`方法可快速定位并触发特定UI组件。 此外,SWTBot支持多种测试场景:从验证界面元素的状态到检查控件值是否符合预期;或是模拟用户交互行为(例如点击或输入)。这些示例展示了如何设置不同的测试情景,并且演示了如何确认和报告测试结果的有效性。 编写SWTBot的测试脚本通常使用Java语言,这意味着可以利用Java强大的特性和库来增强测试能力。例如,可以通过JUnit框架组织并执行自动化测试任务;或者结合其他工具处理更复杂的逻辑需求。 在这些示例中可能包括以下内容: 1. **基本操作**:展示如何选择和控制窗口、视图以及对话框。 2. **事件模拟**:演示了怎样模仿用户行为(如点击或输入文本),并验证其效果。 3. **断言与验证**:解释了确保UI元素状态正确的方法,包括检查文字内容、颜色及可见性等属性。 4. **异常处理**:说明在测试过程中捕捉和解决可能出现的错误或异常的方式。 5. **测试组织**:介绍了如何利用JUnit或其他框架来安排测试用例,保证它们按顺序独立运行。 6. **测试驱动开发(TDD)**: 描述了SWTBot如何支持先编写测试后实现代码的方法论,以提高软件质量。 通过这些示例的学习和实践,可以掌握SWTBot的安装、配置及集成到工作环境中的方法。同时还能学会创建可重用的测试组件来提升效率。 在实际项目中,除了开发者自测之外,SWTBot也适用于持续集成环境中使用,确保每次代码变更不会破坏现有功能。这对于提高Eclipse RCP和SWT应用的质量与稳定性具有重要作用。 这些实例是了解并掌握SWTBot的关键资源之一,有助于提升自动化测试水平,并为优化和支持这类软件的应用开发提供支持。通过实践上述示例中的内容,可以深入了解SWTBot的核心理念和技术细节,进而增强自身的自动化测试技能。
  • MATLAB智能与分三十
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    本书精选了三十个基于MATLAB平台实现的智能算法典型案例,深入浅出地解析了各类算法的工作原理及应用方法,旨在帮助读者快速掌握并灵活运用这些先进的计算技术解决实际问题。 《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多年从事算法研究的经验总结之作。书中的所有案例均根据国内各大MATLAB技术论坛网友的实际需求精心设计,其中很多内容及求解方法在国内已出版的MATLAB书籍中较少提及或未见介绍。 本书采用案例形式讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法在MATLAB中的实现。全书共包含30个案例,每个案例都是一个使用智能算法解决实际问题的具体实例,并且每一个案例都由理论讲解、背景介绍、MATLAB程序代码展示以及扩展阅读四个部分组成,同时提供了完整的原创源码供读者学习参考。 本书不仅适合本科毕业设计和研究生项目的设计阶段作为参考资料,也适用于博士低年级课题的选题与研究,对于广大科研工作者来说同样具有较高的参考价值。
  • Python编程实践100课件.zip
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    本资源为《Python编程实践案例100例》课程配套课件,涵盖广泛的实际应用案例,适合学习Python编程技巧和实战经验。 Python编程实战100例课件.zip