In python everything is object. An object is a piece of code that is characterized by:
Data
Methods: These are mechanisms for manipulating data
Creating the object
A character chain object is created in the space of objects via the character 'or '.
Method calls are made via a point:
'hello'.upper()
A variable name allows you to store a reference to the object:
counter 1
The variable called object 1 reference counter
In python the variable name contains letters and numbers but cannot start with a number. A good practice is to give a good variable name.
Example:
ma_variable 5
Dereference:
ma_variable - 'HELLO'
Python is strong typing language, the type is related to the object and not to the variable.
del ma_variable
The del control removes the variable from the space of the variables. If the object no longer has a reference, a mechanism for the release of memory is activated: the garbage collector.
En Python todo es objeto. Un objeto es un fragmento de código que se caracteriza por:
Datos
Métodos: Estos son mecanismos para manipular datos
Creación del objeto
Un objeto de cadena de caracteres se crea en el espacio de objetos a través del carácter 'o '.
Las llamadas al método se realizan a través de un punto:
'hola'.upper()
Un nombre de variable permite almacenar una referencia al objeto:
contador 1
La variable llamada contador de referencia del objeto 1
En python el nombre de la variable contiene letras y números, pero no puede comenzar con un número. Una buena práctica es dar un buen nombre de variable.
Ejemplo:
ma_variable 5
Desreferencia:
ma_variable - 'HELLO'
Python es un lenguaje de escritura seguro, el tipo está relacionado con el objeto y no con la variable.
del ma_variable
El control del quita la variable del espacio de las variables. Si el objeto ya no tiene una referencia, se activa un mecanismo para liberar memoria: el recolector de elementos no utilizados.
Edu python tutorial pour apprendre le python : En python tout est objet. Un objet est un morceau de code qui est caractérisé par :Des données, des Méthodes : Ce sont des mécanismes pour manipuler les données.
Introduction Edupython
Création de l’objet
Un objet de type chaine de caractère est créé dans l’espace des objets via le caractère » ou ‘.
Les appels de méthode se font via un point :
'hello'.upper()
Un nom de variable permet de stocker une référence à l’objet :
compteur = 1
La variable qui s’appelle compteur référence l’objet 1
En python le nom de variable contient des lettres et des chiffres mais ne peut commencer par un chiffre. Une bonne pratique est de donner un bon nom de variable.
Exemple :
ma_variable = 5
Déréférencement :
ma_variable = 'HELLO'
Python est langage à typage fort, le type est lié à l’objet et non à la variable.
del ma_variable
La commande del supprime la variable de l’espace des variables. Si l’objet n’a plus de référence un mécanisme de libération de la mémoire s’active : le garbage collector.
Voici l’implémentation en python de l’algorithme de Wagner & Fischer (Wagner-Fischer). Il permet de calculer la distance de Levenshtein (distance entre deux chaines de caractères).
Premièrement le but de l’algorithme est de trouver le coût minimal. Coût minimal pour transformer une chaîne en une autre. Alors une fonction récursive permet de retourner le nombre minimal de transformation. Et pour transformer une sous-chaine de A avec n caractères en une sous-chaine de B avec le même nombre de caractères. La solution est donnée. Il faut calculer la distance entre les 2 lettres à la même position dans la chaine A et B. Alors Soit les lettres et la lettre précédentes sont identiques. Soit il y a une différence et dans ce cas on calcule 3 côuts. Alors le premier est de supprimer une lettre le la chaine A. Et d’insérer une lettre dans la chaine A pour substituer une lettre de la chaine A. Alors On peut alors trouver le cout minimal.
import numpy as np
def levenshtein(chaine1, chaine2):
taille_chaine1 = len(chaine1) + 1
taille_chaine2 = len(chaine2) + 1
levenshtein_matrix = np.zeros ((taille_chaine1, taille_chaine2))
for x in range(taille_chaine1):
levenshtein_matrix [x, 0] = x
for y in range(taille_chaine2):
levenshtein_matrix [0, y] = y
for x in range(1, taille_chaine1):
for y in range(1, taille_chaine2):
if chaine1[x-1] == chaine2[y-1]:
levenshtein_matrix [x,y] = min(
levenshtein_matrix[x-1, y] + 1,
levenshtein_matrix[x-1, y-1],
levenshtein_matrix[x, y-1] + 1
)
else:
levenshtein_matrix [x,y] = min(
levenshtein_matrix[x-1,y] + 1,
levenshtein_matrix[x-1,y-1] + 1,
levenshtein_matrix[x,y-1] + 1
)
return (levenshtein_matrix[taille_chaine1 - 1, taille_chaine2 - 1])
print("distance de levenshtein = " + str(levenshtein("Lorem ipsum dolor sit amet", "Laram zpsam dilir siy amot")))
Python, a versatile high-level programming language, is renowned for its simplicity and readability. In less than 128 words, let’s explore the essence of Python.
Python: A Brief Overview
Python is a general-purpose programming language first created in the late 1980s by Guido van Rossum. Its design philosophy emphasizes code readability, and its syntax allows programmers to express concepts in fewer lines of code than languages like C++ or Java.
Key Features of Python
Hello, Python!
Let’s write a simple Python program:
```python<br>
# This is a Python comment<br>
print("Hello, Python!")
Why Choose Python?
Python’s widespread adoption and versatility make it an excellent choice for various applications:
**Web Development**: Use Python with frameworks like Flask and Django to build powerful web applications.
**Data Science**: Python is the go-to language for data analysis, with libraries like Pandas and Matplotlib.
**Artificial Intelligence**: TensorFlow and PyTorch enable deep learning and AI research.
**Scientific Computing**: NumPy and SciPy facilitate scientific research and simulations.
External Resources
For further exploration of Python, check out these external resources:
Python es un lenguaje de programación que se caracteriza por:
su legibilidad: La sintaxis del lenguaje se basa en la presentación (importancia de la sangría)
Pragmático: El objetivo es hacer programas eficaces que contengan el menor número posible de líneas de código.
También es de fácil acceso, por lo que puede intercambiar fácilmente con otros programadores.
La primera versión de Python data de 1994, Python 3 data de 2008. El idioma es estable a medida que las versiones anteriores del idioma se siguen manteniendo (actualizado).
Python es portátil, funciona en la mayoría de las plataformas (móvil, PC, MAC, Linux …), hay muchas librerías disponibles.
Python está bajo licencia PSF, el debate sobre la evolución es democrático y está sujeto al creador del lenguaje Guido Van Rossum.
Python est un langage de programmation qui est caractérisé par :
sa lisibilité : La syntaxe du langage est articulé sur la présentation (importance de l’indentation)
Pragmatique : L’objectif est de faire des programmes efficaces qui contiennent le moins de lignes de code possible.
Il est également facile d’accès, on peut ainsi facilement échanger avec d’autre programmeur.
La première version de python date de 1994, Python 3 date de 2008. Le langage est stable puisque les anciennes versions du langages continuent d’être maintenue (mise à jour).
Python est portable, il fonctionne sur la plupart des plateformes (mobile, PC, MAC, Linux …), il y a beaucoup de librairies disponibles.
Python est sous licence PSF, le débat sur les évolutions est démocratique et sont soumises au créateur du langage Guido Van Rossum.
A Hamiltonian cycle is a cycle that contains all the tops of the graph.
There is no general algorithm (i.e. valid for any graph) and effective (i.e. no algorithm in the number of computational steps or a polynome the size of the graph) to find out if there is a Hamiltonian cycle in a graph.
Hamiltonian cycle source wikipedia
DIRAC Condition: If for all the tops u of the graph G degree (u) ‘n /2 then G contains a Hamiltonian cycle
ORE Condition: If for any pair u and v of non-neighbors deg(u) ‘deg(v) ‘then G contains a Hamiltorian cycle
If a graph verifies diraC’s condition then it verifies the orE condition (the reciprocal is false).
Un ciclo Hamiltoniano es un ciclo que contiene todas las tapas del gráfico.
No hay ningún algoritmo general (es decir, válido para cualquier gráfico) y eficaz (es decir, ningún algoritmo en el número de pasos computacionales o un políno del tamaño del gráfico) para averiguar si hay un ciclo hamiltoniano en un gráfico.
Fuente del ciclo hamiltoniano wikipedia
Condición DIRAC: Si para todos los tops u del gráfico G grado (u) ‘n /2 entonces G contiene un ciclo hamiltoniano
Condición ORE: Si para cualquier par usted y v de no vecinos deg(u) ‘deg(v) ‘entonces G contiene un ciclo hamiltorio
Si un gráfico verifica la condición de diraC, entonces verifica la condición orE (la recíproca es false).
Un cycle Hamiltonien est un cycle qui contient tous les sommets du graphe.
Il n’y a pas d’algorithme général (càd valable pour n’importe quel graphe) et efficace (càd pas d’algorithme dans le nombre d’étape de calcul soit un polynôme de la taille du graphe) pour trouver si il y a un cycle hamiltonien dans un graphe.
Cycle hamiltonien source wikipedia
Condition de DIRAC : Si pour tous les sommets u du graphe G degré(u) >= n /2 alors G contient un cycle hamiltonien
Condition de ORE : Si pour toute paire u et v de non voisins deg(u) + deg(v) >=n alors G contient un cycle hamiltorien
Si un graphe vérifie la condition de DIRAC alors il vérifie la condition de ORE (la réciproque est fausse).
A coupling is a set of ridges two to two independent: they do not share peaks.
Example of coupling in a graph: the 2 red stops do not share peaks (2 to 2 independent)
Perfect coupling: Each top of the graph is in exactly one stop of coupling
Example of perfect coupling in a graph
A perfect graph has an even number of peaks (the reciprocal is not true)
A perfect coupling is a coupling of maximum size (impossible to enlarge, you can not pair more), the reciprocal is not true.
Example of maximum coupling but no max size (i.e. it is possible to do for example a coupling with 3 stops)
Example of use: In a logistics company, employees have one or more permits allowing them to drive a certain type of vehicle. The problem can be represented in a graph with the company’s employees and vehicles as its top. To solve the problem you then have to find a pairing of max size.
Gluttonous algorithm to find maximum coupling:
Step 1: A stop is randomly selected and stored in a copy of the graph (left)
Selecting the stop
Step 2: Stop stops that are incidental at both summits are removed and another stop is selected randomly
Step 3: Stop stops that are incidental at both peaks are removed, resulting in maximum coupling