Thymio robot

Le projet Thymio est né de l’idée de fournir aux enfants des robots modulaires abordables pour qu’ils découvrent le numérique. Thymio, il s’agit d’un robot 4 pièces facile à assembler pour les utilisateurs, avec des comportements préprogrammés. Cependant, l’utilisateur ne peut pas le programmer. Des milliers de livres ont été produits et utilisés pour comprendre les besoins et les besoins des gens. Sur la base des résultats des recherches des utilisateurs, les fonctions du robot Thymio II ont été écrites.

Voir source : https://www.thymio.org/fr/a-propos/

À propos de Python Robot comme Thymio, je dirais que que j’ai écrit ma première base de code Python. J’ai créé une série de plugins dans le même but. En fin de compte, c’était à peu près aussi simple que de coder python. J’y ai apporté quelques modifications.

En bref – j’ai changé tout l’algorithme d’écriture de code python dans une bibliothèque python, l’accent principal étant mis sur la programmation Python – il s’agissait principalement de programmation Python, qui devait également être réalisée en Python.

Thymio robot

il y a un an et demi, j’ai décidé d’écrire mon deuxième en langage Python, Python 3.0, qui a été écrit en Python.

Afin d’écrire sur langage 3.0, j’ai d’abord utilisé le même programme et commencé à programmer sur python.

Je me suis créé un langage, Python 3.00, dans lequel j’ai ensuite converti.

J’ai utilisé Java (Java) sur mon python pour en savoir plus et pour pouvoir créer des sites Web python, et j’ai également commencé à tester avec Ruby sur mes systèmes ruby ​​en premier. Le problème était le suivant, je ne connaissais pas l’API. La dernière fois que j’ai essayé, Python 3.1 a été utilisé pour exécuter un serveur Web et j’ai réussi à exécuter quelques applications Web Python.

Le premier test que j’ai obtenu est une requête d’index, c’est comme une application d’index, vous avez un index, vous ajoutez et supprimez des pages, cela fonctionne comme une page complète, mais c’est plus lent lorsque vous

A propos de Thymio robot

À propos de Python Robot comme Thymio, je dirais que ive a reçu beaucoup de bonnes suggestions pour développer ces fonctions. je vais commencer par le début
Il est temps de comprendre comment un programme se rassemble et comment le code d’un programme fonctionne comme un automate (le code a un ensemble de parties qui peuvent faire la chose). Qu’est-ce que le code? J’ai cependant cette question très courante. Si vous regardez certains des langages de programmation populaires, comment cela fonctionne-t-il? Les langues les plus populaires sont:

Thymio robot
Programme technologie 6ème


Il existe de nombreuses façons d’exécuter un programme à la main ou manuellement (mais si vous avez toujours voulu exécuter un vrai projet, vous feriez mieux d’avoir une idée de la magie de l’automate). Tous les programmes sont conçus pour fonctionner à une extrémité d’une machine qui a un langage machine et un langage en place pour effectuer le travail de programmation. C’est de ça qu’il s’agit. Voici quelques façons différentes de faire cela en programmation, comme un langage de programmation en Java ou C. Imaginez d’abord ce que ce serait s’il connaissait un langage de programmation. C’est difficile à dire, mais il peut être très facile pour lui de créer un objet à partir de zéro. Le problème n’est pas de savoir comment faire cela pour que tout code qui utilise du code dans un automate utilise son propre langage. C’est plus que le langage se construit par lui-même. Le problème est de savoir comment intégrer un outil dans un programme qui peut automatiser le fonctionnement d’une machine pour faire fonctionner votre ordinateur. C’est une question de savoir comment

https://www.w3resource.com/python-exercises/data-structures-and-algorithms/python-search-and-sorting-exercise-1.php

https://pythonprogramming.net/

https://www.python.org/

Liens internes

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Programme technologie 6ème – Description et Explications

Cet article fait le point sur le programme de technologie en 6ème voici quelques clé qui vous aideront.

Vous pouvez trouver en détaille le programme sur ce site :

https://eduscol.education.fr/technocol/nouveaux_programmes/programmes_2016_technologie_cycle3/view

Cycle 3 – Programme de Sciences et Technologie.pdf

Pour apprendre à programmer en python par vous-même, je ne connais pas nécessairement grand-chose aux langages de programmation.

L’apprentissage de python sur l’environnement Windows est assez standard

Cependant, lorsque j’écris des langages de programmation, mon approche est généralement très simple.

algorithmes de recommandation
Programme technologie 6ème

À partir de là, je peux utiliser un ensemble d’outils pour apprendre le code.

Mon objectif pour cet article est de vous montrer l’outil Python que j’utilise. Si vous souhaitez en savoir plus sur les différents outils et techniques disponibles pour Python, je vous recommande vivement de consulter mon article précédent.

Je vais maintenant vous montrer un seul module Python: test.py. J’utilise testing_test depuis très longtemps et je ne suis pas sûr qu’il ait jamais été aussi fiable que moi. J’ai beaucoup de plaisir à faire des tests et j’ai été heureux d’apprendre la valeur de ce module.

La raison, dans cet exemple, je n’ai pas essayé de charger test.py pour utiliser une instance de Python comme classe de test est que, par défaut, il charge test_env pour Windows, car dans ce cas, vous ne pouvez pas utiliser le nouveau module en tant qu’instance Python. Je trouve ça très amusant.

Mon expérience avec le nouveau module m’a fait vraiment commencer à apprécier la programmation python.

Essayer de le charger en Python

Une fois que vous avez lancé un programme d’exemple, vous trouverez probablement plusieurs modules et certaines classes dans tests / test.py.

Je ne sais pas si le module python

  1. Le nouveau matériel est facile à installer.

Vous avez donc votre première imprimante 3D (et vous pouvez en fait éditer vos fichiers en l’utilisant). Il ne vous reste plus qu’à installer 1 ou 2 programmes et vous trouverez votre nouveau système d’impression. Les imprimantes sont simples à lire pour la plupart des raisons. Alors, tout d’abord, soyez patient, apprenez les concepts clés et les outils dont vous avez besoin grâce à l’impression 3D pour vous orienter dans votre ville. Ensuite, lisez comment utiliser une imprimante 3D et comment vous amuser. Enfin, lisez simplement sur l’avenir et comment relever de nouveaux défis et ce que vous devez faire ensuite:

Et maintenant: il y a 1 à 2 mois, vous pouviez avoir une excellente imprimante si vous pouviez la trouver en ligne ou dans une quincaillerie. En fait, maintenant que l’impression 3D est installée sur votre ordinateur, vous n’avez plus besoin de dépenser d’argent. Apprenez simplement à créer de superbes modèles 3D et à créer un nouveau travail en 3D.

Il y a 2-3 mois, vous disposerez également d’une imprimante 3D décente (et vous pouvez également utiliser des pièces imprimées en 2D pour construire votre prochain modèle!) Qui remplacera votre ancien modèle 3D. Ensuite, vous pouvez concentrer votre imprimante 3D sur les choses que vous aimez tant:

Et maintenant: il y a 3 mois aujourd’hui, vous pouvez maintenant facilement faire votre Programme technologie 6ème.

Apprendre à programmer en python (un langage que nous apprenons constamment à apprendre) est un autre sujet important; à la fin de la journée, nous aimerions pouvoir enseigner aux gens ce qu’est Python. Nous examinons le fait qu’il y a eu d’énormes progrès dans le développement du langage Python au cours des dernières décennies et que cela devient un élément très important de notre flux de travail. La raison en est que Python dispose également d’une boîte à outils intégrée pour aider les utilisateurs à mieux le comprendre, comme PyLint. C’est extrêmement utile.

Programme technologie 6ème
Programme technologie 6ème

On pourrait penser que la partie la plus importante de Python est de savoir comment interagir avec les processus système et comment savoir si quelque chose ne va pas avec quelqu’un (cela est également vrai pour le développement Web). La manière Python d’interagir avec les processus système, en vous permettant d’obtenir des notifications pour des choses qui se passent et même de créer des notifications pour des choses qui ne le sont pas: vous pouvez créer des notifications en Python et les appeler directement. Cela fonctionne énormément de cette manière – au moins dans le développement Python 3. En outre, vous pouvez également spécifier la partie d’un processus que vous souhaitez notifier, c’est-à-dire obtenir une liste de toutes les choses qui ont été appelées et ce que c’est.

C’est également l’une des nombreuses façons d’organiser les processus et les objets afin qu’ils soient tous accessibles les uns aux autres sans avoir à déranger et à gérer des processus individuels.

Un bon exemple de ceci est la façon dont nous utilisons notre application Web pour permettre à d’autres développeurs de logiciels de voir les données générées par différentes choses dans

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complexité algorithmique

Dans cet article, passons en revue certaines des fonctionnalités clés pour éviter les pièges liés à l’utilisation des structures de données de manière algorithmique. L’objectif de cet article est de décrire certaines décisions de conception clés que vous pouvez prendre pour éviter un problème de performance algorithmique avec des ensembles de données complexes.

Décisions de conception clés que vous pouvez prendre pour éviter un problème de performance algorithmique avec des ensembles de données complexes

Alors qu’une excellente solution à un problème algorithmique est parfois très simple en termes de structure de données, d’autres algorithmes courants peuvent être très complexes à concevoir. Par exemple, de nombreux algorithmes qui utilisent des couches à haute densité et plusieurs structures de données présentent certains des inconvénients techniques de ne pas pouvoir créer des couches uniques entièrement intégrées. Cela signifie que la complexité de ces algorithmes varie considérablement d’un ensemble de données à l’autre. En conséquence, ils sont souvent beaucoup plus difficiles à travailler. Et ils ont de très faibles performances.

Comment utiliser les structures de données – complexité algorithmique.

Les structures de données sont comme un pont pour connecter des données complexes, et souvent leur complexité peut être expliquée par le fait qu’il s’agit de structures de données. Dans cet article, nous allons créer un moyen simple et sûr de construire une structure de données à partir d’une variété de structures de données qui peuvent être facilement construites en utilisant un seul de nos trois algorithmes.

  1. Utilisation de l’apprentissage automatique

En ce qui concerne l’utilisation de l’apprentissage automatique, ces algorithmes sont relativement simples car ils ne peuvent générer un ensemble de valeurs qu’à partir d’un ensemble de structures de données telles que des types de données et des tableaux.

complexité algorithmique.

complexité algorithmique. “Vous pouvez trouver leur code source sur GitHub.

Un autre avantage de travailler dans R est de pouvoir voir plus d’exemples de code que votre propre base de code!

Dans le même ordre d’idées, l’une des premières choses que R peut réellement accomplir est d’exécuter un test source unique par semaine. Si nous avons une grande quantité de code, nous avons du mal à faire fonctionner nos suites de tests aussi efficacement que possible. Donc, pour tester plusieurs packages à la fois (afin que chacun de nous ait besoin de savoir comment accéder à une base de code partagée pour exécuter tout type de suite de tests), cela peut signifier que les tests s’exécutent sur des machines distinctes.

Alors, quels changements pourrions-nous apporter aux tests de la suite de tests?

Il existe de nombreux types d’outils, dont la plupart sont développés par les développeurs R et Haskell. À partir de la version 6.0, ils sont bien intégrés aux tests. Il s’agit essentiellement d’un nouveau langage conçu pour vous permettre de commencer à utiliser les résultats des tests.

Bien sûr, si vous avez passé beaucoup de temps à examiner des cas de test, il est probable que vous ayez remarqué qu’il y a peu de choix plus évidents à choisir en ce qui concerne les cas de test. Il est très facile et simple de trouver vos exemples de code à partir du REPL.

Donc, sans plus tarder, examinons les exemples dans les tests pour R:

Migration

Tout d’abord, quelques notes. Je souhaite que davantage de tests s’exécutent en une seule exécution sans que l’utilisateur n’ait à effectuer de modification.

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Python Merge Sort – Algorithmus Implementierung

Die Zusammenführungssortierung folgt dem Divide-and-Conquer-Paradigma der Aufteilung der ursprünglichen Aufgabe in zwei ähnliche, kleinere Aufgaben. Dieser Artikel enthält eine Implementierung der Python-Zusammenführungssortierung.

Die Zusammenführungssortierung folgt dem Divide-and-Conquer-Paradigma der Aufteilung der ursprünglichen Aufgabe in zwei ähnliche, kleinere Aufgaben. Dieser Artikel enthält eine Implementierung der Python-Zusammenführungssortierung.

Einführung

Der Algorithmus lautet wie folgt:
Teilen Sie die zu sortierende Liste in zwei Hälften.
Wir sortieren jede von ihnen.
Führen Sie die beiden erhaltenen Hälften zusammen, um die sortierte Liste wiederherzustellen.

Dieser Algorithmus wird rekursiv angewendet, dh bis die zu sortierende Liste aus einem einzelnen Element besteht.

Python-Zusammenführungssortierung Zusammenführungssortierung (Quelle: Wikipedia)

#Tri fusion fonction de division du tableau
def tri_fusion(tableau):
    if  len(tableau) <= 1: 
        return tableau
    pivot = len(tableau)//2
    tableau1 = tableau[:pivot]
    tableau2 = tableau[pivot:]
    gauche = tri_fusion(tableau1)
    droite = tri_fusion(tableau2)
    fusionne = fusion(gauche,droite)
    return fusionne


#Tri fusion fonction de fusion de 2 listes
def fusion(tableau1,tableau2):
    indice_tableau1 = 0
    indice_tableau2 = 0    
    taille_tableau1 = len(tableau1)
    taille_tableau2 = len(tableau2)
    tableau_fusionne = []
    while indice_tableau1<taille_tableau1 and indice_tableau2<taille_tableau2:
        if tableau1[indice_tableau1] < tableau2[indice_tableau2]:
            tableau_fusionne.append(tableau1[indice_tableau1])
            indice_tableau1 += 1
        else:
            tableau_fusionne.append(tableau2[indice_tableau2])
            indice_tableau2 += 1
    while indice_tableau1<taille_tableau1:
        tableau_fusionne.append(tableau1[indice_tableau1])
        indice_tableau1+=1
    while indice_tableau2<taille_tableau2:
        tableau_fusionne.append(tableau2[indice_tableau2])
        indice_tableau2+=1
    return tableau_fusionne

tableau = [11, 222, 3, 899, 24, 5, 46, 67]
print(tableau)
tableau_trie = tri_fusion(tableau)
print(tableau_trie)


# Sortierfunktion für Zusammenführungstabellen sortieren
def tri_fusion (Array):
wenn len (Array) & lt; = 1:
Array zurückgeben
pivot = len (Array) // 2
array1 = array [: pivot]
array2 = array [Pivot:]
left = tri_merging (array1)
rechts = tri_merging (array2)
merge = merge (links, rechts)
Rückführungszusammenführungen Sort Merge-Funktion zum Zusammenführen von 2 Listen def merge (array1, array2):
array_index1 = 0
array_index2 = 0
array_size1 = len (array1)
array_size2 = len (array2)
table_merged = []
während array_index1 & lt; array_size1 und array_index2 & lt; array_size2:
wenn array1 [array_index1] & lt; array2 [array_index2]:
array_merged.append (array1 [array_index1])
index_table1 + = 1
sonst:
array_merged.append (array2 [array_index2])
array_index2 + = 1
während array_index1 & lt; array_size1:
array_merged.append (array1 [array_index1])
index_table1 + = 1
während array_index2 & lt; array_size2:
array_merged.append (array2 [array_index2])
array_index2 + = 1
return merge_array Array = [11, 222, 3, 899, 24, 5, 46, 67]
print (Array)
array_sort = tri_merging (Array)
print (sort_array)


Informationen zur Zusammenführungssortierung

Schließlich funktioniert die Zusammenführungssortierung im Vergleich. Die Komplexität des Algorithmus für n Eingaben ist n log n , also asymptotisch optimal.

Die Technik ist Teilen und Erobern. Der Algorithmus führt hauptsächlich eine Zusammenführungsoperation aus (zwei sortierte Listen können in linearer Zeit zusammengeführt werden).

Python-Zusammenführungssortierung: externe Links

https://www.geeksforgeeks.org/merge-sort/

http://lwh.free.fr/pages/algo/tri/tri_fusion.html
https://pixees.fr/informatiquelycee/n_site/isn_algo_diviser_pour_regner.html

https://fr.wikipedia.org/wiki/Tri_fusion

https://graal.hypotheses.org/tag/algorithme-de-wagner-fischer
https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Wagner-Fischer

https://en.wikipedia.org/wiki/Distance_de_Levenshtein

https://medium.com/@sddkal/wagner-fischer-algorithm-be0d96893f6d

https://www.python-course.eu/levenshtein_distance.php

Liens internes sur les algorithmes
https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/
https://128mots.com/index.php/category/python/

https://128mots.com/index.php/category/graphes/
ein https://128mots.com/index.php/2020/02/18/implementation-python-de-lalgorithme-de-dijkstra/ https://128mots.com/index.php/2020/02/17/lalgorithme-de-dijkstra-dans-un-graphe-pondere-et-oriente-en-plus-de-128 -mots / https://128mots.com/index.php/2020/02/17/lalgorithme-de-dijkstra-dans-un-graphe-pondere-et-oriente-en-plus-de-128-mots/
Gießen Sie den Rechner in die Entfernung von Levenshtein mit einem Algorithmus, der nicht rekursiv ist. Bei Verwendung von mat matice qui contient les distance de Levenshtein. Alors Ce sont les Entfernungen entre tous les préfixes de la première chaîne und tous les préfixes de la seconde chaîne de caractères.

Problema da mochila – Algoritmo em Python (problema da mochila)

O problema da mochila algorítmica (e sua implementação em python) é interessante e faz parte do primeiro programa digital e de ciência da computação.

Este problema ilustra algoritmos gananciosos que enumeram todas as possibilidades de resolver um problema para encontrar a melhor solução.

O problema da mochila de algoritmos python é um problema de otimização, ou seja, uma função que deve ser maximizada ou minimizada e restrições que devem ser satisfeitas.

O problema da mochila – algoritmo Python

Para uma mochila de capacidade máxima de P e N itens, cada um com seu próprio peso e um valor definido, descarte os itens de dentro da mochila para que o conteúdo final tenha o valor máximo.

O problema de mochila - algoritmo Python

Exemplo de declaração:

  • Capacidade máxima da mochila: 11 unidades
  • Número de itens: 5
  • Valores dos itens: {10,50,20,30,60}

Qual é o valor máximo que pode ser colocado na mochila considerando a restrição de capacidade máxima da bolsa que é 11?

Algoritmo ganancioso python

Uma solução eficiente é usar um algoritmo guloso. A ideia é calcular a relação valor / peso de cada objeto e classificar o objeto com base nessa relação calculada.

Pegamos o objeto com a proporção mais alta e adicionamos até que não possamos adicionar mais.

Na versão fracionária é possível adicionar frações do artigo à mochila.

Implementação do problema de mochila Python – versão não fracionária

Aqui está uma implementação do problema da mochila python em versão não fracionária, ou seja, não se pode adicionar uma fração de um objeto na bolsa. Apenas objetos inteiros podem ser adicionados.

 classe BagObject:
    def __init __ (próprio, peso, valor, índice):
        self.index = index
        self.weight = weight
        self.value = value
        self.report = value // weight
  #Função para comparação entre dois BagObjects
  # Comparamos a proporção calculada para classificá-los
    def __lt __ (self, other):
        return self.report & lt; other.report


def getMaxValue (peso, valores, capacidade):
        arraySort = []
        para i no intervalo (len (peso)):
            arraySort.append (BagObject (weight [i], values ​​[i], i))

        # Classifique os elementos da sacola por seu relatório
        arraySort.sort (reverse = True)

        counterValue = 0
        para objeto em arraySort:
            currentWeight = int (object.weight)
            currentValue = int (object.value)
            se capacidade - peso atual> = 0:
                # adicionamos o objeto no saco
                # Nós subtraímos a capacidade
                capacidade - = peso atual
                counterValue + = currentValue
                # Nós adicionamos o valor no saco
        return counterValue


peso = [1,5,3,2,4]
valores = [10,50,20,30,60]
capacidade = 11
maxValue = getMaxValue (peso, valores, capacidade)
print ("Max value in the backpack =", maxValue) 

O resultado é o seguinte:

 py sacados.py
Valor máximo na mochila = 120 

Implementação do problema de mochila Python – versão fracionária

Na versão fracionária do agoritmo da mochila python, você pode adicionar frações do objeto à mochila.

 classe BagObject:
    def __init __ (próprio, peso, valor, índice):
        self.index = index
        self.weight = weight
        self.value = value
        self.report = value // weight
  #Função para comparação entre dois BagObjects
  # Comparamos a proporção calculada para classificá-los
    def __lt __ (self, other):
        return self.report & lt; other.report


def getMaxValue (peso, valores, capacidade):
        arraySort = []
        para i no intervalo (len (peso)):
            arraySort.append (BagObject (weight [i], values ​​[i], i))

        # Classifique os elementos da sacola por seu relatório
        arraySort.sort (reverse = True)

        counterValue = 0
        para objeto em arraySort:
            currentWeight = int (object.weight)
            currentValue = int (object.value)
            se capacidade - peso atual> = 0:
                # adicionamos o objeto no saco
                # Nós subtraímos a capacidade
                capacidade - = peso atual
                counterValue + = currentValue
                # Nós adicionamos o valor no saco
            outro:
                fração = capacidade / peso atual
                counterValue + = currentValue * fração
                capacitância = int (capacitância - (peso atual * fração))
                intervalo
        return counterValue


peso = [1,5,3,2,4]
valores = [10,50,20,30,60]
capacidade = 11
maxValue = getMaxValue (peso, valores, capacidade)
print ("Max value in the backpack =", maxValue) 

O resultado é o seguinte:

 py sacados.py
Valor máximo na mochila = 140,0 

Algoritmo Python de links internos:

https://128mots.com/index.php/category/python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/ https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/

Algoritmo Python de links externos:

http://math.univ-lyon1.fr/irem/IMG/pdf/monnaie .pdf

http://www.dil.univ-mrs.fr/ ~ gcolas / algo-license / slides / gloutons.pdf

Problema de mochila: algoritmo en Python (problema de mochila)

El problema de la mochila algorítmica (y su implementación en Python) es interesante y es parte del primer programa informático y digital.

Este problema ilustra algoritmos codiciosos que enumeran todas las posibilidades de resolver un problema para encontrar la mejor solución.

El problema de la mochila del algoritmo de Python es un problema de optimización, es decir, una función que debe maximizarse o minimizarse y restricciones que deben cumplirse.

El problema de la mochila : algoritmo de Python

Para una mochila con capacidad máxima de artículos P y N, cada uno con su propio peso y un valor establecido, deseche los artículos dentro de la mochila para que el contenido final tenga el valor máximo.

El problema de mochila - algoritmo de Python

Declaración de muestra:

  • Capacidad máxima de la mochila: 11 unidades
  • Número de artículos: 5
  • Valores de los artículos: {10,50,20,30,60}

¿Cuál es el valor máximo que se puede poner en la mochila considerando la restricción de capacidad máxima de la bolsa que es 11?

Algoritmo codicioso python

Una solución eficaz es utilizar un algoritmo codicioso. La idea es calcular la relación valor / peso de cada objeto y clasificar el objeto en función de esta relación calculada.

Tomamos el objeto con la proporción más alta y lo agregamos hasta que no podamos agregar más.

En versión fraccionada es posible agregar fracciones de artículo a la mochila.

Implementación del problema de la mochila Python: versión no fraccionada

Aquí hay una implementación del problema de la mochila python en versión no fraccionada, es decir que no se puede agregar una fracción de un objeto en la bolsa. Solo se pueden agregar objetos completos.

 clase BagObject:
    def __init __ (self, weight, value, index):
        self.index = índice
        self.weight = peso
        self.value = valor
        self.report = valor // peso
  #Función para la comparación entre dos BagObjects
  # Comparamos el ratio calculado para ordenarlos
    def __lt __ (yo, otro):
        volver self.report & lt; otro.informe


def getMaxValue (peso, valores, capacidad):
        arraySort = []
        para i en rango (len (peso)):
            arraySort.append (BagObject (peso [i], valores [i], i))

        #Ordena los elementos de la bolsa por su informe
        arraySort.sort (reverse = True)

        counterValue = 0
        para el objeto en arraySort:
            currentWeight = int (object.weight)
            currentValue = int (object.value)
            si capacidad - peso actual> = 0:
                # agregamos el objeto en la bolsa
                # Restamos la capacidad
                capacidad - = peso actual
                counterValue + = currentValue
                # Agregamos el valor en la bolsa
        return counterValue


peso = [1,5,3,2,4]
valores = [10,50,20,30,60]
capacidad = 11
maxValue = getMaxValue (peso, valores, capacidad)
print ("Valor máximo en la mochila =", maxValue) 

El resultado es el siguiente:

 py sacados.py
Valor máximo en la mochila = 120 

Implementación del problema de la mochila Python: versión fraccionada

En la versión fraccionada del agoritmo de la mochila Python, puede agregar fracciones de objeto a la mochila.

 clase BagObject:
    def __init __ (self, weight, value, index):
        self.index = índice
        self.weight = peso
        self.value = valor
        self.report = valor // peso
  #Función para la comparación entre dos BagObjects
  # Comparamos el ratio calculado para ordenarlos
    def __lt __ (yo, otro):
        volver self.report & lt; otro.informe


def getMaxValue (peso, valores, capacidad):
        arraySort = []
        para i en rango (len (peso)):
            arraySort.append (BagObject (peso [i], valores [i], i))

        #Ordena los elementos de la bolsa por su informe
        arraySort.sort (reverse = True)

        counterValue = 0
        para el objeto en arraySort:
            currentWeight = int (object.weight)
            currentValue = int (object.value)
            si capacidad - peso actual> = 0:
                # agregamos el objeto en la bolsa
                # Restamos la capacidad
                capacidad - = peso actual
                counterValue + = currentValue
                # Agregamos el valor en la bolsa
            demás:
                fracción = capacidad / peso actual
                counterValue + = currentValue * fracción
                capacitancia = int (capacitancia - (weightCurrent * fracción))
                pausa
        return counterValue


peso = [1,5,3,2,4]
valores = [10,50,20,30,60]
capacidad = 11
maxValue = getMaxValue (peso, valores, capacidad)
print ("Valor máximo en la mochila =", maxValue) 

El resultado es el siguiente:

 py sacados.py
Valor máximo en la mochila = 140.0 

Algoritmo de Python de enlaces internos:

https://128mots.com/index.php/category/python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/ https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/

Algoritmo de Python de enlaces externos:

http://math.univ-lyon1.fr/irem/IMG/pdf/monnaie .pdf

http://www.dil.univ-mrs.fr/ ~ gcolas / algo-license / slides / gloutons.pdf

Rucksackproblem – Algorithmus in Python (Rucksackproblem)

Das algorithmische Rucksackproblem (und seine Python-Implementierung) ist interessant und Teil des ersten Digital- und Informatikprogramms.

Dieses Problem zeigt gierige Algorithmen, die alle Möglichkeiten zur Lösung eines Problems auflisten, um die beste Lösung zu finden.

Das Problem des Python-Algorithmus-Rucksacks ist ein Optimierungsproblem, dh eine Funktion, die maximiert oder minimiert werden muss, und Einschränkungen, die erfüllt sein müssen.

Das Rucksackproblem – Python-Algorithmus

Für einen Rucksack mit maximaler Kapazität von P- und N-Artikeln mit jeweils eigenem Gewicht und einem festgelegten Wert verwerfen Sie die Artikel im Rucksack, damit der endgültige Inhalt den maximalen Wert hat.



Beispielanweisung:

Maximale Rucksackkapazität: 11 Einheiten Anzahl der Artikel: 5 Artikelwerte: {10,50,20,30,60} < li> Gewicht der Objekte: {1,5,3,2,4}

Was ist der maximale Wert, der unter Berücksichtigung der maximalen Kapazitätsbeschränkung der Tasche von 11 in den Rucksack gesteckt werden kann?

Gieriger Algorithmus Python

Eine effiziente Lösung ist die Verwendung eines gierigen Algorithmus. Die Idee ist, das Wert / Gewichts-Verhältnis für jedes Objekt zu berechnen und das Objekt basierend auf diesem berechneten Verhältnis zu sortieren.

Wir nehmen das Objekt mit dem höchsten Verhältnis und fügen hinzu, bis wir nicht mehr hinzufügen können.

In der Bruchversion ist es möglich, dem Rucksack Artikelbrüche hinzuzufügen.

Implementierung eines Python-Rucksackproblems – nicht fraktionierte Version

Hier ist eine Implementierung des Problems des Python-Rucksacks in einer nicht fraktionierten Version, dh man kann keinen Bruchteil eines Objekts in die Tasche einfügen. Es können nur ganze Objekte hinzugefügt werden.



Klasse BagObject:
def init (Selbst, Gewicht, Wert, Index):
self.index = index
Selbstgewicht = Gewicht
self.value = value
self.report = value // weight
#Funktion für den Vergleich zwischen zwei BagObjects
# Wir vergleichen das berechnete Verhältnis, um sie zu sortieren
def lt (selbst, andere):
Selbstbericht zurückgeben & lt; other.report def getMaxValue (Gewicht, Werte, Kapazität):
arraySort = []
für i im Bereich (len (Gewicht)):
arraySort.append (BagObject (Gewicht [i], Werte [i], i)) # Sortieren Sie die Elemente der Tasche nach ihrem Bericht arraySort.sort (reverse = True) counterValue = 0 für Objekt in arraySort: currentWeight = int (object.weight) currentValue = int (object.value) wenn Kapazität - aktuelles Gewicht> = 0: # Wir fügen das Objekt in die Tasche # Wir subtrahieren die Kapazität Kapazität - = aktuelles Gewicht counterValue + = currentValue # Wir addieren den Wert in der Tasche return counterValue Gewicht = [1,5,3,2,4]
Werte = [10,50,20,30,60]
Kapazität = 11
maxValue = getMaxValue (Gewicht, Werte, Kapazität)
print (“Maximaler Wert im Rucksack =”, maxValue)

Das Ergebnis ist das Folgende:

py sacados.py
Maximaler Wert im Rucksack = 120

Implementierung des Python-Rucksackproblems – Teilversion

In der Bruchversion des Python-Rucksack-Agorithmus können Sie dem Rucksack Objektbrüche hinzufügen.

Klasse BagObject:
def init (Selbst, Gewicht, Wert, Index):
self.index = index
Selbstgewicht = Gewicht
self.value = value
self.report = value // weight
#Funktion für den Vergleich zwischen zwei BagObjects
# Wir vergleichen das berechnete Verhältnis, um sie zu sortieren
def lt (selbst, andere):
Selbstbericht zurückgeben & lt; other.report def getMaxValue (Gewicht, Werte, Kapazität):
arraySort = []
für i im Bereich (len (Gewicht)):
arraySort.append (BagObject (Gewicht [i], Werte [i], i)) # Sortieren Sie die Elemente der Tasche nach ihrem Bericht arraySort.sort (reverse = True) counterValue = 0 für Objekt in arraySort: currentWeight = int (object.weight) currentValue = int (object.value) wenn Kapazität - aktuelles Gewicht> = 0: # Wir fügen das Objekt in die Tasche # Wir subtrahieren die Kapazität Kapazität - = aktuelles Gewicht counterValue + = currentValue # Wir addieren den Wert in der Tasche sonst: Bruch = Kapazität / aktuelles Gewicht counterValue + = currentValue * Bruch Kapazität = int (Kapazität - (Gewicht Strom * Bruchteil)) brechen return counterValue Gewicht = [1,5,3,2,4]
Werte = [10,50,20,30,60]
Kapazität = 11
maxValue = getMaxValue (Gewicht, Werte, Kapazität)
print (“Maximaler Wert im Rucksack =”, maxValue)

Das Ergebnis ist das Folgende:

py sacados.py
Maximaler Wert im Rucksack = 140,0

Python-Algorithmus für interne Links:

https://128mots.com/index.php/category/python/
https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/ https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/
Python-Algorithmus für externe Links:

http://math.univ-lyon1.fr/irem/IMG/pdf/monnaie .pdf

http://www.dil.univ-mrs.fr/ ~ gcolas / algo-license / slide / gloutons.pdf

Mac OS oder Linux Installer Sohn, Tochter MAC

Filius ist eine Netzwerksimulationssoftware. In diesem Artikel wird Schritt für Schritt erläutert, wie Sie es einfach unter MAC OS X installieren können. Mit filius mac können Sie also verstehen, wie ein Computernetzwerk funktioniert.

Einführung

Filius ist eine Netzwerksimulationssoftware, deren Verwendung im Rahmen der in der SNT / NSI-Klasse und in der Vorbereitung von CAPES NSI 2020 erforderlichen Kompetenz “Verständnis der Funktionsweise eines Computernetzwerks” interessant ist. In diesem Artikel wird die Software kurz beschrieben Installation und Konfiguration auf einer Linux / Mac OS Workstation.

 Filius ist eine Netzwerksimulationssoftware. In diesem Artikel wird Schritt für Schritt erklärt, wie Sie es einfach unter MAC OS X installieren können. Mit filius mac können Sie also verstehen, wie es funktioniert. 'ein Computernetzwerk.

Laden Sie filius herunter

Schritt 1: Ich habe die Filius-Software heruntergeladen.
Sie ist auf der Website in deutscher Sprache verfügbar: https://www.lernsoftware-filius.de/Herunterladen
Ich habe auch einen von Google übersetzten Link erstellt, der hier zu finden ist:
https://translate.google.com/translate?hl=de& sl = de & amp; u = https: //www.lernsoftware-filius.de/Herunterladen& prev = search

Für MAC OS habe ich die ZIP-Datei heruntergeladen

Schritt 2: Unter MAC OS oder Linux müssen Sie ein Terminal starten und in das Verzeichnis wechseln, das die heruntergeladene ZIP-Datei enthält.

Unter MAC OS habe ich den Befehl eingegeben

CD-Downloads /

Ich habe das Archiv in meinem Benutzerverzeichnis entpackt

entpacke filius-1.7.4.zip -d ~ / filius

Ich habe die folgenden Befehle ausgeführt, um zu meinem Ausgangsverzeichnis zurückzukehren und den Inhalt des entpackten Pakets anzuzeigen.

cd
cd filius
ls

Ich erhalte die Anzeige des Inhalts des Verzeichnisses


Changelog.txt GPLv2.txt hilfe
Einfuehrung_Filius.pdf GPLv3.txt img
Filius.command Introduction_Filius.pdf lib
Filius.exe config tmpl
Filius.sh filius.jar

Erstellen eines Skripts zum Starten von filius auf dem Mac

Filius ist ein Programm, das im Archiv Filius.jar in Java-Sprache kompiliert wurde.
Für MAC OS und Linux gibt es eine Datei Filius.command, mit der Sie das Programm über die JVM starten können.

Die Datei enthält die folgenden Befehle, wenn sie über den Befehl cat angezeigt wird

cat Filius.command

Le script affiché est:

#! / bin / bash
# Dieses Skript ist als unterstützendes Startskript für gedacht UNIX-ähnliche Systeme, z. B. Linux oder Mac OS X. #
echo “Mögliche Parameter:”
echo -e “\ t-l \ t \ twrite-Protokolldatei ‘filius.log'”
echo -e “\ t-wd & lt; Pfad> \ t Basisverzeichnis für Arbeitsverzeichnis ‘.filius’ ändern”
Echo Wechseln Sie in das Verzeichnis, in dem filius installiert ist relpath = $ 0
cd $ {relpath% basename $ 0} starte filius java -jar filius.jar $ @ zurück zum vorherigen Verzeichnis wechseln cd -> / dev / null


La commande importante dans ce script est java -jar filius.jar $ @ qui. Elle sert à lancer le Logiciel Filius über die JVM. Nach bestem Wissen und Gewissen ist das Skript mit einem Parameter versehen, der sich auf das Repertoire des Travail par défaut bezieht.

Etape 3: J’ai ajouté les droits d’exécution sur le script über la commande chmod + x pour permettre son exécution

chmod + x Filius.command

Etape 4: J’exécute Filius via la commande

./ Filius.command & amp;

Filius ‘Exécute et Démarre, à noter que le & amp; permet de ne pas bloquer le terminal

Das MAC-Betriebssystem ist so weit wie möglich verfügbar, um den Befehl zu erteilen. Filius. Befehl zum Entfalten von Filius über die Schnittstelle grafik dans finder.

Création d’un raccourci pour lancer filius mac

Etape 5: Je suis allé dans Finder dans le répertoire filius dans lequel est décompressé l’archive téléchargée. J’ai cliqué 2 fois sur Filius.command et j’obtiens le message

Impossible d’ouvrir «& nbsp; Filius.command & nbsp;», Auto-Cette-App-Provient d’un développeur non identifié.

Etape 6: Je suis allé dans Préférence Système & gt; Sécurité et vertraulich Onglet Général. Dans la seconde partie il est noté “Autoriser les Applications téléchargées de:” et on voit “L’ouverture de Filius.command” est bloquée car l’application provient d’un développeur non identifié.

J’ai cliqué sur “Ouvrir quand même” puis “Ouvrir”

Anwendung Filius peut alors être démarrée depuis le Finder en cliquant sur “Filius.command”.

Etap 7: Gießen Sie eine Datei aus, um das Dock-MAC-Betriebssystem mit dem Skript Filius.command zu versehen

J’ai utilisé le script appify de Thomas Aylott , ici https://gist.github.com/mathiasbynens/674099 .

Es ist nicht möglich, einen Text zu schreiben, der den Code des Skripts enthält, der für den Pfandbeauftragten und den Registranten des Fichier Appify.sh vorhanden ist. C’est aussi möglich de le faire en ligne de commande avec nano par Beispiel und j’ai alors collé une version raccourcie du script:

nano appify.sh

#! / usr / bin / env bash APPNAME = $ {2: – $ (Basisname “$ {1}” ‘.sh’)};
DIR = “$ {APPNAME} .app / Contents / MacOS”; if [-a “$ {APPNAME} .app”]; dann
echo “$ {PWD} / $ {APPNAME} .app existiert bereits :(“;
Ausfahrt 1;
fi; mkdir -p “$ {DIR}”;
cp “$ {1}” “$ {DIR} / $ {APPNAME}”;
chmod + x “$ {DIR} / $ {APPNAME}”; Echo “$ {PWD} / $ APPNAME.app”;


Nach der Registrierung über Strg + X und dann “Y” müssen Sie die Ausführung des Skripts über den folgenden Befehl autorisieren:

chmod + x appify.sh

Der folgende Befehl konvertiert den Befehl Filius.command in Filius.app

./ appify.sh Filius.command “Filius”

Eine Nachricht, die die Erstellung von Filius.app bestätigt.

{

mv Filius.app/ ~ /
cp -r * ~ / Filius.app / Contents / MacOS /

Die Anwendung befindet sich jetzt im Verzeichnis des Hauptbenutzers (Zugriff über den Finder über das Home-Symbol). Auf peut alors le glisser vers le Dock Mac os.

Ändern Sie die von Filius verwendete Sprache:

Wenn Sie das Menü erneut anzeigen möchten, in dem Sie die Sprache in filius auswählen können, reicht es aus, die von filius registrierten Register über den Terminalbefehl zu beeinflussen:

rm -r ~ / .filius

// ws-eu.amazon-adsystem.com/widgets/q?ServiceVersion=20070822&OneJS=1&Operation=GetAdHtml&MarketPlace=FR& Quelle = ac & amp; ref = qf_sp_asin_til & amp; ad_type = Produktlink & amp; Tracking_id = 128mots-21 & amp; Marktplatz = Amazon & amp; Region = FR & amp; Platzierung = B085242KZ7 & amp; Asins = B085242KZ7 & amp; LINKID = ab99142659aa11a991b1f45f7be4cf0e & amp; show_border = false & amp; link_opens_in_new_window = false & amp; price_color = 333333 & amp; title_color = 0066c0 & amp; bg_color = ffffff

ダイクストラのアルゴリズムのPython実装


この記事は、ダイクストラアルゴリズムに関する次の記事の続きです。

https://128mots.com/index.php/2020/02/18/implementation-python-de-lalgorithme-de-dijkstra/


from collections import deque

def dijkstra(graph, vertex):
    queue = deque([vertex])
    distance = {vertex: 0}
    while queue:
        t = queue.popleft()
        print("On visite le sommet " + str(t))
        for voisin in graph[t]:
                queue.append(voisin)
                nouvelle_distance = distance[t] + graph[t][voisin]
                if(voisin not in distance or nouvelle_distance < distance[voisin]):
                    distance[voisin] = nouvelle_distance
                    print("Met à jour le sommet " + str(voisin) + " avec la distance : " + str(nouvelle_distance))
                    
    return distance



#Liste d'ajacence du graphe
graph = {'A':{'B':15,'C':4},'B':{'E':5},'C':{'E':11,'D':2},'D':{'E':3},'E':{}}
distance = dijkstra(graph,'A')
print("Distances" + str(distance))

Implementação em Python do algoritmo de Dijkstra

Este artigo segue o seguinte artigo sobre o algoritmo Dijkstra: https://128mots.com/index.php/2020/02/18/implementation-python-de-lalgorithme-de-dijkstra/

Aqui está a implementação do algoritmo em Python

from collections import deque

def dijkstra(graph, vertex):
    queue = deque([vertex])
    distance = {vertex: 0}
    while queue:
        t = queue.popleft()
        print("On visite le sommet " + str(t))
        for voisin in graph[t]:
                queue.append(voisin)
                nouvelle_distance = distance[t] + graph[t][voisin]
                if(voisin not in distance or nouvelle_distance < distance[voisin]):
                    distance[voisin] = nouvelle_distance
                    print("Met à jour le sommet " + str(voisin) + " avec la distance : " + str(nouvelle_distance))
                    
    return distance



#Liste d'ajacence du graphe
graph = {'A':{'B':15,'C':4},'B':{'E':5},'C':{'E':11,'D':2},'D':{'E':3},'E':{}}
distance = dijkstra(graph,'A')
print("Distances" + str(distance))




https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/ https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/