A quoi sert un commutateur ?

Si vous demandez à quoi sert un commutateur dans un réseau informatique, cet article est la réponse que j’utilise et c’est une bonne et utile. Qu’est-ce que c’est?

Eh bien, il existe un commutateur dans un réseau informatique appelé «a» qui peut être utilisé pour changer ce qui est communiqué dans le réseau. J’y reviendrai dans une minute. La raison pour laquelle les commutateurs aident vraiment est que vous êtes capable de faire assez rapidement, ce qui est très utile et rapide si vous vous assurez de ne rien envoyer et de continuer à obtenir un nouveau commutateur.

A quoi sert un commutateur ?

En fait, s’il s’agit d’un système, vous pouvez également changer rapidement le réseau avec les nouveaux commutateurs. C’est l’une des raisons pour lesquelles, dans le nouveau monde des ordinateurs, il existe des ensembles de commutateurs très spécifiques que nous avons développés dans un large éventail de domaines différents. L’essentiel est cette liste que vous pouvez voir dans la vidéo ci-dessous montrant certains des commutateurs.

Introduction

Un commutateur réseau est un matériel réseau qui connecte des périphériques sur un réseau informatique en utilisant la commutation de paquets pour recevoir et transférer des données vers le périphérique de destination pendant un certain temps, ainsi que pour le bit de données suivant. La commutation de paquets peut alors être une opération ponctuelle. Il pourrait, dans son ensemble, être appelé unique en son genre. Mieux encore, dans ce type de commutateur réseau, l’hôte envoie un événement, ou une demande, avec un port et des informations sur la destination de cette demande, ainsi que le résultat, via un protocole sur le réseau local de l’hôte. Au fur et à mesure que les informations de protocole sont échangées, et à la fin de ce protocole, l’hôte communique avec cette interface pour pouvoir transmettre les données entre les autres ordinateurs, puis renvoyer la réponse. Lorsque la première communication avec ce réseau local est établie, les données peuvent retourner sur Internet, tandis que la «diffusion» vers Internet se poursuit alors que de nouveaux flux de trafic proviennent du réseau actuel, qui est l’Internet actuel. Et si ces flux de trafic proviennent de l’extérieur du réseau, ils peuvent non seulement être envoyés vers, mais aussi de n’importe où. Une utilisation encore plus courante et plus fréquente d’un commutateur de réseau extérieur consiste à configurer un modem, qui est utilisé pour exécuter les services Internet via ce routeur. Pour désactiver la connexion Internet, un modem tiers doit être configuré, généralement câblé.

A quoi sert un commutateur ?

A quoi sert un commutateur ?

Les commutateurs réseau sont le plus couramment utilisés comme connexion réseau, nous vous recommandons donc d’utiliser un produit Cisco tel que les commutateurs réseau.

Le tableau suivant répertorie les commutateurs qui vous permettent de modifier le paramètre de commutateur réseau par défaut à partir des commutateurs réseau.

Commutateurs utilisés Commutateurs Paramètres des commutateurs réseau

Commutateurs pour modifier le paramètre de commutateur de réseau par défaut

Commutateur NTP

Lorsqu’un VPN est requis pour se connecter à un serveur, sélectionnez Network Switch dans le menu déroulant du menu Connect.

A quoi sert un commutateur ?

Pour modifier la configuration du commutateur réseau à partir du commutateur réseau, ouvrez Nouveaux paramètres.

Remarque Le commutateur «Réseau» dans le menu Commutateur réseau fait référence au serveur exécutant le VPN sur le réseau. Le commutateur “defaultNetwork” de cette section fait référence à l’interface par défaut avec laquelle le client communiquera.

La configuration par défaut du commutateur réseau est “0” par défaut et peut être modifiée directement à partir du serveur VPN.

Commutateur NvSwitch

Vous pouvez modifier le paramètre de commutateur réseau par défaut à partir de l’interface VSCommunication. Vous pouvez sélectionner parmi les éléments de menu Stratégie de groupe, Paramètres et Connexion (SXE). Suivez les étapes pour configurer le commutateur réseau par défaut.

Le tableau suivant répertorie les commutateurs qui vous permettent de modifier le paramètre de commutateur réseau par défaut à partir des commutateurs réseau.

Commutateurs utilisés Commutateurs Commutateurs Paramètres des commutateurs réseau

Commutateurs pour modifier le paramètre de commutateur réseau par défaut

Liens externes :

https://www.w3schools.com/python/

https://pythonprogramming.net/

https://www.python.org/

Liens internes

https://128mots.com/index.php/2021/03/16/tri-fusion-python/embed/#?secret=3jjT6bPEJ4 https://128mots.com/index.php/2021/03/16/tri-fusion-python/

Une image .jpeg est généralement compressée avec perte.

L’algorithme de compression JPEG fonctionne à son meilleur sur les photographies et les peintures de scènes réalistes avec des variations douces de tons et de couleurs. (Voir la comparaison des taux de compression JPEG et SMC avec leurs propres avantages et inconvénients ici.)
Je ne pense pas qu’un téléspectateur en soit déçu.

Une image .jpeg est généralement compressée avec perte.
Programme technologie 6ème


Cela résulte de deux raisons: Le JPEG a une représentation mathématique presque inexacte de la quantité brute de bruit générée par l’algorithme de compression JPEG, qui à son tour peut être très importante pour comprendre l’impact final final de l’exposition. Une façon de minimiser la différence de taille entre les fichiers image consiste à compresser vos photos à peu près au même taux pour les fichiers JPEG et SMC, avec moins de bruit à travailler.
Alors comment faire ça? Tout d’abord, je télécharge mon code source pour l’algorithme de compression JPEG à partir d’ici.
J’importe ensuite le JPEG dans l’éditeur Web de Smubify et modifie le code comme indiqué dans la figure A (ce lien aidera également avec le reste de ce tutoriel.)). Je vais en ligne dans un magasin de fichiers local, télécharge des images compressées, modifie le format et les télécharge sur le site Web de leur choix.
Vous pouvez désormais utiliser ces images compressées pour améliorer la qualité de vos images et créer des paramètres JPEG personnalisés pour chacune des images JPEG.
Cela ne prend pas en compte tous les résultats possibles que nous devrions voir.

A propos – Une image .jpeg est généralement compressée avec perte.

une image .jpeg est généralement compressée avec perte. Cela aide également à la compression, c’est pourquoi la plupart des jpgs de haute qualité sont maintenant générés sur le disque

Une image .jpeg est généralement compressée avec perte.
Programme technologie 6ème

le jpg compressé peut être chargé sur le Web. Cela signifie qu’un fichier peut utiliser ces quatre fichiers et que la même sortie peut être lue et analysée. (Le format JPG est en plein processus, vous ne verrez donc aucun problème.) C’est un peu bizarre quand vous savez que vous avez quelques gigaoctets de données sur votre disque dur. (Vous pouvez avoir tout votre disque dur à quatre pattes de toute façon.) Malheureusement, le format JPG est encore en plein développement, donc toute version de JPG qui n’est pas disponible nécessitera probablement des correctifs avant de se mettre au travail.

Javascript et JVM, qui fonctionnent en parallèle, constituent une grande partie de ce qui compose JPG pour ce plugin: c’est un moteur JavaScript puissant qui vous offre un moyen rapide, évolutif et polyvalent de créer rapidement des applications Web.

Et jusqu’à présent, la principale chose que je fais est de préparer les plug-ins pour le déploiement. Après cela, il y a très peu de surprises. La première est que j’ai apporté de grandes améliorations au plugin d’un point de vue technique. Jusqu’à présent, ce dont j’ai besoin n’est pas encore une liste de fonctionnalités entièrement configurable, ou une liste exhaustive de plugins JPS, mais je vise des résultats assez étonnants.

Liens externes :

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Nba top shot NFT – Explications et fonctionnement

La plupart des NFT font partie de la blockchain Ethereum. Ethereum est une crypto-monnaie, comme les NFT top shot de la Nba, et possède un écosystème et une expertise technique importants. Ethereum est une propriété non folle des NDB et des NFT.

Les NFT sont basés sur l’idée de créer un réseau virtuel. Dans la blockchain Ethereum, les NFT existent en tant que jetons uniques, qui agissent comme un intermédiaire entre le réseau et lui-même. Comme nous voyons les NFT utilisés dans de vrais jeux blockchain, vous êtes plus susceptible de les utiliser dans des crypto-monnaies.

Les NFT agissent pour aider à réduire les frictions et empêcher les transactions avec d’autres produits nba. Ils réduisent le temps qu’ils ont passé au milieu de la transaction. De plus, les NFT augmentent la confidentialité en ajoutant des métadonnées supplémentaires sur les données que les utilisateurs transfèrent.

Nba top shot NFT

Les NFT augmentent également la confidentialité en augmentant les frais de transaction maximums possibles. Cela augmente le nombre de transactions et le temps que l’utilisateur passe à envoyer les NFT au portefeuille.

Les NFT augmentent également la latence des transactions pour le réseau si le NFT est utilisé pendant une certaine période de temps. L’augmentation de cette latence signifie que le temps total passé à exploiter le réseau est considérablement réduit. Une augmentation de la taille du NFT réduirait également le temps passé à faire une sorte d’exploitation minière.

Nba top shot NFT, pas seulement un NFT mais aussi une blockchain. Le but des NFT est d’être connecté à la blockchain sans être déconnecté. La plupart des meilleurs que j’ai trouvés (tous à un prix avantageux) utilisent Ethereum. Les NFT ne nécessitent cependant aucun investissement supplémentaire. Au lieu de cela, ce sont des investissements de grande valeur que je trouve extrêmement rentables.

Consultez également l’excellent blog sur les NFT!

Innovation / Théorie

Le réseau Ethereum est une toute nouvelle approche de l’administration réseau. Lorsque vous utilisez une seule commande, vous pouvez effectuer un certain nombre de choses. Vous pouvez exécuter plusieurs ordinateurs simultanément, modifier la blockchain, créer des transactions uniques et changer d’autres choses. Un exemple de ceci est si vous deviez créer votre propre portefeuille sur la chaîne principale Ethereum. Vous pouvez créer votre propre base de données de NFT, obtenir un seul bloc et créer des listes de blocs et de frais (comme celle que je liste dans cet article sur les NFT). Ou vous pouvez créer une pièce alternative qui permet aux gens de changer la valeur via la blockchain, et de ne pas avoir à mettre de frais importants sur leurs nouvelles pièces chaque fois qu’ils utilisent vos pièces.

Nba top shot NFT

Si vous utilisez NFT sur la chaîne principale Ethereum, je recommanderais de définir le niveau de difficulté à zéro et de créer un bloc avec la récompense souhaitée. Si vous commencez à miner avec le même ensemble de blocs, vous obtenez un taux d’augmentation très rapide .

la plupart des NFT font partie de la blockchain Ethereum. Ethereum est une crypto-monnaie, comme le bitcoin ou le dogecoin, mais sa blockchain prend également en charge ces NFT, qui stockent des informations supplémentaires qui les font fonctionner différemment d’une pièce ETH, par exemple.

Une autre caractéristique intéressante à connaître sur les NFT est que ce sont tous des contrats intelligents qui ne créent pas de transactions. Cela signifie, par exemple, que chaque NFT peut être géré et exécuté sur une blockchain ou un bloc. Cela signifie que vous n’avez pas besoin de faire confiance à qui que ce soit pour créer le vôtre, par exemple pour envoyer un transfert à quelqu’un d’autre, mais à la place, quelqu’un peut créer une transaction et la faire entrer dans la blockchain. En d’autres termes, ils peuvent être gérés par n’importe qui, de la même manière que vos comptes bancaires seront utilisés pour leur transfert, au lieu d’être simplement “compte” avec toutes les transactions.

Liens externes :

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cannot import name ‘CuDNNLSTM’ from ‘keras.layers’

If you get cannot import name ‘CuDNNLSTM’ from ‘keras.layers’ error in this article we will show how to solve it with python and keras.

pip install --upgrade keras

If you get cannot import name ‘CuDNNLSTM’ from ‘keras.layers’ error in this article we will show how to solve it with python and keras.layers (or just keras.layers yourself) when python is installed as python-layers.py

Before the end of the article we will check the module name in layers file

import keras.layers do import keras.layers.lst.LSTM module.extend do import keras.layers.lst.LSTM.mkv.LSTM end end

about machine learning framework keras solve it with python and keras.py.

kerosocs has a pretty simple interface to interact with the Kerosocs system:

python

The syntax used by kerosocs is that this is how python creates the objects. In the example, this is what the first instance of this function looks like:

const init (makedev_state, state);

The output of the function is:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 import keras from keras. kero import * from keras. api import keras. kasec_decoder class * kerosocs (): # This constructor accepts two parameters and produces an array of structs const init (makedev_state, shape = 0, * shape [: a]) = (shape, * shape [: b])

The object creation process is in Keras.api, so a call to it from the keras API will result in an instance of kerosocs object. By default, that object is an array with shapes, objects, and objects_with_size.

You can change this by calling init () of the API. You can also call constructor () of the API to create an instance of kerosocs which has shape and properties:

const Kerosocs = new k

citez 2 logiciels permettant de créer un diaporama de présentation

Dans cet article nous allons répondre à la question citez 2 logiciels permettant de créer un diaporama de présentation.

2 logiciel pour créer un diaporama de présentation. Le premier est PowerPoint de Microsoft et le second est Keynote d’Apple. Les diapositives de présentation seront données le 16 mars de 9h à 14h. Une vidéo de l’événement peut être téléchargée à partir d’ici, mais dans tous les cas, vous pouvez regarder la vidéo de démonstration ici.

Pour ceux qui ne sont pas familiers avec les vidéos de démonstration Mac d’Apple (en particulier ceux qui sont déjà familiers avec les jeux Mac Mini), il s’agit d’un exemple de diaporama. Keynote est une démo spéciale de l’iPhone 5 avec une fonction de capture d’image et de voix. Les autres diapositives de présentation sont présentées dans iOS 11.1.

Pour ceux qui ne peuvent pas être dérangés de regarder leur propre présentation, les diapositives sont également disponibles en streaming et peuvent même être achetées sur iTunes.

Keynote

Keynote d’Apple est utile pour préparer une présentation de diaporama car l’outil peut utiliser plusieurs couleurs et est difficile à utiliser sur les applications de bureau à la 1ère personne. Comme il est si simple de trouver la vignette de votre présentation, vous pouvez facilement naviguer à travers tout cela avec cet outil par vous-même. Ce qui suit est un aperçu de l’écran d’aperçu du fichier .PDF sur le bureau. La première clé est la clé de chaque présentation par défaut, qui s’appelle une «sélection». Par défaut, l’éditeur utilise une galerie d’images.

citez 2 logiciels permettant de créer un diaporama de présentation


Une autre clé importante est l’option “format”. Dans l’éditeur de texte ou dans tout autre éditeur, c’est ce qui est sélectionné. Par exemple, dans WinPair et Adobe Photoshop, vous choisissez parmi trois types de sélections différents: JPEG JPEG JPEG-NG JPEG-ZIP JPEG-XS JPEG-YUV JPEG-ZIP.
Vous pouvez également choisir entre les formats standard ou sélectionnés. Dans WinPair également, les paramètres incluent:
Appuyer et double-cliquer dans un document changera automatiquement le «format» en «sélectionner». Pour changer le “format” du fichier, vous faites un “Expand”, tandis que dans Photoshop vous faites un “Assign” dans “Preview” de Photoshop (voir l’image ci-dessous). Cela ouvre votre propre boîte de dialogue, mais son objectif principal est de présenter le contenu

Powerpoint

Powerpoint de microsoft est utile pour préparer une présentation de diaporama car l’outil ical peut être facilement utilisé en un clic:

Lorsque vous avez une application de diaporama en arrière-plan. Vous pouvez ouvrir la page dans un nouvel onglet ou en cliquant sur “Afficher”, “Appuyez pour démarrer”. Vous pourrez visualiser rapidement le diaporama dans une vidéo ou prévisualiser la présentation.

Si vous trouvez que l’utilisation du même flux de travail à partir d’une autre application iOS est parfois très stressante, suivez simplement les instructions ci-dessous pour faciliter le suivi du flux:

  1. Une fois que vous avez ouvert votre vidéo ou aperçu, enregistrez-le dans SlideOverView
  2. Ouvrez le diaporama ou l’aperçu de la présentation
  3. Ouvrez la vue d’aperçu
citez 2 logiciels permettant de créer un diaporama de présentation

Lorsque vous sélectionnez le diaporama suivant, passez simplement la souris sur le diaporama ou la vue d’aperçu si vous utilisez une animation comme dans votre présentation vidéo ou de démonstration.

  1. Modifiez la valeur de la valeur suivante

Ne copiez PAS la valeur de la dernière valeur

Si la valeur de la dernière valeur est zéro, vous pouvez avoir des problèmes. Par exemple, si la valeur est 1, vous pourrez peut-être enregistrer les données que vous avez créées sous forme de texte brut. Vous pouvez utiliser l’inverse si vous le souhaitez, si vous voulez que la valeur soit visible, la valeur de la dernière valeur n’a pas d’importance.

  1. Essayez le 3e onglet pour créer une esquisse 3D à partir d’une simple vue 3D à l’aide de l’outil
  2. Ouvrez n’importe quel

Conclusion – citez 2 logiciels permettant de créer un diaporama de présentation

En conclusion, PowerPoint et Keynote sont tous deux des outils de diaporama et comportent une tonne à considérer car ce sont les principaux domaines de contenu d’une session vidéo.
Qu’est-ce que la session vidéo?
Il est utilisé le jour principal de la journée pour la partie présentation de la session vidéo. Cependant, je suis également heureux de présenter à la fois une session vidéo et son contenu à tous nos visiteurs, afin que tous les participants aient leur propre accès et leurs propres besoins.
La session vidéo est une très courte présentation suivie d’une zone d’activité avec un aperçu d’une courte vidéo. Ce sont des aspects clés d’une session vidéo efficace et j’ai pensé que ce serait le meilleur pour tout le monde.
Pour les membres de la session vidéo, j’ai pu présenter ma propre présentation à tous leurs visiteurs sur un seul écran! La vidéo contient un contenu plus avancé tel que l’audio / vidéo, et j’ai eu beaucoup de plaisir à créer le contenu et son contenu. Pour compléter cela, il existe également différentes catégories qui viennent avec une grande variété.
Une des choses que j’aimerais beaucoup, ce sont des options de navigation faciles à naviguer pour garder les choses organisées. La vidéo utilise les icônes communes pour chaque catégorie sur la page d’accueil où vous pouvez choisir:
Cliquez sur chaque catégorie sous une catégorie pour accéder à cette catégorie
Cliquez sur une catégorie et vous pouvez sélectionner l’onglet suivant pour l’ajouter à la liste. Pour ce faire, utilisez une mise en page commune de la page, puis cliquez sur «Rechercher: Rechercher:». La nouvelle catégorie en haut est utilisée pour la navigation

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

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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.

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

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))

Implementación en Python del algoritmo de Dijkstra

Este artículo es la continuación del siguiente artículo sobre el algoritmo de Dijkstra: https://128mots.com/index.php/2020/02/18/implementation-python-de-lalgorithme-de-dijkstra/

Aquí está la implementación Python del algoritmo

 de las colecciones importar deque

def dijkstra (gráfico, vértice):
    tail = deque ([vértice])
    distancia = {vértice: 0}
    while cola:
        t = cola.popleft ()
        print ("Estamos visitando la parte superior" + str (t))
        para vecino en el gráfico [t]:
                queue.append (vecino)
                nueva_distancia = distancia [t] + gráfica [t] [vecino]
                if (vecino no en la distancia o nouvelle_distance & lt; distancia [vecino]):
                    distancia [vecino] = nueva_distancia
                    print ("Actualizar vértice" + str (vecino) + "con distancia:" + str (new_distance))

    distancia de retorno



#Lista de adyacencia del gráfico
gráfico = {'A': {'B': 15, 'C': 4}, 'B': {'E': 5}, 'C': {'E': 11, 'D': 2} , 'D': {'E': 3}, 'E': {}}
distancia = dijkstra (gráfico, 'A')
print ("Distancias" + str (distancia)) 

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