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

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

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/

Python-Implementierung des Dijkstra-Algorithmus

Dieser Artikel knüpft an den folgenden Artikel zum Dijkstra-Algorithmus an: https://128mots.com/index.php/2020/02/18/implementation-python-de-lalgorithme-de-dijkstra/

Python-Implementierung des Dijkstra-Algorithmus python Dijkstra

Hier ist die Python-Implementierung des Algorithmus





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/2019/11/10/filius-simulateur-reseau/

https://128mots.com/index.php/2019/12/03/le-tri-fusion-et-implementation-python-en-moins-de-128-mots/

https://128mots.com/index.php/2019/12/03/le-tri-fusion-et-implementation-python-en-moins-de-128-mots/

https://128mots.com/index.php/2019/12/01/parcours-en-profondeur-dans-les-graphes-et-implementation-python-en-moins-de-128-mots/

https://128mots.com/index.php/2019/12/01/parcours-en-profondeur-dans-les-graphes-et-implementation-python-en-moins-de-128-mots/

https://128mots.com/index.php/2020/04/11/algorithme-le-probleme-du-sac-a-dos-knapsack-problem-en-plus-de-128-mots/

Confusion matrix sklearn

Matrice de confusion sklearn (Confusion matrix sklearn) est une méthode “d’apprentissage en profondeur” en ligne, plutôt qu’une méthode de “réseau d’apprentissage en profondeur”. Cela signifie que les algorithmes d’apprentissage qui sont plus efficaces que le code machine normal peuvent ou non être plus efficaces que tout autre algorithme de notre code.
Passons maintenant en revue les meilleures méthodes et pourquoi elles peuvent sembler appartenir ou non.

Sélection neuronale


Cette méthode est intéressante. Fondamentalement, un ensemble de neurones est entraîné pour donner certains résultats à une direction spécifique du modèle. Par exemple, le choix de la direction est basé uniquement sur le bon angle et la bonne distance, donc si nous voulons trouver une certaine direction de la matrice sous la forme d’une ligne droite, nous devons d’abord apprendre dans quelles directions apprendre à un rythme particulier. . Comme vous vous en doutez, les algorithmes de sélection neuronale comme celui-ci sont beaucoup plus loin d’être efficaces, c’est ce dont nous avons besoin:
Remarquez un point ou un groupe de points sur le réseau de neurones dans un espace tridimensionnel.

Confusion matrix sklearn


Enfin, disons un groupe de paires de neurones avec la même direction, et un seul neurone de chacun. C’est le réseau optimal. Il y aura de nombreux autres problèmes liés à la combinaison de ce modèle avec des algorithmes d’apprentissage profond, alors examinons-les de plus près. C’est essentiellement ce qui se passe ici: nous avons décidé des trois meilleures stratégies pour choisir les 10 réseaux de neurones les plus rapides du réseau, en utilisant les données de 4100.

Confusion matrix sklearn

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.html

Calculez la matrice de confusion pour évaluer l’exactitude de la classification. Par définition, la matrice de confusion Égal à égal aux observations dans le groupe qui sont connues et censées faire partie du groupe . Par conséquent, dans la classification binaire, le vrai nombre négatif est , Faux négatifs, vrais positifs et faux positifs . En savoir plus dans le guide de l’utilisateur.

from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_vrai = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_predit = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
confusion_matrix(y_vrai, y_predit)
Confusion matrix sklearn
Confusion matrix sklearn

matrice de confusion sklearn est un programme capable d’analyser de grandes quantités de données de performance afin d’interpréter les résultats de manière simple. Ceci est accompli en utilisant une matrice sklearn et un simple ensemble de règles que le sklearn fournit, mais qui n’ont pas encore été implémentées dans le monde réel. Ce sklearn peut être utilisé pour déterminer plus que simplement quelles parties de vos données d’entraînement sont réellement performantes et pour développer des stratégies pour les analyser dans la vie réelle. Cette vidéo explique sklearn et montre à quel point vous pouvez facilement créer le vôtre.

Confusion matrix sklearn

Conclusion

matrice de confusion sklearn est une extension de son cadre existant d’algèbre linéaire, avec un nouveau type de modèle. Ce n’est pas exactement un modèle, mais il semble avoir l’avantage de donner beaucoup plus de flexibilité pour la modélisation et la modélisation des réseaux de neurones et d’autres structures neuronales complexes.
C’est très intéressant. L’objectif principal est maintenant de fournir des modèles d’apprentissage en profondeur qui ne sont pas construits avec tous ces modèles à l’esprit pour avoir une certaine flexibilité dans la manière dont ils seront testés.
Cela doit être clair, vous ne pouvez choisir d’avoir dans votre programme qu’un modèle dont vous êtes conscient. J’espère que cela sera utile à l’avenir.
Si vous souhaitez en savoir plus, consultez un google doc ou un cours en ligne.

Liens externes – TypeError: Converting circular structure to JSON

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

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/

Algorithme du simplexe python – Explication et implémentation

L’algorithme du simplexe est un algorithme de résolution de problèmes d’optimisation linéaire. Il permet de minimiser les fonctions sur l’ensemble défini par les inégalités. Pendant longtemps, l’algorithme du simplexe a été la méthode la plus utilisée pour résoudre des problèmes d’optimisation linéaire.

Qu’est ce que l’algorithme du simplexe ?

La méthode simplexe ou l’algorithme simplexe est utilisé pour calculer la solution optimale du problème de programmation linéaire. En d’autres termes, l’algorithme simplexe est un processus itératif qui est systématiquement exécuté pour déterminer la solution optimale à partir de l’ensemble des solutions réalisables.

Premièrement, pour appliquer la méthode du simplexe, les variables appropriées sont introduites dans le problème de programmation linéaire et la variable principale ou variable de décision est zéro. Le processus itératif attribue d’abord des valeurs à ces variables définies.

Le décideur saisira la valeur appropriée de la variable dans le problème, trouvera la valeur de la variable qui contribue le plus à la fonction objectif et supprimera la valeur qui donne de mauvais résultats. Par conséquent, cette méthode améliore la valeur de la fonction objectif. Le processus de remplacement de la valeur variable se poursuivra jusqu’à ce qu’il soit possible d’améliorer davantage la valeur de la fonction objectif.

L’algorithme du simplexe l’est. Pour atteindre l’objectif, il s’agit d’avoir un petit nombre d’éléments, c’est-à-dire un ensemble qui peut être de n’importe quelle valeur. Ce nombre est considéré comme le nombre “maximum” d’éléments.

Je ne vais pas entrer dans plus de détails sur sa construction et essayer de trouver la formule exacte du problème, car c’est assez difficile pour moi, c’est-à-dire qu’il faut beaucoup de connaissances en ce qui concerne la construction plutôt que d’essayer de comprendre un programme.

Notez également que dans ce cas, il n’a pas de type spécial de type “chaîne” qui soit possible de penser comme “Chaîne” ou simplement comme “Fonction”, comme:

$ chat $ chat 2; 2 == 3; 2 == 4; 4 == 5

Ce que vous pouvez probablement voir, c’est ce que signifie la définition de cette fonction (le “foncteur” est une instance de “fonction”.), Par laquelle nous pouvons dire que quelque chose est une valeur sous forme de chaîne comme “ceci est un objet entier xs “et que quelque chose est une chaîne? Donc, la définition est “Fonction” est la bonne définition.

Si cette définition était donnée, alors cela ressemblerait à ceci:

$ fib (2, 3 | $ fib2 :: Int -&gt; Float): Int $ fib3 (2, 3 | $ fib3 ::

Liens externes – Algorithme du simplexe python

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 – Algorithme du simplexe python

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/

Algorithme de dijkstra python – Apprendre algo

Cet article provient de l’article suivant sur l’Algorithme de dijkstra python: https://128mots.com/index.php/2020/02/17/lalgorithme-de-dijkstra-dans-un-graphe-pondere-et-directs-in-more plus de 128 mots /

Ceci est l’implémentation Python de l’algorithme

from collections import deque

def dijkstraAlgo(graph, vertex):
    queue = deque([vertex])
    distance = {vertex: 0}
    while queue:
        t = queue.popleft()
        print("Visite du 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':135,'C':4},'B':{'E':5},'C':{'E':161,'D':2},'D':{'E':3},'E':{}}
distance = dijkstraAlgo(graph,'A')
print("Distances" + str(distance))

La sortie devrait être :

Visite du sommet A
Met à jour le sommet B avec la distance : 135
Met à jour le sommet C avec la distance : 4
Visite du sommet B
Met à jour le sommet E avec la distance : 140
Visite du sommet C
Met à jour le sommet D avec la distance : 6
Visite du sommet E
Visite du sommet E
Visite du sommet D
Met à jour le sommet E avec la distance : 9
Visite du sommet E
Distances{'A': 0, 'B': 135, 'C': 4, 'E': 9, 'D': 6}
Algorithme de dijkstra python - Apprendre algo
Algorithme de dijkstra python – Apprendre algo

A propos de dijkstra algorithme python

À mon avis, l’algorithme dijkstra est utile pour ce type de requête, je suppose qu’il est bien accepté dans votre base de données.

Le problème se pose quand on essaie de définir un alias pour une certaine variable ou son sous-niveau

  • est possible. Par exemple, on pourrait trouver dans l’exemple ci-dessous
  • (2 + 4)

que le SQL suivant:

  • (2 + 4 | 3)

ne pouvait pas toujours être trouvé.

Ce n’est pas une bonne idée d’avoir trop de types de paramètres; ils ne sont pas suffisants.

Liens externes:

Voici quelques liens intéressants sur l’algorithme dijkstra pour en savoir plus sur l’algorithme dijkstra. Il est également important de réaliser que l’algorithme n’est pas un ensemble de 100 algorithmes. Cela ressemble plus à une collection de 80 algorithmes. Nous utilisons 80 noms d’algorithmes différents sur cette page, ou vous pouvez le trouver sur Wikipedia. Il n’est pas spécifique au problème de la détermination de la meilleure façon de générer un grand nombre d’entiers. Il est préférable de décrire l’algorithme dans un modèle plus abstrait.

L’algorithme de Dijkstra est un bon nom en raison du grand type. C’est le moyen le plus simple de générer un nombre, puis de calculer le total. L’algorithme a également une signature de type spéciale appelée le n-gramme. Dans une équation, il est défini comme suit: Vous pouvez ajouter 1 à la première entrée et calculer une nouvelle variable.

(Pour plus d’informations, voir le projet Wikipédia dans la page principale ou regardez cette vidéo de l’algorithme)

Une autre bonne chose à propos de dijkstra est que même si vous voulez apprendre quelques bribes, vous n’avez pas à y penser isolément. Vous pouvez apprendre de cet article à ce sujet. En fait, Dijkstra est le moyen le plus pratique d’apprendre à partir d’un nombre complexe. Mais ce n’est pas un algorithme vraiment simple, c’est complexe, c’est simple à apprendre. Il y a plusieurs avantages à utiliser dijkstra pour les nombres, et certains sont expliqués dans l’article de wikipedia sur ses différents types.

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://fr.wikipedia.org/wiki/Distance_de_Levenshtein

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

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

Liens internes:

https://128mots.com/index.php/2019/12/03/le-tri-fusion-et-implementation-python-en-moins-de-128-mots/

https://128mots.com/index.php/category/python/

https://128mots.com/index.php/category/graphes/

Tri fusion Python – Apprendre l’algorithme

Le tri de fusion suit le paradigme diviser pour conquérir, qui divise la tâche initiale en deux tâches plus petites similaires. Cet article présente l’implémentation du tri par fusion en python.

Introduction

L’algorithme est le suivant: Divisez la liste triée en deux moitiés. Nous avons trié tout le monde. Les deux moitiés obtenues sont fusionnées pour reconstruire la liste triée.

Cet algorithme est appliqué de manière récursive, c’est-à-dire jusqu’à ce que la liste à trier soit constituée d’un seul élément.

Tri fusion Python - Apprendre l'algorithme

Tri fusion (source : wikipedia)

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

Enfin, le tri par fusion est effectué par comparaison. La complexité de l’algorithme pour n entrées est n log n, il est donc asymptotiquement optimal.

La technologie divise et conquiert. L’algorithme effectue principalement une opération de fusion (deux listes triées peuvent être fusionnées en temps linéaire). Les algorithmes sont capables de fusionner en un “binaire” pour chacune des deux listes et de créer également la liste souhaitée qui est ensuite triée en plusieurs listes consécutives. Chaque représentation binaire (dans l’ordre) est un ensemble de valeurs. Après avoir créé une représentation binaire, nous devons générer un vecteur à l’aide de l’algorithme. En conséquence, nous obtenons une représentation binaire. Ensuite, nous devons faire un calcul pour chaque matrice dans l’ordre. Le message principal du message principal de notre algorithme est que nous pourrions générer un certain nombre de vecteurs avec de nombreuses opérations à notre disposition. C’est l’algorithme utilisé ici.

A propos d’algorithme

Utiliser les algorithmes présentés ici est beaucoup plus facile maintenant que nous avons une bibliothèque d’algorithmes grande et complexe qui prend en charge les vecteurs, les listes, les tuples, les listes avec toutes les opérations possibles que nous pouvons écrire, qui sont toutes définies dans le langage C et peuvent être utilisé pour effectuer des opérations sur des vecteurs, des listes et des tuples. Tout ce dont nous avons besoin pour cela est un moyen de définir un vecteur avec beaucoup d’opérations, mais nous pouvons simplement utiliser la représentation C d’un vecteur:

Tri fusion Python - Apprendre l'algorithme

La représentation du vecteur en tant que vecteur est très simplifiée car il n’a pas de type valeur, la seule différence est qu’il a une normale, qui n’est en réalité qu’un vecteur sans objet régulier. Puisque nous commençons avec un vecteur ordinaire, le vecteur (t), qui est une fonction de notre propre

Tri fusion python : liens externes

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

http://lwh.free.fr/pages/algo/tri/tri_fusion.html

Le tri fusion suit le paradigme diviser pour régner qui consiste à diviser la tâche initiale en deux tâches similaires plus petites. Cet article présente une implémentation du tri fusion python.

Le tri fusion suit le paradigme diviser pour régner qui consiste à diviser la tâche initiale en deux tâches similaires plus petites. Cet article présent une implémentation du tri fusion python.

Introduction

L’algorithme est le suivant :
Diviser en deux moitiés la liste à trier.
On trie chacune d’entre elles.
Fusionner les deux moitiés obtenues pour reconstituer la liste triée.

On applique récursivement cet algorithme c’est à dire jusqu’à ce que la liste à trier soit constituée d’un seul élément.

tri fusion python
Tri fusion (source : wikipedia)

A propos de tri fusion

Enfin, Le tri fusion fonctionne par comparaison. La complexité de l’algorithme pour n entrée est n log n, donc asymptotiquement optimal.

La technique est de diviser pour régner. Et l’algorithme fait principalement une opération de fusion (deux listes triées peuvent être fusionnées en temps linéaire).

Tri fusion python : liens externes

Vous trouverez ici des liens intéressants sur les algorithmes, la programmation python et plus encore. Voici quelques excellentes ressources, ainsi que quelques articles qui expliquent les algorithmes à tous les niveaux.

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

http://lwh.free.fr/pages/algo/tri/tri_fusion.html

“Le Web à son meilleur” sur Wikipédia est une excellente ressource pour les utilisateurs débutants et expérimentés. Il contient plus de 1000 articles avec des informations et des recommandations précieuses. Le site est également une excellente source d’informations sur le monde actuel du Web, qui comprend des informations sur les meilleurs algorithmes, les techniques Web et plus encore.

https://pixees.fr/informatiquelycee/n_site/isn_algo_diviser_pour_regner.html

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

Si vous aimez la technologie et que vous êtes inspiré par les défis auxquels le monde du Web est confronté, c’est un site formidable auquel faire partie, surtout si vous consultez certains de leurs tutoriels et ressources.

https://graal.hypotheses.org/tag/algorithme-de-wagner-fischer

https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Wagner-Fischer

https://fr.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

Vous trouverez ici des liens intéressants sur les algorithmes, la programmation python, les outils, les langages de programmation, l’apprentissage automatique et bien plus encore. Si vous êtes intéressé mais que vous ne savez pas ce qu’est une approche d’apprentissage automatique, vous devriez consulter ces tutoriels!

De plus, comme le tutoriel se termine par quelques statistiques intéressantes (vous pouvez le voir pour la première fois sur leur page. 🙂

Articles Similaires

Pour ceux d’entre vous qui aiment consulter le reste de mon blog:

https://128mots.com/index.php/category/python/

https://128mots.com/index.php/category/graphes/

https://128mots.com/index.php/2019/12/03/le-tri-fusion-et-implementation-python-en-moins-de-128-mots/

Algorithme d’Euclide python

Voici une implémentation python de l’algorithme d’euclide

Je l’ai trouvée sur https://github.com/Krycthus/Euclide/blob/master/euclide.py

###source = https://github.com/Krycthus/Euclide/blob/master/euclide.py

import sys
import math
import time 
from datetime import timedelta

#Cacule du PGCD
def pgcd(dividende, diviser) :
    quotien = sys.maxsize
    while (quotien != 0):
        tab = euclide(dividende, diviser)
        dividende = tab[2]
        diviser = tab[0]
        quotien = tab[3]

        if(tab[0] == 1):
            return tab[0]
            break

    return tab[0]

 
#Calcule de quotien et le reste, Méthode euclidienne
def euclide(dividende, diviser):
    quotient = 0
    reste = dividende
    
    while reste > diviser:
        reste = reste - diviser
        quotient+=1 
        
    return [reste, dividende, diviser, quotient]

#Calcule de bezout
def bezout(a,b):
    r, u, v = a, 1, 0
    rp, up, vp = b, 0, 1
    while rp != 0:
        q = r//rp
        rs, us, vs = r, u, v
        r, u, v = rp, up, vp
        rp, up, vp = (rs - q*rp), (us - q*up), (vs - q*vp)
    print('u = ',v)
    print('v = ',u)

def main(argv):
    #Message d'accueil
    print("\n####################################### \n|BIENVENUE DANS LE PROGRAMME D'EUCLIDE| \n#######################################")

    #Déclarations des variables
    try:
        dividende = int(input('\nEntrer le dividende: '))
        diviser = int(input('Entrer le diviser: '))
    except ValueError:
        print("\nCe nombre n'est pas valide. Arrêt du programme... ")
        sys.exit(1)

    if(pgcd(dividende, diviser) == 1):
        print('premier entre eux')
        bezout(dividende, diviser)
    else:
        print('nope')

if __name__ == '__main__':
    main(sys.argv)

## source = https://github.com/Krycthus/Euclide/blob/master/euclide.py

Algorithme de tri et algorithme d’Euclide

Un algorithme de tri est l’endroit où une liste d’éléments comptés peut en contenir un certain nombre. Cet algorithme de tri suppose qu’une longueur totale d’éléments d’une collection est d’au moins une liste. Si tous les éléments sont totaux, cela suppose qu’ils doivent faire partie de l’ensemble des éléments totaux, c’est donc la limite de ce qu’un algorithme peut connaître et estimer. C’est l’algorithme de tri pour un ensemble. Notez qu’à titre d’exemple, si vous souhaitez rechercher une certaine liste de choses, vous n’obtiendrez que les résultats de l’algorithme de tri. Les deux règles sont expliquées plus en détail ci-dessous. Un exemple d’algorithme de tri que vous voudrez peut-être rechercher est l’utilisation d’un algorithme qui a une longueur maximale.

Algorithme d'Euclide python

A propos

Cet algorithme n’a pas de longueur maximale. Il a exactement un compte de la liste (car il est le plus grand) jusqu’à ce qu’il atteigne la limite spécifiée. Étant donné que le nombre de comptages est faible, une séquence aléatoire d’éléments de comptage ne peut être utilisée que pour déterminer la longueur maximale d’un élément. Si vous voulez savoir combien d’entrées mettre dans cette vérification, envisagez simplement de définir maximum_length de l’élément maximum. Le nombre aléatoire n’est pas défini dans l’algorithme comme la liste des choses qui peuvent ou non compter dans la liste des choses qui sont comptées. Un exemple d’algorithme qui peut nécessiter une entrée supplémentaire pour faire une estimation: En utilisant l’entrée numérique de l’algorithme, il est possible d’exécuter le programme.

Liens externes

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://fr.wikipedia.org/wiki/Distance_de_Levenshtein

Liens internes

https://128mots.com/index.php/2021/03/15/tri-a-bulles-bubble-sort-en-python/