Algorithme de Prim et implémentation en Python

Voici un article sur l’algorithme de Prim et son implémentation en Python.

Comme l’algorithme de Kruskal,

l’algorithme de Prim est également un algorithme glouton. Cela commence par un arbre couvrant vide. L’idée est de conserver deux ensembles de sommets. Le premier groupe contient des sommets qui ont été inclus dans Minimum spaning tree (l’arbre mininmal couvrant) et l’autre groupe contient des sommets qui ne sont pas encore inclus.

À chaque étape, il considérera toutes les arêtes reliant les deux groupes et sélectionnera l’arête avec le poids le plus faible parmi ces arêtes. Après avoir sélectionné l’arête, il déplace l’autre extrémité de l’arête vers l’ensemble contenant l’arête.
L’idée de l’algorithme de Prim est très simple. Un arbre couvrant signifie que tous les sommets doivent être connectés.

Qu’est qu’un arbre couvrant pondéré, connecté et minimal (MST)?

L’arbre couvrant pondéré, connecté et minimal (MST) ou l’arbre couvrant le poids minimum pour les graphiques non orientés sont des arbres couvrant dont les poids sont inférieurs ou égaux aux poids des arbres couvrant les uns des autres. Le poids de l’arbre couvrant est la somme des poids attribués à chaque arête de l’arbre couvrant.

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Implémentation python de l’algorithme de Kruskal :

Je me suis basé sur un travail trouvé sur Github : https://github.com/this-is-shreya/networkx-graph-theory/blob/main/Minimum%20spanning%20tree%20using%20Kruskal%20algorithm.py

Le point intéressant et qu’il utilise la bibliothèque networkx : NetworkX est un progiciel Python utilisé pour créer, manipuler et étudier la structure, la dynamique et les fonctions de réseaux complexes.

https://networkx.org/

import networkx as nx
 
H= nx.Graph() 
H.add_edges_from([
                        (1,2), 
                        (1,3), 
                        (3,2), 
                        (1,6), 
                        (3,5),
                        (4,2),
                        (2,3),
                        (3,1),
                        (4,0)])
 
nx.draw(H, with_labels=True, font_weight='bold')

for i in range(4):
    (node1, node2)=list(H.edges)[i]
    H.add_edge(node1, node2)

    if nx.cycle_basis(H)!=[]:
        H.remove_edge(node1,node2)

b=list(H.edges(data='weight'))
min_weight=0
for i in range(len(b)):
    (src,dest,w)=b[i]
    min_weight=min_weight+int(1)
print("L'arbre couvrant minimal est ",min_weight)

Liens externes

https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_(langage)

https://www.python.org/

Liens internes – Algorithme de Prim et implémentation en Python

https://128mots.com/index.php/en/2021/03/16/blocking-request-from-unknown-origin-jupyter/embed/#?secret=tfjqWZGh7C https://128mots.com/index.php/2021/05/03/comment-se-branche-un-voltmetre/embed/#?secret=2Y7GouAPDH https://128mots.com/index.php/2021/05/03/comment-se-branche-un-voltmetre/

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

https://128mots.com/index.php/2021/05/14/comment-peut-on-se-connecter-au-reseau-internet/

Quelles sont les bonnes pratiques à adopter pour réduire les impacts environnementaux liés à l’utilisation de la messagerie électronique ?

Si vous vous demandez quelles sont les meilleures pratiques à adopter pour réduire les impacts environnementaux liés à l’utilisation du courrier électronique? Lisez plus tard pour plus d’informations et de conseils. 1: N’utilisez pas de pièces jointes pour conserver les messages de votre compte Il s’agit d’un problème courant, dont la plupart d’entre nous en sommes déjà conscients, il est donc normal de le faire lorsque vous ne faites pas ce dont vous avez besoin mais que vous ne le partagez pas. Cela prend en fait moins de place que de simplement stocker quelque chose que vous utilisez en ligne et c’est certainement une méthode moins efficace. Si vous stockez quelque chose pour une autre personne sur son compte. Voici une petite astuce si vous stockez autre chose que votre propre adresse e-mail. Configurez une petite adresse e-mail privée en utilisant une adresse e-mail différente de celle que vous utilisez.

Le courrier électronique est un système de communication numérique qui vous aide à communiquer et à communiquer dans toutes les situations. Nous utilisons un nouveau moyen connu sous le nom de réseautage social pour organiser la correspondance autour de questions importantes.

Liens externes :

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

https://pythonprogramming.net/

https://www.python.org/

Liens internes – les sites web peuvent garder la trace de votre navigation en déposant des sur votre ordinateur. en mode navigation , ces informations sont supprimées à la fermeture du navigateur.

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/

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.

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:

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

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/

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.

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

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

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 – Programme technologie 6ème

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/

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.

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.

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.

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

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/

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/

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 Kruskal – explication et implémentation python

L’utilisation de l’algorithme de Kruskal python correspond au poids minimum de l’algorithme de recherche de graphe connecté non orienté pondéré dans le spanning tree ou le minimum spanning tree.

Lien Wikipedia : https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Kruskal

Qu’est-ce qu’un Spanning Tree?

L’arbre couvrant est un sous-ensemble du graphe G, tous les sommets du graphe G sont couverts avec le moins d’arêtes possible. Par conséquent, l’arbre couvrant n’a pas de cycles et ne peut donc pas être déconnecté.

Grâce à cette définition, nous pouvons conclure que chaque graphe G connecté et non orienté a au moins un arbre couvrant. Le graphe déconnecté n’a pas d’arbre couvrant car il ne peut pas s’étendre à tous ses sommets.

Un Spanning Tree est un arbre dans lequel certains éléments d’un arbre sont de type SpanningTree. Cela signifie que cet arbre est un arbre représentant tous les éléments contenus dans les arbres suivants:

Cet arbre s’appelle un nœud et représente les nœuds de la famille de nœuds. Le Spanning Tree est le nœud de l’arborescence qui représente la famille de nœuds. La famille de nœuds est définie par une série d’arbres, chacun constitué d’un ensemble de quatre nœuds différents. Les éléments (y compris les espaces) du nouvel élément n’ont aucune signification en tant que SpanningTree. Pour plus d’informations, consultez la section sur les arbres couvrant.

Qu’est qu’un arbre couvrant pondéré, connecté et minimal (MST)?

L’arbre couvrant pondéré, connecté et minimal (MST) ou l’arbre couvrant le poids minimum pour les graphiques non orientés sont des arbres couvrant dont les poids sont inférieurs ou égaux aux poids des arbres couvrant les uns des autres. Le poids de l’arbre couvrant est la somme des poids attribués à chaque arête de l’arbre couvrant.

Algorithme de Kruskal

L’algorithme de Kruskal utilise la méthode gourmande pour trouver l’arbre qui couvre le plus petit coût. L’algorithme traite le graphique comme une forêt et traite chaque nœud qu’il possède comme une arborescence distincte. Un arbre n’est connecté à un autre arbre que si le coût est le plus bas parmi toutes les options disponibles et ne viole pas les attributs MST.

Implémentation python de l’algorithme de Kruskal :

Je me suis basé sur un travail trouvé sur Github : https://github.com/this-is-shreya/networkx-graph-theory/blob/main/Minimum%20spanning%20tree%20using%20Kruskal%20algorithm.py

Le point intéressant et qu’il utilise la bibliothèque networkx : NetworkX est un progiciel Python utilisé pour créer, manipuler et étudier la structure, la dynamique et les fonctions de réseaux complexes.

https://networkx.org/

import networkx as nx
 
H= nx.Graph() 
H.add_edges_from([
                        (1,2), 
                        (1,3), 
                        (3,2), 
                        (1,6), 
                        (3,5),
                        (4,2),
                        (2,3),
                        (3,1),
                        (4,0)])
 
nx.draw(H, with_labels=True, font_weight='bold')

for i in range(4):
    (node1, node2)=list(H.edges)[i]
    H.add_edge(node1, node2)

    if nx.cycle_basis(H)!=[]:
        H.remove_edge(node1,node2)

b=list(H.edges(data='weight'))
min_weight=0
for i in range(len(b)):
    (src,dest,w)=b[i]
    min_weight=min_weight+int(1)
print("L'arbre couvrant minimal est ",min_weight)

Liens externes :

Liens externes – Algorithme de Kruskal

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 de Kruskal 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/