蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题. 假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内), 如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值. 这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法. 编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. import ra

回溯法求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退.(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) 注:理论上,回溯法是在一棵树上进行全局搜索,但是并非每种情况都需要全局考虑,毕竟那样效率太低,且通过约束+限界可以减少好多不必要的搜索. 解决本问题思路:使用0/1序列表示物品的放入情况.将搜索看做一棵二叉树,二叉树的第

动态规划求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 动态规划核心:计算并存储小问题的最优解,并将这些最优解组合成大问题的最优解.(将原问题分解为若干子问题,然后自底向上,先求解最小的子问题,把结果存储在表格中,再求解大的子问题时,直接从表格中查询小的子问题的解,避免重复计算,从而让提高算法效率) 解决本问题思路:对于第 i 个物品,放入后可以取得最大的价值,那么,前 i-1 个物品在背包容量为 w-

点此看题面 大致题意: 给你某些点的度数,其余点度数任意,让你求有多少种符合条件的无根树. \(prufer\)序列 一道弱化版的题目:[洛谷2290][HNOI2004] 树的计数. 这同样也是一道利用\(prufer\)序列求解的题. 还是考虑到由\(prufer\)序列得到的结论:对于给定度数为\(d_{1\sim n}\)的一棵无根树共有\(\frac{(n-2)!}{\prod_{i=1}^n(d_i-1)!}\)种情况. 但这次就不能直接套公式了. 推式子 考虑对于已知度数的点,设其

蒙特卡罗方法求解圆周率 随机向一个正方形以及其内切圆(半径为1)的图形中随机抛洒大量的点,计算每个点到圆心的距离从而判断该点在圆内或圆外,用圆内的点除以总点数就是π/4的值.点数越多,值就越精确. 具体算法如下: 运算结果:

Python 2.7 Pycharm 1.直接File>Settings>Project>InterPreter ,点击右侧'+' 弹出Available packages窗口,搜索Cvxopt,Install Package,结果失败. 2.知乎方法:pip install cvxopt-xxx.whl step1.  下载对应版本 cvxopt-xxx.whl安装包, http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#cvxopt step2. 

Python之进度条及π的计算 文本进度条 1.  简单的开始 这是利用print()函数来实现简单的非刷新文本进度条.它的基本思想是按照任务执行百分比将整个任务划分为100个单位,每执行N%输出一次进度条. 为了模拟任务处理的时间效果,需要调用Python标准时间库time. 完整代码如下: import time scale=10 print("-----执行开始-----") for i in range(scale+1): a,b='**'*i,'..'*(scale-i) c

  读了阮一峰的蒙特卡罗方法入门,用概率统计的方式求解棘手的数学问题还挺有意思的,尤其是利用正方形和它的内切圆之间的面积关系来建模求解圆周率的方法精巧又简单,比投针实验好理解也好实现多了.建模可不是Matlab或者MAST/VHDL语言的专利,既然tcl/tk脚本也有内置的随机数产成函数rand(),那么我用tcl/tk建模计算圆周率也应该不在话下. 建模思想 正方形内部有一个相切的圆,它们的面积之比是π/4. 在这个正方形内部,随机产生足够多的点,计算它们与中心点的距离,从而判断是否落在圆的内

遗传算法中包含了如下5个基本要素: (1)对参数进行编码: (2)设定初始种群大小: (3)适应度函数的设计: (4)遗传操作设计: (5)控制参数设定(包括种群大小.最大进化代数.交叉率.变异率等). 下面使用python编程对中国28个省会城市的TSP问题进行了求解,python的版本是2.7.14.百度地图提供了JavaScript API,能够很方便地获取各城市之间的路径距离.这里有一段获取28个城市之间距离的JS代码,将其复制到百度地图JavaScript API的一些示例网页上,然后

1.最优化问题建模 最优化问题的三要素是决策变量.目标函数和约束条件. (1)分析影响结果的因素是什么,确定决策变量 (2)决策变量与优化目标的关系是什么,确定目标函数 (3)决策变量所受的限制条件是什么,确定约束条件 最优化问题的建模,通常按照以下步骤进行: (1)问题定义,确定决策变量.目标函数和约束条件: (2)模型构建,由问题描述建立数学方程,并转化为标准形式的数学模型: (3)模型求解,用标准模型的优化算法对模型求解,得到优化结果: (4)模型检验,统计检验和灵敏度分析. 欢迎关注 Y

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客:http://fuxuemingzhu.cn/ 个人微信公众号:负雪明烛 目录 题目描述 解题方法 动态规划 日期 题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/qing-wa-tiao-tai-jie-wen-ti-lcof/ 题目描述 一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级台阶.求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法. 答案需要取模 1e9+7(1000000007),如计算初始结果为:

部分转载自:https://blog.csdn.net/daniel960601/article/details/79121055 圆周率π是一个无理数,没有任何一个精确公式能够计算π值,π的计算只能采用近似算法. 国际公认的π值计算采用蒙特卡洛方法. 一.蒙特卡洛方法 蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法.当所求解的问题是某种事件出现的概率,或某随机变量的期望值时,可以通过某种"试验"方法求解. 简单说,蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法. 二.π值的

题目:  最大子数组 给定一个整数数组,找到一个具有最大和的子数组,返回其最大和. 样例 给出数组[−2,2,−3,4,−1,2,1,−5,3],符合要求的子数组为[4,−1,2,1],其最大和为6 注意 子数组最少包含一个数 挑战 要求时间复杂度为O(n) 解题: 通过率37%,一定是暴力,时间复杂度O(N3)刷出来的成绩... 动态规划求解,维基百科, 下面程序半个暴力吧,时间复杂度O(n2) Java程序: public class Solution { /** * @param nums

Amicable chains The proper divisors of a number are all the divisors excluding the number itself. For example, the proper divisors of 28 are 1, 2, 4, 7, and 14. As the sum of these divisors is equal to 28, we call it a perfect number. Interestingly t

题目: 爬楼梯 假设你正在爬楼梯,需要n步你才能到达顶部.但每次你只能爬一步或者两步,你能有多少种不同的方法爬到楼顶部? 样例 比如n=3,中不同的方法 返回 3 解题: 动态规划题目,同时还是有顺序的,把n拆成 1 .2 的组合 有多少种方式,动态规划,掌握的不好,不能够灵活运行,看看这个能否自己解决.表示没有成功,,九章找的程序... 更新 对 n个的台阶,最后一次走,可以走一个台阶,也可以走两个台阶,则f(n) = f(n-1) + f(n-1) 初始值:f(1) = 1  f(2) =

题型:从数组中选择不相邻元素,求和最大 (1)对于数组中的每个元素,都存在两种可能性:(1)选择(2)不选择,所以对于这类问题,暴力方法(递归思路)的时间复杂度为:O(2^n): (2)递归思路中往往会包含大量的重复计算,从时间角度出发,我们一般都会使用动态规划的方法来解决这类问题:而动态规划的核心思想就是:使用变量或者数组来记录重复出现的部分,这样会大大减少计算量,节省时间. (3)在使用动态规划的方法解决这类问题时,一般过程是: 最好先使用暴力分析的方法,按照题意将原题中给出的案例推导出来,

原文:https://www.cnblogs.com/ws0751/p/8361353.html#top 登月图片消噪   scipy.fftpack模块用来计算快速傅里叶变换速度比传统傅里叶变换更快,是对之前算法的改进图片是二维数据,注意使用fftpack的二维转变方法   import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %mat

如果觉得资源不错,友情转发,贵在分享!!! 少儿编程Scratch: 少儿编程Scratch第一讲:Scratch完美的初体验少儿编程Scratch第二讲:奇妙的接球小游戏少儿编程Scratch第三讲:宇宙大战.枪战游戏少儿编程Scratch第四讲:射击游戏的制作,克隆的奥秘少儿编程第五讲:Scratch练习一坐标和移动少儿编程Scratch第六讲:抽奖游戏之造型.随机和广播少儿编程Scratch第七讲:字母雨打字练习少儿编程Scratch第八讲:变量和太空大战少儿编程Scratch第九讲:小猫

登月图片消噪   scipy.fftpack模块用来计算快速傅里叶变换速度比传统傅里叶变换更快,是对之前算法的改进图片是二维数据,注意使用fftpack的二维转变方法   import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline   # scipy的快速傅里叶变换函数 from scipy.fftpack

圆周率的计算 ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬描述‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬ 求解圆周率可以采用蒙特卡罗方法,在一个正方形中撒点,根据在1/4圆内点的数量占总撒点数的比例计算

原文:Programiz 协议:CC BY-NC-SA 4.0 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远. 在线阅读 ApacheCN 学习资源 目录 Programiz C 语言教程 C 简介 C 关键字和标识符 C 变量,常量和字面值 C 数据类型 C 输入输出(I/O) C 编程运算符 C 简单示例 C 流程控制 C if...else语句 C for循环 C while和do...while循环 C break和continue C switch语句 C got