所以,我必须找到连续子集的最大和,我在python中遵循这个算法。
def SubSeq(list):
final_list = None
suming = 0
for start in range(len(list)):
for end in range(start+1, len(list)+1):
subseq = list[start:end]
summation= sum(list[start:end])
if summation > suming:
我的算法
假设我有一个二维的实数数组。我从这个数组中的一个特定的单元格开始,其中包含一个特别大的数字。我想标记其他单元格中的哪个应该属于上述开始单元格。规则是这样的:如果我找到了从开始单元格到另一个单元格的步行方式,则另一个单元格属于开始单元格。我只能在牢房里上下走动。我只能从一个数字较高的牢房走到一个号码较低的牢房。下面是我从中心9开始的一个例子
我的伪算法是
function Step(cellNr):
foreach neighborNr in neighbors_of(cellNr):
if array_value(neighborNr) < a
我有一个带有整数约束的LP,我想用Python用精确的算术来解决这个问题。事实上,我只需要一个可行的点。
编辑:“精确算术”在这里指有理数,无界枚举数和分母。
以前的尝试:
提到qsoptex,但是当我试图导入它时,我得到了ImportError: libqsopt_ex.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory,尽管据我所知,我给出了通向这个库的路径。
SoPlex在控制台上工作,但我找不到一个Python接口。
PySCIPOpt ()是SCIP的Python接口,包括SoPlex,但我不知道
我有这样的代码,它计算随机字符串之间的,以了解如何准确地重建输入的未知区域。为了获得好的统计数据,我需要多次迭代它,但是我当前的python实现太慢了。即使使用,目前运行一次也需要21秒钟,理想情况下,我希望运行它1000次。
#!/usr/bin/python
import random
import itertools
#test to see how many different unknowns are compatible with a set of LCS answers.
def lcs(x, y):
n = len(x)
m = len(y)
# tab
我正在努力理解这个问题:
给出了一个矩形布片,其中X和Y是正整数,其中X和Y是正整数,并列出了可以用该布制作的n个乘积。对于每一件产品i在1,n你知道,一个长方形的布的尺寸ai by bi是需要的,并且产品的最终售价是ci。假设ai,bi和ci都是正整数。你有一台机器,可以把任何长方形的布切割成两块,一是水平的,二是垂直的。设计一种算法,找出用Y块布切割X的最佳策略,从而使由此产生的产品得到最大的销售价格总和。你可以随心所欲地复制任意数量的产品,如果你想要的话,也可以不复制。
虽然我实际上已经正确地实现了动态规划解决方案,但我很难理解/证明为什么一个简单的问题解决方案会在指数时间内运行。首先,
的基本思想是:利用问题与其更简单而不是更小版本之间的关系。沃尔和弗洛伊德发表了他们的算法,没有提到动态规划。然而,这些算法无疑具有动态规划的特点,因此被认为是该技术的应用。
ALGORITHM Warshall(A[1..n, 1..n])
//ImplementsWarshall’s algorithm for computing the transitive closure
//Input: The adjacency matrix A of a digraph with n vertices
//Output: The transitive closure of