【python解决八皇后问题】教程文章相关的互联网学习教程文章

分布式唯一ID解决方案-雪花算法【代码】【图】

阅读大概需要3分钟 附源码 [toc]前言 单体架构的服务的日子已经一去不复返了。 当前系统业务和数据存储的复杂度都在提升,分布式系统是目前使用非常普遍的解决方案。 全局唯一 ID 几乎是所有设计系统时都会遇到的,全局唯一 ID 在存储和检索中有至关重要的作用。 ID生成器 在应用程序中,经常需要全局唯一的ID作为数据库主键。如何生成全局唯一ID? 首先,需要确定全局唯一ID是整型还是字符串?如果是字符串,那么现有的UUID就完全...

数据结构+算法--环形链表的创建和遍历 与 约瑟夫问题的解决【代码】【图】

单向环形链表&约瑟夫问题 什么是单向环形链表单向环形链表的创建和遍历约瑟夫问题约瑟夫问题解题思路代码实现 什么是单向环形链表单向环形链表的创建和遍历约瑟夫问题约瑟夫问题解题思路以下代码约瑟夫问题解决思路与上图解决思路有一点点区别,区别:1步骤应该改为“需要创建一个辅助指针(变量)helper,事先应该让helper指向序号为 startNo的小孩节点 的 前一个节点;再让first指向序号为 startNo的小孩节点。” 代码实现 impor...

去面试python程序员前要必须要解决的10个算法【代码】【图】

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 本文章来自腾讯云 作者:somenzz 想要学习Python?有问题得不到第一时间解决?来看看这里“1039649593”满足你的需求,资料都已经上传至文件中,可以自行下载!还有海量最新2020python学习资料。 点击查看 为什么练习算法是关键? 别像我刚开始解决问题时那样天真。尽管我认为时不时地破解几个算法很有趣,但...

遗传算法解决TSP问题 matlab【代码】【图】

matlab GA解决TSP问题 借鉴 智能优化算法及其MATLAB实例(第2版),纯手敲怕大家麻烦,并且将其选择过程实时可视化。 代码如下: clc;clearcity=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;...3238 1229;4196 1044;4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756;...2788 1491;2381 1676;1332 695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;...3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;3429 1908;3507 2376;...3394 2643;3439 ...

元启发式算法 | 遗传算法(GA)解决TSP问题(Python)【代码】【图】

元启发式算法 | 遗传算法(GA)解决TSP问题(Python) 文章目录 元启发式算法 | 遗传算法(GA)解决TSP问题(Python)1.GA基本概念与算法最简单的python实现2.对GA的思考和改进2.1 GA改进思路2.2 GA优缺点1.GA基本概念与算法最简单的python实现 遗传算法(Genetic Algorithm, GA),是一种通过模拟生物自然进化过程的随机搜索算法,主要思想是模拟生物进化论中自然选择和遗传学机理的生物进化过程。废话不多说,看看实现过程。 这里列出几个...

基于N-gram算法解决实际应用场景中的重复问题【代码】

基本原理可以参考我的另一篇博客:https://www.cnblogs.com/limingqi/p/12891738.html 本文主要基于N-gram算法解决实际应用场景中的重复问题,适用于标题重复,内容重复等文本的处理。 连续性重复问题: 例如:隆鼻隆鼻隆鼻隆鼻,隆鼻隆鼻隆鼻隆鼻。 去重之后:隆鼻,隆鼻。 我不喜欢双眼皮双眼皮双眼皮双眼皮双眼皮双眼皮双眼皮。 去重之后:我不喜欢双眼皮。 ...

遗传算法解决旅行商问题(CUDA版本)【代码】

前言 通过代码解释遗传算法解决旅行商问题的思路(CUDA版本,使用GPU并行加速)。 首先,定义常量参数 const int nCities = 99; //城市数量 const int GEN_OUT = 15; //最大代数 const int GEN_IN = 1; //最大代数 const int UNIT_NUM = 20000; //群体规模为20000 const int BlockDIm = 5;//开五个Block const int ThreadDIm = 200;//每个Blockl里开两百个线程 const int EachBlock = 20;//每个线程处理20个种群 const int Exchage =...

Python:遗传算法解决八皇后问题【代码】【图】

文章目录 1 八皇后问题2 遗传算法简介2.1 遗传算法的流程图2.2 遗传算法的详细步骤 3 思考过程4 我的程序4.1 程序14.2 程序24.3 程序3 5 评价 1 八皇后问题 有一个8乘8的棋盘,现在要将八个皇后放到棋盘上,满足:对于每一个皇后,在自己所在的行、列、两个对角线都没有其他皇后。2 遗传算法简介 遗传算法介绍。 2.1 遗传算法的流程图2.2 遗传算法的详细步骤3 思考过程 以下步骤: 1、染色体编码。首先规定同列只能出现一个皇后。每...

Tomcat关于DH算法问题解决办法【代码】

Tomcat 老版本存在的问题 Tomcat6的版本中是支持SSLv3和Diffie-Hellman算法的。研究人员指出,LogJam出现在常用的密钥交换加密演算法中(Diffie-Hellman key exchange),这个演算法让HTTPS、SSH、IPSec及SMTPS等网络协定产生共享的加密密钥,并建立安全连线。LogJam漏洞使黑客得以发动中间人攻击,让有漏洞的TLS连线降级为512-bit出口等级的密码交换安全性,再读取或修改经由TLS加密连线传输的资料。该漏洞情况与三月爆发的FREAK颇为...

递归算法解决“迷宫”问题【代码】【图】

递归-迷宫问题 代码思路使用二维数组 map[][] 模拟迷宫约定: 当 map[i][j] 为 0 表示该点没有走过 ;当为 1 表示墙;2 表示通路可以走 ;3 表示该点已经走过,但是走不通 setWay() 方法用于找路,true 表示该路可以走通,false 表示该路走不通 在走迷宫时,需要确定一个策略(方法) 下->右->上->左 , 一步一步向前试探,如果该点走不通,再回溯 每当走到一个点时,将该点置为 2 ,暂时假设该路能走通,至于到底走不走得通,得看后面...

JavaScript版数据结构与算法 轻松解决前端算法面试 (完整)微心:NoBug1024【图】

加微心:NoBug1024,各大机构均有,学习课程基本上10元一个,欢迎来撩!共同成长与进步!面对当前的大环境,跳槽就业并不容易。单单做好业务开发,已经无法满足企业对中高级前端的要求。从求职角度,你需要在面试前建立自己的算法技术体系。从个人发展的角度,掌握数据结构与算法,有助于更好地阅读源码和设计编写一些复杂的工具。本课程带你用JS语言解决LeetCode上的经典算法题,对每一道题都进行线上测试,每题都有时间/空间复杂...

完美解决方案-雪花算法ID到前端之后精度丢失问题【代码】

最近公司的一个项目组要把以前的单体应用进行为服务拆分,表的ID主键使用Mybatis plus默认 的雪花算法来生成。 快下班的时候,小伙伴跑过来找我,:“快给我看看这问题,卡这卡了小半天了!”。连拉带拽,连哄带骗的把我拉到他的电脑前面。这位小伙伴在我看来技术不算是大牛,但经验也很丰富了。他都卡了半天的问题,应该不是小问题,如果我一时半会搞不定,真的是耽误我下班了,所以我很不情愿的在他的位置坐了下来。 一、现象是这...

全排列算法及解决数字搭积木问题【代码】【图】

如果你是做这道题不会,那么你可以看这道题的解题思路,如果你是不太理解全排列算法,那么你可以通过这个题来理解。 题目描述: 小明最近喜欢搭数字积木。一共有10块积木,每个积木上有一个数字,0~9。 搭积木规则: 每个积木放到其它两个积木的上面,并且一定比下面的两个积木数字小。 最后搭成4层的金字塔形,必须用完所有的积木。 下面是两种合格的搭法:请你计算这样的搭法一共有多少种? 分析 一共有10个数字,要我们把所有可...

深入了解机器学习决策树模型——C8-5算法,分层次解决【图】

信息增益比 首先,我们来看信息增益的问题。前面说了,如果我们单纯地用信息增益去筛选划分的特征,那么很容易陷入陷阱当中,选择了取值更多的特征。 针对这个问题,我们可以做一点调整,我们把信息增益改成信息增益比。所谓的信息增益比就是用信息增益除以我们这个划分本身的信息熵,从而得到一个比值。对于分叉很多的特征,它的自身的信息熵也会很大。因为分叉多,必然导致纯度很低。所以我们这样可以均衡一下特征分叉带来的偏差...

利用遗传算法解决车间调度问题【代码】【图】

在前两篇博客里面,我们重点讲解了利用随机搜索的方法解决车间调度问题,流程图如下:在本篇博客中,我们将介绍如何利用遗传算法来解决车间调度问题。具体的算法流程图如下: 与上面流程图相对应的遗传算法的整体代码如下: import random 1 """ pop是种群,种群中的每个个体是一个二元组,格式为:(该可行解的总完成时间, 可行解编码列表)""" 2 pop = [(ComputeStartTimes(g, I)[-1], g) for g in InitPopulation(ps, I)]3 ...