python挖礦演算法
⑴ 求一個Python的演算法，在N個數（0到13）中找到所有的相乘能得到任意輸入的數的組合。
[1] proct 函數計算列表元素乘積；
[2] subcombine 函數枚舉列表元素組合的全子集；
[3] for 語句塊驗證組合是否滿足條件；
⑵ Python演算法編程
1題：
Staff.txt員工信息單
14000
25000
36000
47000
57000
68000
710000
812000
915000
1020000
運行腳本：
#!/usr/bin/envpython
classTax:
def__init__(self,name,wage):
self.name=name
self.wage=float(wage)
deftax(self):
ifself.wage<=3000:
printself.name,'taxis0'
elifself.wage<=6000:
printself.name,'taxis',self.wage*0.05
elifself.wage<=10000:
printself.name,'taxis',self.wage*0.10
elifself.wage<=20000:
printself.name,'taxis',self.wage*0.20
elifself.wage<=100000:
printself.name,'taxis',self.wage*0.40
else:
printself.name,'taxis',self.wage*0.45
withopen('Staff.txt')asf:
d=f.readlines()
foriind:
count=Tax(i.split()[0],i.split()[1])
count.tax()
執行結果：
1taxis200.0
2taxis250.0
3taxis300.0
4taxis700.0
5taxis700.0
6taxis800.0
7taxis1000.0
8taxis2400.0
9taxis3000.0
10taxis4000.0
2題：
#!/usr/bin/envpython
printfilter(lambdax:x%3==0andx%5!=0,range(1000))
3題：
#!/usr/bin/envpython
sum1=0
count=6
defheight(x):
ifx==1orx==2:
return10
returnfloat(height(x-1))/2
foriinrange(1,count+1):
sum1+=height(int(i))
printsum1
4題：
#!/usr/bin/envpython
sum1=0
count=6
defheight(x):
ifx==10:
return0
return(height(x+1)+1)*2
printheight(0)
⑶ 學：如何用Python實現7種機器學習演算法（附
1.
線性回歸演算法 在線性回歸中,我們想要建立一個模型,來擬合一個因變數 y 與一個或多個獨立自變數(預測變數) x 之間的關系。 是一個目標變數,它是一個標量 線性回歸模型可以理解為一個非常簡單的神經網路:...
2.
Logistic 回歸演算法 在Logistic 回歸中,我們試圖對給定輸入特徵的線性組合進行建模,來得到其二元變數的輸出結果。例如,我們可以嘗試使用競選候選人花費的金錢和時間信息來預測選舉的結果(勝或負)
⑷ 有沒有同學用Python實現了BL演算法
編寫代碼過程中，加上了一些功能（例如f5一鍵編譯以及C艹用f8自動調用gdb等等），在這里給分享出來。
Cpp代碼
"編碼設置
set enc=utf-8
set fencs=utf-8,ucs-bom,shift-jis,gb18030,gbk,gb2312,cp936
"語言設置
set langmenu=zh_CN.UTF-8
set helplang=cn
if has("syntax")
syntax on
endif
""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""
⑸ python可以實現所有演算法嗎
那是當然。python 是一個通用語言。這一點難不倒它。 除非演算法是依賴特定的軟硬體環境。否則全部都可以實現。
現在大部分演算法都集中在大數據與人工智慧了。 基礎的演算法基本上沒有多少人研究了。 python 在大數據與人工智慧上支撐的庫很多。 游刃有餘。
最近在研究語義學習的演算法，用python 來實現非常快。 通常新演算法先用python 來寫，驗證完成後再轉換成其它的語言。
⑹ python實現lbfgs演算法,(1)maxima語言:CalCoefAB(Crb0) := block(
lbfgs你就當是種演算法好了，網上介紹很多，可以從bfgs開始看。這個難道要自己寫，最好找些現成的統計包。
⑺ 求計算演算法的復雜度 （Python寫的邏輯）
(a) 演算法復雜度為O(n)，因為只有一個while循環，且i<n，所以復雜度是線性級，僅跟n有關
(b) 演算法復雜度為O(n²)，實際上演算法復雜度為nxn/2 = n²/2，因為有for循環的嵌套
(c) 演算法復雜度為O(n)，因為只有while循環，盡管裡面i=ix2，但是這是常數級操作
(d) 演算法復雜度為O(log i)，這是對數級操作，每次i除以2，所以是log(i)base(2)
(e) 演算法復雜度為O(n log n)
(f) 演算法復雜度為O(2^i)，這是一個遞歸演算法，為指數級
(g) 演算法復雜度為O(n 2^n)，這是一個交換數據的演算法，是一個遞歸+一個for 循環
⑻ 請用Python實現CMAR演算法
1.將開始節點放入開放列表(開始節點的F和G值都視為0);
2.重復一下步驟:
i.在開放列表中查找具有最小F值的節點,並把查找到的節點作為當前節點;
ii.把當前節點從開放列表刪除, 加入到封閉列表;
iii.對當前節點相鄰的每一個節點依次執行以下步驟:
1.如果該相鄰節點不可通行或者該相鄰節點已經在封閉列表中,則什麼操作也不執行,繼續檢驗下一個節點;
2.如果該相鄰節點不在開放列表中,則將該節點添加到開放列表中, 並將該相鄰節點的父節點設為當前節點,同時保存該相鄰節點的G和F值;
3.如果該相鄰節點在開放列表中, 則判斷若經由當前節點到達該相鄰節點的G值是否小於原來保存的G值,若小於,則將該相鄰節點的父節點設為當前節點,並重新設置該相鄰節點的G和F值.
iv.循環結束條件:
當終點節點被加入到開放列表作為待檢驗節點時, 表示路徑被找到,此時應終止循環;
或者當開放列表為空,表明已無可以添加的新節點,而已檢驗的節點中沒有終點節點則意味著路徑無法被找到,此時也結束循環;
3.從終點節點開始沿父節點遍歷, 並保存整個遍歷到的節點坐標,遍歷所得的節點就是最後得到的路徑;
⑼ python演算法編程題，求代碼
這道題的核心在於設計演算法：
根據描述：這道題的編程思路應該是這樣的：任意三個數的和除以2=剩餘三個數中的任意兩數的平均值=游戲機的價格。
可以這樣做，把六個數放入數組中，做一個多層嵌套循環遍歷所有組合，當滿足上述條件時執行一個返回結果的動作，可能有不止一個答案。
⑽ 百錢百雞的python演算法
forcockinrange(1,20+1):
forheninrange(1,33+1):
forbiddyinrange(1,99+1):
if(5*cock+3*hen+biddy/3)==100:
if(cock+hen+biddy)==100:
ifbiddy%3==0:
printcock,hen,biddy
你也沒給價格，這個解答是假設公雞5塊，母雞3塊，小雞3隻1塊
*轉自互聯網
Python3編譯的話記得把print換成函數