文章目录一、引论1.商人安全过河2.循环比赛名次3.数列问题4.通信网络设计5.多阶段最优生产计划6.最短路线问题二、动态规划问题1.基本概念（一）阶段（二）状态（三）决策（四）策略（五）状态转移方程（六）指标函数和最优值函数2.基本方程3.以最短路说明基本思想4.最短路径问题5.最长单调上升子序列6.最大连续子段和三、图与网络1.图与网络的发展简史（一）七桥问题（二）随机图（三）小世界实验（六度理论）（四）弱连接的强度2.图的基本概念（一）无向图和有向图（二）无权图和加权图（三）多重图和简单图（四）链、圈、路、回路（五）连通图（六）子图、支撑子图（七）树、支撑树3.图的常用概念（一）节点的度

我正在尝试生成随机数，但仅某些数字。我知道要生成一个0到10之间的随机数，您会使用:arc4random_uniform(11)但是，如果我想生成一个介于3、5、8和10之间的随机数怎么办？ 最佳答案 Vacawama是对的，应该受到赞扬。再想一想。选择你想要的数字并将它们放入一个数组中。然后使用数组的索引获取[3,5,8,10]数组索引从零开始；[0:3,1:5,2:8,3:10]。在arc4random中使用“4”将使您可以在0-3之间进行选择。 关于ios-从离散选择中生成随机整数

我正在使用JavaFx制作一个GUI，我需要只允许选择integers的slider。我知道我可以使用snapToTicks，但在拉动“旋钮”时，它仍然可以表示一个非整数值。我想摆脱它。它弄乱了链接到它的其他组件。基本上，我想要类似Swing的JSlider的东西，但带有JavaFx。可能吗？我一直在寻找，但找不到任何东西。 最佳答案 您可以简单地向valueProperty添加一个监听器Slider然后你可以设置integervalue新的Number值:slider.valueProperty().addListener((ob

我正在尝试创建一个直方图，以显示离散星级(1-5)中每个值的评分数量。每个值应该有一个条形，在x轴上，唯一要显示的数字是每个条形下方(居中)的[1,2,3,4,5]。我尝试将bin的数量设置为5或将它们的范围设置为0-7，但这会创建跨越值的条形(如提供的图像所示)这是我试过的代码(pandas和numpy):df.stars.hist()和hist,bins=np.histogram(x1,bins=5)ax.bar(bins[:-1],hist.astype(np.float32)/hist.sum(),width=(bins[1]-bins[0]),color="blue")

我正在更新一些我使用pymc2到pymc3的计算，当我的模型上有一些离散随机变量时，我在采样器行为方面遇到了一些问题。例如，考虑以下使用pymc2的模型:importpymcaspmN=100data=10p=pm.Beta('p',alpha=1.0,beta=1.0)q=pm.Beta('q',alpha=1.0,beta=1.0)A=pm.Binomial('A',N,p)X=pm.Binomial('x',A,q,observed=True,value=data)它并不能真正代表任何东西，它只是一个模型，其中一个未观察到的变量是离散的。当我使用pymc2对该模型进行采样时，我得

我正在使用datetime.fromtimestamp将纪元时间转换为本地时间。我发现datetime.fromtimestamp在某个时间点离散跳跃了一个小时，我完全不明白为什么会这样。(我还使用time.mktime将日期时间对象转换为纪元时间，assuggestedbyRaymondHettinger。我不确定这是否是这个问题的相关信息，所以我说以防万一。)Python2.7.1+(r271:86832,Apr112011,18:05:24)[GCC4.5.2]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formorein

我正在尝试优化具有多个输入变量(在24到30之间)的目标函数。这些变量是三个不同统计变量的样本，目标函数值是t检验概率值。误差函数表示期望和实际t检验概率之间的误差(差的平方和)。对于所有三个t检验，我只能接受误差小于1e-8的解决方案。我使用的是scipy.optimize.fmin，效果很好。有许多目标函数变为零的解决方案。问题是我需要找到一个解决方案，其中变量在0到10.0之间，并且是整数或者小数部分不超过一位。有效值的示例是01035.56.8。无效值示例:-32.2330或0.16666667。我碰巧知道至少有一个解决方案，因为目标值来自实际测量数据。原来的资料丢了，我的任务

我的意思是这样的:我有一个DataFrame，其中的列可能是分类的或名义的。对于每个观察(行)，我想生成一个新行，其中变量的每个可能值现在都是它自己的二进制变量。例如这个矩阵(第一行是列标签)'a''b''c'one0.20two0.41two0.90three0.12one0.04two0.25会被转换成这样:'a''b''c'onetwothree[0.0,0.2)[0.2,0.4)[0.4,0.6)[0.6,0.8)[0.8,1.0]01234510001000100000010000010100000100000110000000110000001000100100000000

基于thissolution，我想制作一个只允许指定值的slider，slider本身也是离散的，slider只有在选择了一个新点时才会移动(所以基本上是单选按钮的slider版本)。例如，如果我在当前点附近但不准确地单击，则slider不应更改并且绘图不应重绘。我得到了很好的效果，但结果是滞后的:如果我在下面的示例中交替单击1和10，slider会正确更新，但移动点总是跳到以前的值。我该如何解决:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.widgetsimportSliderclassChangingPlot(

我想优化所有30x30矩阵，其中的条目为0或1。我的目标函数是行列式。一种方法是使用某种随机梯度下降法或模拟退火法。我看了scipy.optimize但据我所知，它似乎不支持这种优化。scipy.optimize.basinhopping看起来很诱人，但似乎需要连续的变量。Python中是否有用于这种一般离散优化的任何工具？ 最佳答案 我认为geneticalgorithm在这种情况下可能工作得很好。这是一个使用deap组合在一起的简单示例，大致基于他们的例子here:importnumpyasnpimportdeapfromdea