組み合わせアルゴリズム
このプログラムのアイデアは、添字が 1 から m までの数値を表す配列を開くことです。配列要素の値は 1 であり、その添字
で表される数値が選択されることを意味します。 、0の場合は選択されていません。
まず初期化し、配列の最初の n 要素を 1 に設定します。これは、最初の組み合わせが最初の n 個の数値であることを示します。
次に、配列要素の値の「10」の組み合わせを左から右にスキャンし、最初の「10」の組み合わせを見つけたら、それを
「01」の組み合わせに変更し、同時にすべての「」を移動します。その左側の 1 は、 の左端の配列になります。
最初の「1」が配列の m-n 位置に移動すると、つまり n 個の「1」がすべて右端に移動すると、最後の組み合わせに到達します。
たとえば、5 つから 3 つを選択する組み合わせを見つけます:
1 1 1 0 0 //1,2,3
1 1 0 1 0 //1,2,4
1 0 1 1 0 //1,3 ,4
0 1 1 1 0 //2,3,4
1 1 0 0 1 //1,2,5
1 0 1 0 1 //1,3,5
0 1 1 0 1 //2,3,5
1 0 0 1 1 //1,4,5
0 1 0 1 1 //2,4,5
0 0 1 1 1 // 3,4, 5
Python を使用して実装します:
group = [1, 1, 1, 0, 0, 0] group_len = len(group) #计算次数 ret = [group] ret_num = (group_len * (group_len - 1) * (group_len - 2)) / 6 for i in xrange(ret_num - 1): '第一步:先把10换成01' number1_loc = group.index(1) number0_loc = group.index(0) #替换位置从第一个0的位置开始 location = number0_loc #判断第一个0和第一个1的位置哪个在前, #如果第一个0的位置小于第一个1的位置, #那么替换位置从第一个1位置后面找起 if number0_loc < number1_loc: location = group[number1_loc:].index(0) + number1_loc group[location] = 1 group[location - 1] = 0 '第二步:把第一个10前面的所有1放在数组的最左边' if location - 3 >= 0: if group[location - 3] == 1 and group[location - 2] == 1: group[location - 3] = 0 group[location - 2] = 0 group[0] = 1 group[1] = 1 elif group[location - 3] == 1: group[location - 3] = 0 group[0] = 1 elif group[location - 2] == 1: group[location - 2] = 0 group[0] = 1 print group ret.append(group)
完全な置換アルゴリズム
1 から N まで、合計 N の完全な置換を出力します。ストリップ。
分析: N ベースの方法を使用します。 N 個のセルの配列を想定し、最初のセルに 1 つ追加し、完全な N に達したら
1 つ追加します。加算するたびに、各ビット配列単位が重複しているかどうかを確認し、重複があれば戻って加算操作を行い、重複がなければ配置計画が得られたことを意味する。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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