本文目录一览：
- 1、python中这个算法该怎么解释？求大神支招。
- 2、python算法设计的步骤有三步分别是
- 3、使用python算法如何解
- 4、python如何获取传感器数据
- 5、python能不能仿真传感器节点定位
python中这个算法该怎么解释？求大神支招。
乘法法则
规定复数的乘法按照以下的法则进行：
设z1=a+bi，z2=c+di(a、b、c、d∈R)是任意两个复数，那么它们的积(a+bi)(c+di)=(ac-bd)+(bc+ad)i.
其实就是把两个复数相乘，类似两个多项式相乘，展开得: ac+adi+bci+bdi^2，因为i^2=-1，所以结果是(ac－bd)+(bc+ad)i 。两个复数的积仍然是一个复数。
摘自:
python算法设计的步骤有三步分别是
1. 弄清楚题目的意思，列出题目的输入、输出、约束条件
其中又一道题目是这样的：“有一个mxn的矩阵，每一行从左到右是升序的，每一列从上到下是升序的。请实现一个函数，在矩阵中查找元素elem，找到则返回elem的位置。”题设只说了行和列是升序的，我在草稿纸上画了一个3x4的矩阵，里面的元素是1~12，于是我就想当然的认为矩阵的左上角是最小的元素，右下角是最大的元素。于是整个题目的思考方向就错了。
2. 思考怎样让算法的时间复杂度尽可能的小
继续以上面的题目为例子。可以有如下几种算法：
a. 遍历整个矩阵进行查找，那么复杂度为O(m*n)；
b. 因为每一行是有序的，所以可以对每一行进行二分查找，复杂度为O(m*logn)。但是这样只用到了行有序的性质。
c. 网上查了一下，最优的算法是从矩阵的左下角开始，比较左下角的元素（假设为X）与elem的大小，如果elem比X大，那么X所在的那一列元素就都被排除了，因为X是该列中最大的了，比X还大，那么肯定比X上面的都大；如果elem比X小，那么X所在的那一行就可以排除了，因为X是这一行里最小的了，比X还小那么肯定比X右边的都小。每迭代一次，矩阵的尺寸就缩小一行或一列。复杂度为O(max(m,n))。
可以先从复杂度较高的实现方法入手，然后再考虑如何利用题目的特定条件来降低复杂度。
3. 编写伪代码或代码
使用python算法如何解
解决方案
从一些测试案例开始总是好的做法。让我们从小的案例开始，看看能否找到某种规律。
． N = 1，1种爬楼方式：[1]
． N = 2，2种爬楼方式：[1,1]，[2]
． N = 3，3种爬楼方式：[1,2]，[1,1,1]，[2,1]
． N = 4，5种爬楼方式：[1,1,2]，[2,2]，[1,2,1]，[1,1,1,1]，[2,1,1]
你有没有注意到什么？请看N = 3时，爬完3阶楼梯的方法数量是3，基于N = 1和N = 2。存在什么关系？
爬完N = 3的两种方法是首先达到N = 1，然后再往上爬2步，或达到N = 2再向上爬1步。所以 f(3) = f(2) + f(1)。
这对N = 4是否成立呢？是的，这也是成立的。因为我们只能在达到第三个台阶然后再爬一步，或者在到了第二个台阶之后再爬两步这两种方式爬完4个台阶。所以f(4) = f(3) + f(2)。
所以关系如下： f(n) = f(n – 1) + f(n – 2)，且f(1) = 1和f(2) = 2。这就是斐波那契数列。
def fibonacci(n):
if n = 1:
return 1
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
当然，这很慢（O(2^N)）——我们要做很多重复的计算！通过迭代计算，我们可以更快：
def fibonacci(n):
a, b = 1, 2
for _ in range(n - 1):
a, b = b, a + b
return a
现在，让我们尝试概括我们学到的东西，看看是否可以应用到从集合X中取步数这个要求下的爬楼梯。类似的推理告诉我们，如果X = {1,3,5}，那么我们的算法应该是f(n) = f(n – 1) + f(n – 3) + f(n – 5)。如果n0，那么我们应该返回0，因为我们不能爬负数。
def staircase(n, X):
if n 0:
return 0
elif n == 0:
return 1
elif n in X:
return 1 + sum(staircase(n - x, X) for x in X if x n)
else:
return sum(staircase(n - x, X) for x in X if x n)
这也很慢（O(|X|^N)），因为也重复计算了。我们可以使用动态编程来加快速度。
每次的输入cache[i]将包含我们可以用集合X到达台阶i的方法的数量。然后，我们将使用与之前相同的递归从零开始构建数组：
def staircase(n, X):
cache = [0 for _ in range(n + 1)]
cache[0] = 1
for i in range(n + 1):
cache[i] += sum(cache[i - x] for x in X if i - x 0)
cache[i] += 1 if i in X else 0
return cache[-1]
现在时间复杂度为O(N * |X|)，空间复杂度为O(N)。
python如何获取传感器数据
python需要运行在windows、mac、linux这样的系统环境里，而这样的环境要拿到传感器的数据有几种方法。
可以通过zigbee转发数据，python第三方库中有pyserial这样的库通过配置串口数据、波特率等参数，能够接收到传感器数据，对数据进行处理后，再进行分析。
python能不能仿真传感器节点定位
能。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。python能仿真传感器节点定位。无线传感器网络中的节点定位是指传感器节点根据网络中少数已知节点的位置信息，通过一定的定位技术确定网络中别的节点的位置信息的过程。
