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关于python运动传感器算法解释的信息

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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)。

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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。

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