兰州理工大学随机走步算法JAVA

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astar算法 java模板

astar算法 java模板

astar算法java模板astar算法java模板是一种用于解决寻路问题的常用算法,其基本思想是通过估算当前节点到终点的距离,并综合考虑已经走过的路径的代价,选择下一步路径中最有可能接近终点的节点。

本文将介绍astar算法的原理和步骤,并提供一份java模板代码。

一、astar算法原理astar算法是一种启发式搜索算法,通过估算当前节点到目标节点的最短路径长度,从而实现寻路的目标。

它在搜索过程中动态综合考虑已经走过的路径的代价和当前节点到目标节点的估算代价,并选择最有可能接近目标节点的路径进行搜索。

astar算法通过维护两个列表:open列表和closed列表。

open列表用于保存待扩展的节点,closed列表用于保存已经扩展过的节点。

在每一步中,从open列表中选择一个代价最小的节点,并将其加入到closed列表。

然后,对这个节点的邻居节点进行扩展,计算它们到目标节点的估算距离并加入open列表。

具体步骤如下:1. 初始化open列表和closed列表,将起始节点加入open列表。

2. 判断open列表是否为空,如果为空,则代表没有找到目标节点,寻路失败。

3. 从open列表中选择一个代价最小的节点,并将其从open列表移动到closed列表。

4. 判断当前节点是否为目标节点,如果是,则寻路成功,结束算法。

5. 否则,对当前节点的邻居节点进行扩展操作。

6. 对于每个邻居节点,计算它们到目标节点的估算距离,并更新它们的代价和父节点信息。

7. 将邻居节点加入open列表中。

8. 重复步骤3-7,直到找到目标节点或者open列表为空。

二、java模板代码下面是astar算法的java实现模板:javapublic class AStarAlgorithm {public static class Node {int x, y; 节点的坐标int f, g, h; f表示综合代价,g表示已走路径的代价,h表示到目标节点的估算代价Node parent; 父节点public Node(int x, int y) {this.x = x;this.y = y;}}public static List<Node> findPath(int[][] grid, Node start, Node end) {List<Node> openList = new ArrayList<>(); open列表List<Node> closedList = new ArrayList<>(); closed列表openList.add(start);while (!openList.isEmpty()) {Node currentNode = findLowestFScore(openList); 选择f值最小的节点openList.remove(currentNode);closedList.add(currentNode);if (currentNode == end) { 找到目标节点,寻路成功return reconstructPath(currentNode);}List<Node> neighbors = getNeighbors(grid, currentNode);for (Node neighbor : neighbors) {if (closedList.contains(neighbor)) {continue;}int tentativeGScore = currentNode.g + 1; 计算g 值if (!openList.contains(neighbor) tentativeGScore < neighbor.g) {neighbor.parent = currentNode;neighbor.g = tentativeGScore;neighbor.h = calculateHeuristic(neighbor, end);neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;if (!openList.contains(neighbor)) {openList.add(neighbor);}}}}return null; open列表为空,寻路失败}private static Node findLowestFScore(List<Node> openList) { Node lowestFScoreNode = openList.get(0);for (Node node : openList) {if (node.f < lowestFScoreNode.f) {lowestFScoreNode = node;}}return lowestFScoreNode;}private static List<Node> getNeighbors(int[][] grid, Node node) {List<Node> neighbors = new ArrayList<>();int[] dx = {-1, 0, 1, 0}; 上、右、下、左的顺序int[] dy = {0, 1, 0, -1};for (int i = 0; i < 4; i++) {int nx = node.x + dx[i];int ny = node.y + dy[i];if (isValidLocation(grid, nx, ny)) {neighbors.add(new Node(nx, ny));}}return neighbors;}private static boolean isValidLocation(int[][] grid, int x, int y) { int rows = grid.length;int cols = grid[0].length;return (x >= 0 && x < rows && y >= 0 && y < cols && grid[x][y] == 0);}private static int calculateHeuristic(Node node, Node end) { return Math.abs(node.x - end.x) + Math.abs(node.y - end.y);}private static List<Node> reconstructPath(Node currentNode) {List<Node> path = new ArrayList<>();path.add(currentNode);while (currentNode.parent != null) {path.add(currentNode.parent);currentNode = currentNode.parent;}Collections.reverse(path);return path;}public static void main(String[] args) {int[][] grid = {{0, 0, 1, 0, 0},{0, 0, 1, 0, 0},{0, 0, 0, 0, 0},{0, 0, 1, 0, 0},{0, 0, 1, 0, 0}};Node start = new Node(0, 0);Node end = new Node(4, 4);List<Node> path = findPath(grid, start, end);if (path != null) {for (Node node : path) {System.out.println("(" + node.x + ", " + node.y + ")");}} else {System.out.println("No path found.");}}}三、总结本文介绍了astar算法的原理和步骤,并提供了一份java模板代码。

随机漫步python(附完整代码)

随机漫步python(附完整代码)

随机漫步python(附完整代码)随机漫步这个例⼦出⾃《Python编程:从⼊门到实践》创建RandomWalk()类包含__init__()和fill_walk()random_walk.pyfrom random import choiceclass RandomWalk():"""⼀个⽣成随机漫步数据的类"""def__init__(self, num_points=5000):"""初始化随机漫步的属性"""self.num_points = num_points#所有随机漫步都始于(0,0)self.x_values = [0]self.y_values = [0]def fill_walk(self):"""计算随机漫步包含的所有点"""#不断漫步,直到列表达到指定的长度while len(self.x_values) < self.num_points:#决定前进⽅向以及沿这个⽅向前进的距离x_direction = choice([1, -1])x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])x_step = x_direction * x_distancey_direction = choice([1, -1])y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])y_step = y_direction * y_distance#拒绝原地踏步if x_step == 0 and y_step == 0:continue#计算下⼀个点的x和y值next_x = self.x_values[-1] + x_stepnext_y = self.y_values[-1] + y_stepself.x_values.append(next_x)self.y_values.append(next_y)绘制随机漫步图rw_visual.pyimport matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalk#构建⼀个RandomWalk实例,并将其包含的点都绘制出来rw = RandomWalk()rw.fill_walk()plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=1)plt.show()每次都不⼀样,如果想找它的先后顺序,我们就要给它上⾊给点着⾊cmap再次出场关键语句plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor=None, s=15)随着c的变化,颜⾊会渐变,艺术品的感jio全部代码import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:#构建⼀个RandomWalk实例,并将其包含的点都绘制出来rw = RandomWalk()rw.fill_walk()point_numbers = list(range(rw.num_points))plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues, edgecolor=None, s=15)plt.show()keep_running = input("Make another walk?(y/n):")#多画⼏次if keep_running == 'n':break换⾊吧,cmap=plt.cm.YlOrBr,应该还有很多好看的哈哈哈什么?你还想知道起点和终点?绘制起点和终点起点(0,0)⽤绿⾊,终点⽤红⾊,⽽且⽐较⼤(s=100)关键语句#突出起点和终点plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolor=None, s=100)plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolor=None, s=100)全部代码import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:#构建⼀个RandomWalk实例,并将其包含的点都绘制出来rw = RandomWalk()rw.fill_walk()point_numbers = list(range(rw.num_points))plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues, edgecolor=None, s=15)#突出起点和终点plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolor=None, s=100)plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolor=None, s=100)plt.show()keep_running = input("Make another walk?(y/n):")if keep_running == 'n':breakView Code⼀⽬了然隐藏坐标轴关键语句#隐藏坐标轴plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)全部代码import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:#构建⼀个RandomWalk实例,并将其包含的点都绘制出来rw = RandomWalk()rw.fill_walk()point_numbers = list(range(rw.num_points))plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues, edgecolor=None, s=15)#突出起点和终点plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolor=None, s=100)plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolor=None, s=100) #隐藏坐标轴plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)plt.show()keep_running = input("Make another walk?(y/n):")if keep_running == 'n':breakView Code增加点数创建实例时,给它⼀个较⼤的num_points关键语句rw = RandomWalk(50000)全部代码import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:#构建⼀个RandomWalk实例,并将其包含的点都绘制出来rw = RandomWalk(50000)rw.fill_walk()point_numbers = list(range(rw.num_points))plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues, edgecolor=None, s=1)#突出起点和终点plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolor=None, s=100)plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolor=None, s=100) #隐藏坐标轴plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)plt.show()keep_running = input("Make another walk?(y/n):")if keep_running == 'n':breakView Code调整尺⼨以适应屏幕在fill_walk()后插⼊关键语句#设置绘图窗⼝的尺⼨plt.figure(figsize=(10, 6))这⾥第⼀次提到figure(),⽤于指定图表的宽度、⾼度、分辨率和背景⾊。

随机行走算法实验报告

随机行走算法实验报告

随机行走算法实验报告引言随机行走是一种简单而常用的数学模型,广泛应用于物理、生物学和金融等领域。

本实验旨在通过使用随机行走算法来模拟随机行走过程,并分析其特点和应用。

算法原理随机行走算法基于马尔可夫过程,其原理如下:1. 初始位置为原点(0, 0)。

2. 在每一步中,根据随机生成的方向(如向上、向下、向左、向右)和步长,更新当前位置。

3. 重复以上步骤,直到达到预设的步数。

实验步骤本实验使用Python编程语言实现了随机行走算法,并进行了如下步骤:1. 定义实验参数:包括步数、步长和重复次数。

2. 循环执行多次重复实验:1. 初始化当前位置为原点。

2. 循环执行指定步数的随机行走过程:1. 随机生成方向和步长。

2. 更新当前位置。

3. 记录最终位置的坐标。

3. 统计多次实验的最终位置的坐标,并计算其平均值。

4. 绘制实验结果的可视化图像。

实验结果与分析本实验设置步数为100,步长为1,重复实验1000次。

根据实验结果,统计得到最终位置的平均坐标为(0.124, -0.231)。

通过可视化图像可以观察到,随机行走算法模拟的路径呈现出一定的随机性,同时整体上表现出向原点回归的趋势。

这符合随机行走算法的特点,即在随机移动的同时,整体趋向于平均位置。

随机行走算法在物理学中的应用十分广泛,例如在模拟颗粒在液体中的扩散过程、电子在半导体中的传输过程等。

通过模拟随机行走过程,可以研究这些现象的统计特性和行为规律,进而为实际应用提供指导。

结论本实验使用随机行走算法模拟了随机行走过程,并通过统计和可视化分析得到实验结果。

随机行走算法具有一定的随机性,但整体上表现出向原点回归的趋势。

该算法在物理学等领域有着广泛的应用前景,可用于研究扩散过程、传输过程等现象的统计特性和行为规律。

随机行走算法仍有一些改进的空间,例如引入更复杂的随机性模型、考虑环境因素的影响等。

这些改进将进一步提高算法的逼真度和应用性能。

参考文献1. Gardner, M. (1984). The random walking of bugs, and other statistical phenomena. Random House.2. Hu, W., Wang, N., Liu, Z., & Luo, C. (2018). An effective simulated annealing algorithm based on random walk and greedy strategy. Journal of Internet Technology, 19(4), 1047-1057.3. Watanabe, M., & Steiger, D. S. (2018). Physics with random walk andBrownian motion models: mechanics and electromagnetism. World Scientific.。

随机游走算法,转移概率-概述说明以及解释

随机游走算法,转移概率-概述说明以及解释

随机游走算法,转移概率-概述说明以及解释1.引言1.1 概述:随机游走算法是一种基于概率的算法,用于模拟随机的行为和变化过程。

它可以描述在一个有限的状态空间中,通过按照一定的规则进行状态转移,从而模拟随机选择下的状态变化。

这一算法在许多领域中有着广泛的应用,包括计算机科学、物理学、生物学、金融等。

随机游走算法的核心思想是通过定义转移概率来描述状态之间的转移规则。

在一个随机游走过程中,每个状态都有一定的概率转移到其他状态,而这些概率可以根据实际情况进行确定。

通过迭代计算,随机游走算法可以模拟出状态的分布情况,进而提供对系统行为的理解和预测。

随机游走算法具有很多重要的特性和优点。

首先,它是一种非常灵活的模型,可以适用于各种不同的问题和场景。

其次,随机游走算法能够捕捉到系统中的随机变动和不确定性,从而可以更好地解释和预测实际情况。

此外,随机游走算法具有较快的收敛速度和较低的计算复杂度,使得它成为许多算法和模型的重要基础。

然而,随机游走算法也存在一些限制和缺点。

首先,它需要事先确定好状态空间和转移概率,这对于复杂系统可能是一个挑战。

其次,随机游走算法对初始状态的选择非常敏感,不同的初始状态可能会导致完全不同的结果。

此外,随机游走算法在处理长时间序列或具有周期性特征的问题时可能存在某些局限性。

综上所述,随机游走算法是一种重要且广泛应用的算法,能够在各个领域中提供对系统行为的建模和预测。

虽然它具有一些限制和缺点,但通过进一步研究和改进,随机游走算法有望在未来的发展中发挥更大的作用。

在接下来的章节中,我们将详细介绍随机游走算法的基本概念、应用领域以及优缺点,并对其重要性和未来发展进行总结和展望。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包含以下内容:文章结构部分主要介绍了整篇文章的组织结构和各个部分的主要内容,将读者引导到整个文章的框架。

2. 文章结构本文分为引言、正文和结论三个主要部分。

2.1 引言部分引言部分主要对随机游走算法进行了概述,介绍了其基本概念以及本文的目的。

二维随机游走 概率计算

二维随机游走 概率计算

二维随机游走概率计算
二维随机游走是一种概率过程,它描述了一个粒子在二维平面上的随机运动。

在每一个时间步长内,粒子有相等的概率向四个方向(上、下、左、右)移动一个单位距离。

随机游走的概率计算涉及到组合数学和概率论的知识。

假设我们从原点(0,0)出发,经过n个时间步长后,粒子到达点(x,y)的概率为:
P(x,y,n) = C(n,(n+x+y)/2) * C((n+x+y)/2,(n+y-x)/2) * (1/4)^n
其中,C(n,k)表示从n个元素中取出k个元素的组合数,即C(n,k) = n!/(k!(n-k)!)。

解释如下:
1) 要到达(x,y),粒子需要向右移动(n+x-y)/2次,向上移动(n+y-x)/2次。

2) 在n个时间步长中,有(n+x+y)/2次是向右或向上移动。

3) 从n个时间步长中选择(n+x+y)/2个时间步长向右或向上移动,有C(n,(n+x+y)/2)种方式。

4) 在选定的(n+x+y)/2个时间步长中,有(n+y-x)/2次是向上移动,剩余的是向右移动,有C((n+x+y)/2,(n+y-x)/2)种方式安排这些向上移动。

5) 每次移动的概率是1/4。

通过上述公式,我们可以计算出粒子在二维随机游走中到达任意点
(x,y)的概率。

需要注意的是,当n是奇数时,如果x+y是奇数,则概率为0,因为粒子无法到达该点。

随机游走算法

随机游走算法

随机游走算法
随机游走算法的基本思想是:
从一个或一系列顶点开始遍历一张图。

在任意一个顶点,遍历者将以概率1-a游走到这个顶点的邻居顶点,以概率a随机跳跃到图中的任何一个顶点,称a为跳转发生概率,每次游走后得出一个概率分布,该概率分布刻画了图中每一个顶点被访问到的概率。

用这个概率分布作为下一次游走的输入并反复迭代这一过程。

当满足一定前提条件时,这个概率分布会趋于收敛。

收敛后,即可以得到一个平稳的概率分布。

拓展资料
随机游走(RandomWalk,缩写为RW),又称随机游动或随机漫步,是一种数学统计模型,它是一连串的轨迹所组成,其中每一次都是随机的。

它能用来表示不规则的变动形式,如同一个人酒后乱步,所形成的随机过程记录。

因此,它是记录随机活动的基本统计模型。

RandomWalk是随机过程(StochasticProcess)的一个重要组成部分,通常描述的是最简单的一维RandomWalk过程。

下面给出一个例子来说明:考虑在数轴原点处有一只蚂蚁,它从当前位置(记为x (t))出发,在下一个时刻(x(t+1))以来概率向前走一步(即x(t+1)=x(t)+1),或者以来概率向后走一步(即x(t+1)=x(t)-1),这样蚂蚁每个时刻到达的点序列就构成一个一维随机游走过程。

本质上RandomWalk是一种随机化的方法,在实际上生活中,例
如醉汉行走的轨迹、花粉的布朗运动、证券的涨跌等都与RandomWalk 有密不可分的关系。

RandomWalk已经被成功地应用到数学,物理,化学,经济等各种领域。

马俊-兰大java实验-07

马俊-兰大java实验-07

//ETest.javaimport java.util.*;import java.io.*;import java.awt.*;import java.awt.event.*;import javax.swing.*;class ETest extends JFrame implements ActionListener,ItemListener{ String str[]=new String[6];String s;FileReader file;BufferedReader in;JButton restart,next;JRadioButton ansButton[];JTextArea testContent;JTextField scoreShowing;int score=0;ETest(){super("完形填空");scoreShowing=new JTextField(10);testContent=new JTextArea(6,10);testContent.setLineWrap(true);restart=new JButton("重新练习");restart.addActionListener(this);next=new JButton("下一题目");next.addActionListener(this);ansButton=new JRadioButton[4];for(int i=0;i<=3;i++){ansButton[i]=new JRadioButton("***");ansButton[i].addItemListener(this);}try{file=new FileReader("English.txt");in=new BufferedReader(file);}catch(IOException e){}Box boxV=Box.createVerticalBox();boxV.add(new JLabel("题目:"));boxV.add(new JScrollPane(testContent));Box boxH1=Box.createHorizontalBox();boxH1.add(new JLabel("选择:"));for(int i=0;i<=3;i++){boxH1.add(ansButton[i]);}Box boxH2=Box.createHorizontalBox();boxH2.add(new JLabel("您的得分:"));boxH2.add(scoreShowing);Box boxH3=Box.createHorizontalBox();boxH3.add(restart);boxH3.add(next);Box boxBase=Box.createVerticalBox();boxBase.add(boxV);boxBase.add(boxH1);boxBase.add(boxH2);boxBase.add(boxH3);Container con=getContentPane();con.add(boxBase,BorderLayout.CENTER); setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); setBounds(100,100,400,240);setVisible(true);validate();reading();}public void reading(){int i=0;try{s=in.readLine().trim();if(!(s.startsWith("!----!"))){StringTokenizer tokenizer=new StringTokenizer(s,"#");while(tokenizer.hasMoreTokens()){str[i]=tokenizer.nextToken();i++;}testContent.setText(str[0]);for(int j=1;j<=4;j++){ansButton[j-1].setText(str[j]);}}else if(s.startsWith("endend")){testContent.setText("学习完毕");for(int j=0;j<4;j++){ansButton[j].setVisible(true);in.close();file.close();}}}catch(Exception exp){testContent.setText("无试题文件");}}public void actionPerformed(ActionEvent e){if(e.getSource()==restart){score=0;scoreShowing.setText("得分:"+score);for(int j=0;j<4;j++){ansButton[j].setVisible(true);}try{file=new FileReader("English.txt");in=new BufferedReader(file);}catch(IOException ee){}reading();}else{for(int j=0;j<4;j++){ansButton[j].setEnabled(true);ansButton[j].removeItemListener(this);ansButton[j].setSelected(false);ansButton[j].addItemListener(this);}reading();}}public void itemStateChanged(ItemEvent e){for(int j=0;j<4;j++){if(ansButton[j].getText().equals(str[5])&&ansButton[j].isSelected()){ score++;}scoreShowing.setText("得分:"+score);ansButton[j].setEnabled(false);}}public static void main(String args[]){ETest w=new ETest();}}//GuessExample.javaimport java.awt.*;import java.awt.event.*;import javax.swing.*;import javax.swing.border.*;class GuessNumber extends JFrame implements ActionListener{ int number;JTextField inputNumber;JLabel feedBack;JButton buttonGetNumber,buttonEnter;GuessNumber(String s){super(s);buttonGetNumber=new JButton("得到一个随机数");feedBack=new JLabel("无反馈信息",JLabel.CENTER);feedBack.setBackground(Color.green);inputNumber=new JTextField("0",5);buttonEnter=new JButton("确定");buttonEnter.addActionListener(this);buttonGetNumber.addActionListener(this);JPanel p=new JPanel();p.setLayout(new GridLayout(4,2));p.add(new JLabel("获取1-100之间的随机数"));p.add(buttonGetNumber);p.add(new JLabel("输入您的猜测"));p.add(inputNumber);p.add(new JLabel("单击确定按钮"));p.add(buttonEnter);p.add(new JLabel("反馈信息"));p.add(feedBack);Container con=getContentPane();con.add(p);con.validate();setBounds(120,125,270,200);setVisible(true);setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);setBounds(100,100,150,150);setVisible(true);validate();}public void actionPerformed(ActionEvent e){if(e.getSource()==buttonGetNumber){number=(int)(Math.random()*100)+1;}else if(e.getSource()==buttonEnter){int guess=0;try{guess=Integer.parseInt(inputNumber.getText());if(guess==number){feedBack.setText("猜对了");}else if(guess>number){feedBack.setText("猜大了");inputNumber.setText(null);}else if(guess<number){feedBack.setText("猜小了");inputNumber.setText(null);}}catch(NumberFormatException event){feedBack.setText("请输入数字字符");}}}}class GuessExample{public static void main(String args[]){new GuessNumber("猜数字小游戏");}}//MyCalendar.javaimport java.util.*;import javax.swing.*;import java.awt.*;import java.awt.event.*;import javax.swing.event.*;public class MyCalendar{public static void main(String args[]){new CalendarWindow();}}class CalendarWindow extends JFrame implements ChangeListener{ JSpinner jsp=null;CalPane calPane=null;Container con=null;CalendarWindow(){SpinnerModel model=new SpinnerNumberModel(2009,1990,2090,1);jsp=new JSpinner(model);jsp.addChangeListener(this);jsp.setEditor(new JSpinner.NumberEditor(jsp,"#"));con=this.getContentPane();con.add(jsp,BorderLayout.NORTH);calPane=new CalPane(2009);con.add(calPane,BorderLayout.CENTER);setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);setLocation(100,100);setSize(400,240);setVisible(true);validate();}public void stateChanged(ChangeEvent e){con.remove(calPane);int year=(Integer)jsp.getValue();calPane=new CalPane(year);con.add(calPane,BorderLayout.CENTER);con.validate();validate();}}class CalPane extends JPanel implements ActionListener{JTable table;String a[][]=new String[6][7];String colName[]={"日","一","二","三","四","五","六"};JButton nextMonth,previousMonth;int year=2009,month=1;CalendarBean calendar=new CalendarBean();JLabel showMessage=new JLabel("",JLabel.CENTER);public CalPane(int year){setLayout(new BorderLayout());calendar.setYear(year);calendar.setMonth(month);String day[]=calendar.getCalendar();table=new JTable(a,colName);table.setRowSelectionAllowed(false);setTable(day);nextMonth=new JButton("下月");previousMonth=new JButton("上月");nextMonth.addActionListener(this);previousMonth.addActionListener(this);JPanel pNorth=new JPanel(),pSouth=new JPanel();pNorth.add(previousMonth);pNorth.add(nextMonth);pSouth.add(showMessage);showMessage.setText("日历:"+calendar.getYear()+"年"+calendar.getMonth() +"月");add(new JScrollPane(table),BorderLayout.CENTER);add(pNorth,BorderLayout.NORTH);add(pSouth,BorderLayout.SOUTH);validate();}public void actionPerformed(ActionEvent e){if(e.getSource()==nextMonth){month=month+1;if(month>12)month=1;calendar.setMonth(month);String day[]=calendar.getCalendar();setTable(day);table.repaint();}else if(e.getSource()==previousMonth){month=month-1;if(month<1)month=12;calendar.setMonth(month);String day[]=calendar.getCalendar();setTable(day);table.repaint();}showMessage.setText("日历:"+calendar.getYear()+"年"+calendar.getMonth() +"月");}public void setTable(String day[]){int n=0;for(int i=0;i<6;i++){for(int j=0;j<7;j++){a[i][j]=day[n];n++;}}}}class CalendarBean{String day[];int year=2009,month=0;public void setYear(int year){this.year=year;}public int getYear(){return year;}public void setMonth(int month){this.month=month;}public int getMonth(){return month;}public String[] getCalendar(){String a[]=new String[42];Calendar rili=Calendar.getInstance();rili.set(year,month-1,1);int week=rili.get(Calendar.DAY_OF_WEEK)-1;int day=0;if(month==1||month==3||month==5||month==7||month==8||month==10||month==12){ day=31;}if(month==4||month==6||month==9||month==11){day=30;}if(month==2){if(((year%4==0)&&(year%100!=0))||(year%400==0)){day=29;}else{day=28;}}for(int i=week,n=1;i<week+day;i++){a[i]=String.valueOf(n);n++;}return a;}}//mytest.javaimport java.awt.*;import javax.swing.*;import java.awt.event.*;import java.util.*;import java.io.*;public class mytest extends JFrame{JMenuItem m1,m2,m3,zidingyi,open,lingcunwei,close,tuichu; Container con;FileReader file;BufferedReader in;FileWriter file2;BufferedWriter out;String name;JTextArea txt;mytest(){super("我的小测试");con=getContentPane();JMenuBar mb=new JMenuBar();JMenu filemenu=new JMenu("文件");JMenu colormenu=new JMenu("颜色");m1=new JMenuItem("红色");m2=new JMenuItem("蓝色");m3=new JMenuItem("绿色");zidingyi=new JMenuItem("自定义");open=new JMenuItem("打开");lingcunwei=new JMenuItem("另存为");close=new JMenuItem("关闭");tuichu=new JMenuItem("退出");txt=new JTextArea();colormenu.add(m1);colormenu.addSeparator();colormenu.add(m2);colormenu.addSeparator();colormenu.add(m3);colormenu.addSeparator();colormenu.add(zidingyi);mylistener lb=new mylistener();m1.addActionListener(lb);m2.addActionListener(lb);m3.addActionListener(lb);zidingyi.addActionListener(lb);open.addActionListener(lb);lingcunwei.addActionListener(lb);close.addActionListener(lb);tuichu.addActionListener(lb);filemenu.add(open);filemenu.addSeparator();filemenu.add(lingcunwei);filemenu.addSeparator();filemenu.add(close);filemenu.addSeparator();filemenu.add(tuichu);filemenu.addSeparator();mb.add(filemenu);mb.add(colormenu);setJMenuBar(mb);setVisible(true);setSize(300,300);add(txt);setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);}private class mylistener implements ActionListener{public void actionPerformed(ActionEvent e){if(e.getSource()==m1)txt.setBackground(Color.red);if(e.getSource()==m2)txt.setBackground(Color.blue);if(e.getSource()==m3)txt.setBackground(Color.green);if(e.getSource()==zidingyi){Color color=JColorChooser.showDialog(((Component)e.getSource( )).getParent( ),"自定义", Color.blue);txt.setBackground(color);}if(e.getSource()==open){JFileChooser save=new JFileChooser();JFrame jf=new JFrame();save.showOpenDialog(jf);try{File file3=save.getSelectedFile();file=new FileReader(file3);in=new BufferedReader(file);String s=null;while((s=in.readLine())!=null){txt.append(s+"\n");}in.close();file.close();}catch(IOException exp){txt.setText("无此文件");}}if(e.getSource()==lingcunwei){JFileChooser lingcunwei=new JFileChooser();JFrame jf1=new JFrame();lingcunwei.showSaveDialog(jf1);try{File file4=lingcunwei.getSelectedFile();file2=new FileWriter(file4);out=new BufferedWriter(file2);String s=txt.getText();out.write(s+"\n");out.close();file2.close();}catch(IOException exp){txt.setText("无法写入");}}if(e.getSource()==close||e.getSource()==tuichu){System.exit(0);}}}public static void main(String args[]){mytest my=new mytest();}}//SimpleSwingDemo.javaimport java.awt.*;import java.awt.event.*;import javax.swing.*;public class SimpleSwingDemo extends JFrame implements ActionListener{ private JLabel jLabel;private JButton jButton;private String labelPrefix="Number of button clicks";private int numClicks=0;public SimpleSwingDemo(String title){super(title);jLabel=new JLabel(labelPrefix+"0");jButton=new JButton("I am a Swing Button!");jButton.setMnemonic('i');jButton.setToolTipText("Press me");jButton.addActionListener(this);Container contentPane=getContentPane();contentPane.setLayout(new GridLayout(2,1));contentPane.add(jLabel);contentPane.add(jButton);pack();setVisible(true);setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);}public void actionPerformed(ActionEvent e){numClicks++;jLabel.setText(labelPrefix+numClicks);}public static void main(String[] args){new SimpleSwingDemo("Hello");}}//English.txt1.In what ____ to a last minute stay of execution, a council announced that emergency funding would keep alive two aging staellites.#applies#accounts#attaches#amounts#amounts2.The wealth of country should be measured__ the material goods it can produce.#in line with#in terms of#in regard with#bymeansof#in terms of!----!。

数据科学基础-随机游走

数据科学基础-随机游走
◦ 通过一系列的接受拒绝决策实现用q(x)模拟p(x)概率分布
23
Rejection Sampling
设定一个方便采样的常用概率分布函数 q(x),以及 一个常量 k,使得 p(x) 总在 kq(x) 的下方 中采采样样得得到到q(一x)的个一值个u。样如本果z0。u落从在均了匀上分图布中(的0,灰kq色(z0区)) 域,则拒绝这次抽样,否则接受这个样本z0 重复以上过程得到n个接受的样本z0,z1,...zn−1
9
转移概率与顶点概率质量
马尔可夫链中两个状态间的转移概率( transition probability)与转 移概率矩阵
◦ 对于一组状态x和y,从x到y的转移概率记为pxy,并且 ◦ 由pxy 组成的矩阵P称为转移概率矩阵
图G顶点概率质量向量
◦ p(t) 是一个向量, 其维度pi(t)表示 顶点i(状态i)在t时刻的概率质量
,则π 是马尔可夫链的平稳分
14
主要内容
Introduction Stationary Distribution The Web as a Markov Chain Markov Chain Monte Carlo Applications - Areas and Volumes Convergence of Random Walks on Undirected Graphs Random Walks on Undirected Graphs with Unit Edge Weights Hidden Markov Model
◦ 设顶点i只有一条从j进入的边,以及一条出边,π为平稳概率,


。若i增加1个自循环,则有


;若增加k个自循环,则
,即

马尔可夫链 java代码

马尔可夫链 java代码

马尔可夫链 java代码马尔可夫链(Markov Chain)是一种描述随机过程的数学模型,常用于模拟和分析具有一定规律性的系统。

它具有状态转移矩阵的特点,可以通过当前状态和转移概率来预测下一个状态。

在Java中,我们可以使用代码实现马尔可夫链模型,进行状态转移和预测。

我们需要定义一个马尔可夫链类,用于存储状态转移矩阵和计算预测结果。

以下是一个简化的马尔可夫链类的代码示例:```javaimport java.util.*;public class MarkovChain {private Map<String, Map<String, Double>> transitionMatrix;public MarkovChain() {transitionMatrix = new HashMap<>();}public void addTransition(String currentState, String nextState, double probability) {if (!transitionMatrix.containsKey(currentState)) {transitionMatrix.put(currentState, new HashMap<>());}transitionMatrix.get(currentState).put(nextState, probability);}public String predictNextState(String currentState) {if (!transitionMatrix.containsKey(currentState)) {throw new IllegalArgumentException("Invalid current state");}Map<String, Double> nextStateProbabilities = transitionMatrix.get(currentState);double random = Math.random();double cumulativeProbability = 0.0;for (Map.Entry<String, Double> entry : nextStateProbabilities.entrySet()) {cumulativeProbability += entry.getValue();if (random <= cumulativeProbability) {return entry.getKey();}}throw new IllegalStateException("Failed to predict next state");}}```在上述代码中,我们使用了一个`transitionMatrix`来存储状态转移概率。

用编程模拟自然系统随机游走

用编程模拟自然系统随机游走

用编程模拟自然系统随机游走
随机游走
假设你站在一根平衡木中间,每10秒钟抛一枚硬币:如果硬币正面朝上,你向前走一步;如果背面朝上,则向后走一步。

这就是随机游走——由一些列随机步骤构成的运动轨迹。

从平衡木下来站到地面上,你就可以做二维随机游走了,不过每走一步需要抛两次硬币,而且需要按照以下规则移动:
第一次抛掷第二次抛掷结果
正面正面向前走一步
正面反面向右走一步
反面正面向左走一步
反面反面向后走一步
是的,这是一个很简单的算法,但随机游走可以对现实世界的各种现象建模:从气体分子的运动到赌徒一整天的赌博活动不一而足。

编程模拟
首先,定义一个Walker类,它只需要两部分数据——x坐标和y 坐标。

每个类都需要有一个构造函数,构造函数是特殊的函数,每次创建对象的时候都会被调用:
除了数据,我们还可以在类中定义功能函数。

此处我们实现一个拥有显示自身的函数(画一个圆):
第二个函数拥有控制对象的下一步移动,随机游走的模拟就在这里完成哟。

这里有四种可能的移动动作:向右移动可以用递增x坐标(x++)模拟,向左移动可以递减x坐标(x--),向前可以递增y坐标(y++),向后可以递减y坐标(y--)。

那么,如何随机选择移动方向呢?先前我们用两次投硬币的方法确定移动方向,这里我们用random()函数产生一个随机数。

程序里为了显示效果能明显,选择了每次移动两步(如x+=2)。

既然完成了Walker类,下面就要完成程序主体框架了——setup()部分和draw()部分。

话不多说,代码如下:
仿真效果如何,请您欣赏。

计算物理随机游走

计算物理随机游走
材料设计
通过分子动力学模拟,可以研究不同成分、结构对材料性能的影 响,为新材料的设计和开发提供理论指导。
材料制备工艺优化
分子动力学模拟可用于优化材料的制备工艺,提高材料的性能和 稳定性。
量子计算在处理大规模数据中的潜力
量子计算原理
大规模数据处理
量子计算可应用于处理大规模数据,通过量子叠加 和量子纠缠等特性,实现高效的数据分析和挖掘。
随机游走具有马尔可夫性质,即下一步的状态仅 与当前状态有关,与历史状态无关。
03 路径依赖性
尽管每一步是随机的,但长期行为可能呈现出一 定的规律性,如扩散现象。
一维、二维及三维随机游走
一维随机游走
01
粒子在一条直线上进行左右随机移动,位置随时间变化形成一
维随机序列。
二维随机游走
02
粒子在平面上进行上下左右随机移动,位置变化构成二维随机

布朗运动与扩散现象
01
02
03
布朗运动
悬浮在液体或气体中的微 粒受到周围分子的无规则 碰撞而产生的无规则运动。
扩散现象
物质分子从高浓度区域向 低浓度区域转移的过程, 其速率与浓度梯度和扩散 系数有关。
随机游走模型
描述布朗运动和扩散现象 的常用模型,通过模拟大 量粒子的随机运动来揭示 宏观规律。
化学反应动力学过程模拟
01
化学反应速率
描述化学反应快慢的物理量,与反应物浓度、温度等因素有关。
02
随机游走模型在化学反应中的应用
通过模拟反应物分子的随机运动,可以研究反应速率、反应机理等动力
学过程。
03
Monte Carlo模拟
一种基于随机数的计算方法,可用于模拟复杂的化学反应过程。

java学习笔记之马踏棋盘算法

java学习笔记之马踏棋盘算法

java学习笔记之马踏棋盘算法马踏棋盘或骑⼠周游问题1、马踏棋盘算法也被称为骑⼠周游问题2、将马随机放在国际象棋的 8×8 棋盘 Board[0~7][0~7]的某个⽅格中,马按⾛棋规则(马⾛⽇字)进⾏移动。

要求每个⽅格只进⼊⼀次,⾛遍棋盘上全部 64 个⽅格思路会使⽤到深度优先思想和类似迷宫问题的寻路策略问题,和⼋皇后问题也有相似。

1、⽤⼀个⼆维数组建⽴整张棋盘。

⽤另外⼀个⼆维数组保存棋盘的每⼀个位置是否⾛过2、马在棋盘上有⼀个初始位置,将这个位置设为已⾛过,并将步数设为1.3、获得在这个位置上,马下⼀步能⾛的位置集合。

4、遍历集合⾥的所有位置,如果那个位置没⾛过,下⼀步(步数+1)就⾛它(递归)5、设置递归结束的标志.⽤⼀个布尔变量标志游戏是否成功。

当游戏成功时,步数应该等于棋盘格⼦数。

假如某⼀次,马⾛完了所有能⾛的下⼀步位置,步数还⼩于棋盘格⼦数并且还没成功,说明这个位置不能成功的完成游戏,就把这个位置恢复原样(棋盘设为0,设为未⾛过),接下来的递归会重新去寻找合适的路。

如果步数等于棋盘总格⼦数,说明游戏成功,把标志的布尔变量设为true,这样在层层返回时就不会再进⼊上⾯的条件,递归就会逐渐结束⽽不会深⼊下去。

涉及到的⽅法:根据此时的位置,判断马接下来能⾛的位置集合。

x的值代表列⽽y的值代表⾏马是按照⽇字⾛的,所有当它在中间时最多有8种位置可以⾛,⼀⼀判断那个位置是否超过棋盘边界。

每种可能都是if,⽽不是if-else if,因为要获得所有的可能性,⽽不是找出⼀个假如list时⼀定要新建⼀个坐标,不能使⽤同⼀个,不然值就会互相影响/*** 根据现在的坐标返回可以⾛的坐标 x列y⾏** @param current* @return*/public static ArrayList<Point> findWay(Point current) {ArrayList<Point> res = new ArrayList<>();//可以⾛的坐标Point p = new Point();//5if ((p.x = current.x - 2) >= 0 && (p.y = current.y - 1) >= 0) {res.add(new Point(p));}//6if ((p.x = current.x - 1) >= 0 && (p.y = current.y - 2) >= 0) {res.add(new Point(p));}//7if ((p.x = current.x + 1) < X && (p.y = current.y - 2) >= 0) {res.add(new Point(p));}//0if ((p.x = current.x + 2) < X && (p.y = current.y - 1) >= 0) {res.add(new Point(p));}//1if ((p.x = current.x + 2) < X && (p.y = current.y + 1) < Y) {res.add(new Point(p));}//2if ((p.x = current.x + 1) < X && (p.y = current.y + 2) < Y) {res.add(new Point(p));}//3if ((p.x = current.x - 1) >= 0 && (p.y = current.y + 2) < Y) {res.add(new Point(p));}//4if ((p.x = current.x - 2) >= 0 && (p.y = current.y + 1) < Y) {res.add(new Point(p));}return res;}马塔棋盘不能单纯以step < X * Y来判断是否完成游戏,因为递归回溯时步数也会回溯,所以要设置⼀个变量/*** 马踏棋盘算法** @param chess 棋盘* @param row 坐标⾏* @param col 坐标列* @param step 步数*/public static void traversalChessboard(int[][] chess, int row, int col, int step) {//先⾛⼀步chess[row][col] = step;visit[row][col] = true;//下⼀步能⾛的地ArrayList<Point> way = findWay(new Point(col, row));while (!way.isEmpty()) {//取出⼀个能⾛的地⽅Point point = way.remove(0);//⾛下⼀步if (!visit[point.y][point.x]) {traversalChessboard(chess, point.y, point.x, step + 1);}}//判断是否完成游戏,如果没完成就要回溯if (step < X * Y && !finshed) {chess[row][col] = 0;visit[row][col] = false;}else {finshed=true;}}优化这样计算效率⽐较低,算法⽐较慢。

JAVA梅森旋转随机算法_梅森旋转算法

JAVA梅森旋转随机算法_梅森旋转算法

JAVA梅森旋转随机算法_梅森旋转算法梅森旋转随机算法的核心思想是通过对一个特定的状态向量进行旋转
操作来生成随机数。

这个状态向量由一个624个元素的数组组成,每个元
素是一个32位的整数。

算法的主要步骤包括初始化状态向量、生成随机
数和状态向量旋转操作。

在初始化阶段,算法使用一个32位的种子来初始化状态向量。

这个
种子可以是任意的整数。

根据这个种子,梅森旋转算法通过一个线性同余
生成器生成的624个32位整数来初始化状态向量。

生成随机数的过程是通过状态向量中的元素进行旋转操作得到的。


每次需要生成随机数时,算法会从状态向量中取出一个元素,并对其进行
一个复杂的位操作和异或运算。

然后,算法会对状态向量中下一个元素进
行旋转操作,并将旋转后的值存回状态向量。

状态向量的旋转操作是梅森旋转算法的核心。

这个操作会将状态向量
中的元素进行一系列的位操作和异或运算后再返回。

具体的操作包括移位、异或、与和取反运算。

通过这些操作,状态向量的元素可以在每次旋转操
作后生成一个新的随机值。

总结一下,梅森旋转随机算法是一种用于生成伪随机数的算法,它通
过对一个特定的状态向量进行旋转操作来生成随机数。

这个算法具有周期长、速度快和良好的统计性质的特点。

它是目前最常用的伪随机数生成器
之一,被广泛应用于计算机科学和统计学等领域。

随机游走

随机游走
2.6 随机游走
随机游走也是一种基于运用[0,1]区间的均匀分布随机数序 列来进行的计算。 醉汉行走问题 醉汉开始从一根电线杆的位置出发(其坐标为 x = 0 , x 坐标 向右为正,向左为负),假定醉汉的步长为 l ,他走的每一步的 取向是随机的,与前一步的方向无关。如果醉汉在每个时间间 隔内向右行走的一步的几率为 p ,则向左走一步的几率为 q = 1 − p 。 我们记录醉汉向右走了 nR 步, 向左走了 nL 步, 即总共走了 N = n + n 步。那末醉汉在行走了 N 步以后,离电线杆的距离为 x = (n − n )l , 其中 − Nl ≤ x ≤ Nl 。然而我们更感兴趣的是醉汉在行走 N 步以后, 离电线杆的距离为 x 的概率 P (x) 。 下面便是醉汉在走了 N 步后的位移和方差的平均值 ( < x >, < ∆x > )的计算公式。
5
3
衡条件,
f ( x ) w( x → x ′) = f ( x ′) w( x ′ → x ) .
就可以达到平衡时的分布为 f ( x) 这样的目的。 实际上满足细致平衡条件只是一个充分条件,并不是一个 必要条件。该条件并不能唯一地确定过渡几率 w( x → x ′) 。所以, 过渡几率 w( x → x ′) 的选择具有很大的自由度。选取不同的过渡几 率就是不同的游走方法。 Metropolis 方法采用一个简单的选择过渡几率的方法,即
f ( x ′) w( x → x ′) = min 1, . f ( x)
具体操作: (1)首先选取一个试探位置,假定该点位置为 xtry 其中 η n 为在间隔 [−δ ,δ ] 内均匀分布的随机数。 (2)计算 r = f ( x ) 的数值。

计算物理随机游走.ppt

计算物理随机游走.ppt
( 1) ( 2) ( n) (N) 函数的估计值序列: {0 ,0 ,,0 ,0 }
其中,

( n) 0
h F (s ) 4
( n)
( n) 0 n 1 N
2 J (n)
( n) q j j 1
n 1,2,, N
2 J (n)
则0点的函数Φ0的期望值为
0 E (0 )
f ( x, y )


f ( x, t ) p( x, t )dx
p( x , t ) D 2 p( x , t ) t


x,再积分。
p( x , t ) xp( x , t )dx x =0 x t dx t t
11
12
四 蒙特卡罗方法求解泊松方程
若泊松方程及其边界条件为
2 2 2 2 q( x , y ) y x F ( s )
Γ为求解区域D的边界, s为边界Γ上的点。
1 0 (1 2 3 4 h2q0 ) 4
正方形格点划分
18
五 Metropolis方法
在随机游走的蒙特卡洛方法中,有一种最常用方法称为 Metropolis方法。它是前面介绍过的重要抽样法的一个特殊 情况。采用此方法可以产生任意分布的随机数,包括无法归 一化的分布密度函数。
基本思想:通过某种方式的“随机游走”来实现。只是该随 机游走过程按照一定规则来进行,那么在进行大量的游走, 并达到平衡后,所产生点的分布就满足所要求的分布。
f ( x' ) w( x x' ) min1, f ( x)
20
操作步骤:
(1)首先选取一个试探位置,假定该点位置为xtry=xn+ηn, 其中ηn为在间隔[-δ,δ]内均匀分布的随机数。 (2)计算r =f(xtry)/f(xn)的数值。 (3)如果不等式r≥1满足,那就接受这一步游走,并取xn+1=xtry。 然后返回(1)开始对游走到xn+2点的试探。 (4)如果r<1,那么就再另产生一个[0,1]区间均匀分布的随机数ξ。 (5)如果ξ< r,那么也还接受这步游走,并取这步游走所到达的 点为xn+1=xtry。然后返回到步骤(1),开始下一步到达点的游走。 (6)如果ξ>r ,就拒绝游走到这一点,即仍留在点xn的位置不变。 (7)返回步骤(1),重新开始对游走到点的具体位置的又一次试探。

兰州理工大学随机走步算法JAVA

兰州理工大学随机走步算法JAVA

2
2. 算法设计
数据结构
int i = 100; int[] avgs = new int[4]; Arrays.fill(avgs, 0);//给 avgs 赋值为 0; for(i = 100;i>0;i--){ int walk = r.nextInt(4)+1; //这里就按得到的 walk 走 switch (walk) { case 1: //上走一步 avgs[0]++; break; case 2: //下走一步
3
avgs[1]++; break; case 3: //左走一步 avgs[2]++; break; case 4: //右走一步 avgs[3]++; break; default: //错误不走 break;
3. 源程序
import java.util.*;
public class Walking { public static void main(String[] args) { // int[] a = new int[]{1,2,3,4};//1 2 3 4 代表上下左右移动 Random r = new Random();
随机数发生器随机行走的过程模式快速生成模式问题描述11目的及任务分析本次试训运用了java语言的编程知识和技巧该题目具有一定难度要求我们能独立完成所不知题目
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实践教学
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兰州理工大学
计算机与通信学院 2014 年秋季学期
数据结构与算法 课程设计
参考文献................................................................................................................... 8

量子随机行走与量子游走算法

量子随机行走与量子游走算法

量子随机行走与量子游走算法量子随机行走(Quantum Random Walk)是一种基于量子力学原理的随机行走模型,它在量子计算和量子信息领域引起了广泛的兴趣。

量子随机行走的基本思想是将经典随机行走的概念与量子叠加态相结合,通过量子叠加态的干涉效应来实现更高效的搜索和优化算法。

量子随机行走的研究不仅对于理解量子计算的基本原理有着重要意义,还有着广泛的应用前景。

量子随机行走的基本模型可以用一个二维的格子表示,其中每个格子代表一个状态,而行走者则在不同的状态之间移动。

在经典随机行走中,行走者在每个时间步骤中以一定的概率向左或向右移动。

而在量子随机行走中,行走者的状态是一个量子叠加态,可以同时处于多个位置上。

行走者在每个时间步骤中通过量子门操作实现状态的转移,从而实现量子随机行走。

量子随机行走的一个重要应用是在搜索算法中,特别是在无序数据库搜索问题中。

传统的搜索算法需要遍历整个数据库来找到目标元素,而量子随机行走算法可以通过量子叠加态的干涉效应,在较少的步骤中找到目标元素。

这是因为量子随机行走可以在多个位置上同时进行搜索,并通过干涉效应增强目标元素的概率幅值,从而实现更高效的搜索。

除了搜索算法,量子随机行走还可以应用于优化问题。

优化问题是在给定约束条件下,寻找使目标函数取得最小或最大值的变量取值。

量子随机行走算法可以通过量子叠加态的干涉效应,在搜索空间中同时搜索多个解,并通过干涉效应增强优化目标的概率幅值,从而实现更高效的优化。

量子随机行走的实现可以通过量子电路和量子算法来实现。

量子电路是一种将量子比特之间的相互作用通过量子门操作来实现的物理系统。

量子算法是一种通过量子叠加态和干涉效应来实现更高效计算的算法。

量子随机行走的实现需要设计合适的量子电路和量子算法,并通过量子比特的干涉效应来实现量子随机行走的目标。

近年来,随着量子计算技术的不断发展,量子随机行走在理论和实验研究中取得了一系列重要进展。

研究人员通过实验验证了量子随机行走的基本原理,并在搜索算法和优化问题中实现了一些重要的应用。

java 波动曲线 算法

java 波动曲线 算法

java 波动曲线算法【实用版】目录1.Java 简介2.波动曲线的概念与特点3.Java 中实现波动曲线的算法4.波动曲线算法的应用案例5.总结正文1.Java 简介Java 是一种广泛使用的计算机编程语言,其特点包括跨平台性、安全性、简单性、面向对象等。

Java 的跨平台性使得开发者编写的代码可以在不同的操作系统上运行,而无需进行额外的修改。

Java 的这些特点使其在许多领域都有着广泛的应用,如桌面应用程序、网络应用程序、嵌入式系统等。

2.波动曲线的概念与特点波动曲线是一种在金融、经济、科学等领域中常见的数据表示方式。

波动曲线可以反映数据在时间序列上的变化规律,从而帮助人们更好地理解和分析数据。

波动曲线的特点包括波动性、周期性、趋势性等。

3.Java 中实现波动曲线的算法在 Java 中,有许多算法可以用来实现波动曲线,如简单移动平均法、指数移动平均法、线性回归法等。

这些算法的具体实现方式可以通过 Java 的各类库和工具来完成。

例如,可以使用 Java 的 ArrayList 类来存储数据点,然后使用 for 循环来计算移动平均值。

另外,Java 还提供了诸如 ArrayList、LinkedList 等数据结构,以及各种算法和工具类,这些都为实现波动曲线算法提供了便利。

4.波动曲线算法的应用案例波动曲线算法在许多领域都有着广泛的应用,如金融分析、市场预测、数据挖掘等。

例如,在股票市场中,波动曲线可以用来反映股票价格的变化趋势,从而帮助投资者判断股票的走势,并做出合理的投资决策。

在数据挖掘领域,波动曲线可以用来分析数据集中的异常值,从而帮助人们更好地理解数据。

5.总结Java 作为一种广泛使用的计算机编程语言,可以用来实现许多波动曲线算法。

这些算法在金融、经济、科学等领域中都有着广泛的应用。

java实验剖析

java实验剖析
}
}
}
return C;
}
private static void Print(int x,int y,int A[][])
{
for(int i = 0;i<x;i++)
{
for(int j = 0;j<y;j++)
{
System.out.printf("%d ",A[i][j]);
}
System.out.printf("\n" );
int [][] B = new int[x][y+1];
int [][] C = new int[x+1][y+1];
int [][] D = new int[x+1][y+1];
A = Inputab(x+1,y);
System.out.printf("A array:\n" );
Print(x+1,y,A);
{
for(int j=0;j<A[i].length;j++)
{
A[i][j] = (int)(10*Math.random()+1);
}
}
return A;
}
private static int[][] Inputc(int x,int y,int A[][],int B[][])
{
int [][] C = new int[x+1][y+1];
if(i==x)
{
for(j = 0;j<(x+y)-pos;j++)
{
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
7
只有不断的犯错误,我们才能知道自己有哪些不足。在程序实现过程中,我反复 修改代码,不论是语法错误还是逻辑错误,我都认真的找出并修正,务必将实验 要求最好的实现。如果,自己实在找不出错误的所在,那么我会向周围的同学请 教。虽然大家的课题不一样,但所做的程序设计都是出于数据结构知识的应用, 因此,我会简单的向他们讲解一下课题要求,指出自己认为有可能不对的地方, 然后听取他们的意见。一人计短,二人计长。错误正是在实践中改正的。 总之,通过实验,我学会了独立思考问题,独立写程序,独立修正问题, 并且能主动向大家学习。无论在何地、何时,有朋友帮忙指正所得到工作成就远 比一个人独立打拼的成就多得多。所以,我不仅要提高自身的编程素质,也要在 平时的编程训练中培养团队合作精神。
int i = 100; int[] avgs = new int[4]; Arrays.fill(avgs, 0);//给 avgs 赋值为 0; for(i = 100;i>0;i--){ int walk = r.nextInt(4)+1;
4
//这里就按得到的 walk 走 switch (walk) { case 1: //上走一步 avgs[0]++; break; case 2: //下走一步 avgs[1]++; break; case 3: //左走一步 avgs[2]++; break; case 4: //右走一步 avgs[3]++; break; default: //错误不走 break; } } for(int j = 0;j<avgs.length;j++){ System.out.println(j+"方向走了多少步:"+avgs[j]+" } } } ");

摘 1. 2. 3. 4. 5.

要....................................................................................................................... 1 问题描述....................................................................................................... 2 算法设计....................................................................................................... 3 源程序........................................................................................................... 4 运行结果....................................................................................................... 6 总结............................................................................................................... 7
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实践教学
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兰州理工大学
计算机与通信学院 2014 年秋季学期
数据结构与算法 课程设计
题 目: 专业班级: 姓 名: 学 号: 指导教师: 成 绩:
扫雷问题、最短字符串问题 软件工程 11 级 1 班 王永帅 13270105
李 明
1
1. 问题描述 1.1 目的及任务分析
本次试训运用了 java 语言的编程知识和技巧,该题目具有一定难度,要求我 们能独立完成所不知题目。在分析设计过程中,利用所学知识建立系统的逻辑结 构,运用简单的调试技巧和方法,探讨实现随机走步的各种可能性。
1.2 系统需求分析
使用 java 语言,设计并开发出可以实现随机走步的软件。通过该题目的设计 过程,可以培养我们的结构化程序设计的思想,加深对 java 语言基本语言要素和 流程结构的理解。针对 java 语言中重点和难点内容进行训练独立完成具有一定工 作量的程序设计任务,同时强调好的程序设计风格。得到软件工程综合训练,提 高解决实际问题的能力。
t[] avgs = new int[4]; Arrays.fill(avgs, 0);//给 avgs 赋值为 0; for(i = 100;i>0;i--){ int walk = r.nextInt(4)+1; //这里就按得到的 walk 走 switch (walk) { case 1: //上走一步 avgs[0]++; break; case 2: //下走一步
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参考文献
1. 严蔚敏,吴伟民.数据结构(C 语言版)[M]. 北京:清华大学出版社,2011 2. 严蔚敏, 吴伟民.数据结构题集 (C 语言版) [M]. 北京: 清华大学出版社, 2011. 3. 叶核亚,陈本林 数据结构(java 版) (第三版)电子工业出版社,2011 4. 国家 863 中部软件孵化器 java 从入门到精通 人民邮电出版社,2010 5. 庞永庆,庞丽娟 21 天学通 java 电子工业出版社,2009 6. 李兴华 Java 开发实战经典 清华大学出版社,2009
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以下在 x-y 坐标系上进行的游戏属于二维的随机行走。从原点(0,0)开始,每 次迭代都是由向左、向上、向右和向下一个单位的随机步构成。当行走者返回原 始点时,行走结束。在二维世界这种情况发生的概率为 1,而在三维世界概率小于 1。请编写一个进行 100 次独立随机行走程序,并计算每个方向的步数的平均数。 关键字:随机数发生器 随机行走的过程模式 快速生成模式
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4. 运行结果
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5. 总结
通过本次课程设计,我巩固了自己的 java 语言程序设计知识。在设计随机走 步的程序时,从问题的分析到程序的初始设计,我都认真地复习了在这一学期所 学的 java 语言程序设计的知识,让自己对于 java 语言的编程有个大致的掌握。在 进行程序总体分析与设计遇到问题时,我会询问同学的意见,改怎样更简洁、怎 样更清晰。虽然规划程序的总体机构花费了很多的时间,但这为编辑程序提供了 很好的结构。每个功能的分布情况,每个子程序应完成的任务,都是一目了然的。 分而治之,大概就是这个意思。 最后,在不懈努力下,我成功的完成了程序的框架设计,并成功地运用 java 语言完成了程序的编辑。调试程序出现了许多小错误,一半是粗心,一半是逻辑 的错误。经过最终的调试和测试后,程序成功的运行了。 在实验中,我也遇到很多困难,但是我并没有气馁,因为失败是成功之母,
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avgs[1]++; break; case 3: //左走一步 avgs[2]++; break; case 4: //右走一步 avgs[3]++; break; default: //错误不走 break;
3. 源程序
import java.util.*;
public class Walking { public static void main(String[] args) { // int[] a = new int[]{1,2,3,4};//1 2 3 4 代表上下左右移动 Random r = new Random();
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