单纯形法算法详解
用处
单纯形法是一种线性规划迭代算法,能够在有限步内找到线性规划问题的最优解(如果解存在的话)。
算法步骤
以下述线性规划问题为例: 其中,第一行是线性目标,大括号里面的内容是约束条件。
单纯形法是一种线性规划迭代算法,能够在有限步内找到线性规划问题的最优解(如果解存在的话)。
以下述线性规划问题为例: maxz=2x1+3x2s.t.⎩⎨⎧x1+2x24x14x2x1,x2≤8≤16≤12≥0 其中,第一行是线性目标,大括号里面的内容是约束条件。
function x = gauss_elim(A, b)
% 获取矩阵 A 的维度
[n, ~] = size(A);
% 扩展矩阵 A 和向量 b 组成增广矩阵 [A|b]
Ab = [A b];
% 高斯消元过程
for i = 1:n
% 选取主元素(行交换)
[~, maxRow] = max(abs(Ab(i:n, i))); % 找到第 i 列的最大元素
maxRow = maxRow + i - 1; % 修正为全矩阵的行号
if i ~= maxRow
% 交换行
Ab([i, maxRow], :) = Ab([maxRow, i], :);
end
% 消元过程,消去主元下方的元素
for j = i+1:n
% 计算系数
factor = Ab(j, i) / Ab(i, i);
% 更新该行
Ab(j, :) = Ab(j, :) - factor * Ab(i, :);
end
end
% 回代求解
x = zeros(n, 1); % 初始化解向量
for i = n:-1:1
x(i) = (Ab(i, end) - Ab(i, 1:n) * x) / Ab(i, i);
end
end
叠甲——本文没有推荐任何人卸载IDE
本篇记录一种不用集成开发环境直接纯终端敲命令行的方法,可以装逼,没啥实用性。
第一步:卸载vscode、CLion、PyCharm、VisualStudio
正常步骤
作为一种解释型语言而非编译型语言,python并不像C++那样可以直接生成可执行文件。 这意味着一个python程序想在另一台电脑上跑就必须在另一台电脑装python解释器。但生活经验告诉你,你用的应用都有可执行文件(windows中是exe),它们当中大概率有python编译的部分,但它们为什么可以有可执行文件? 事实上,python也不是完全不能有可执行文件,但是要通过工具打包,PyInstaller就是一种方法。 PyInstaller 是一个将 Python 脚本打包为独立可执行文件的工具,支持 Windows、macOS 和 Linux 系统。以下是使用 PyInstaller 的步骤:
npm install aplayer --save
直接在博客根目录输入命令即可 随后在_config.yml文件最底部加上
aplayer:
preload: 'metadata'
theme: '#e6d0b2'
autoplay: true
loop: 'all'
Python 作为一种解释型语言,虽然易于编写和维护,但在执行速度上可能不如 C++ 这样的编译型语言。C++ 提供了高度优化的性能,尤其是在计算密集型任务中。 有时候,你可能已经有大量用 C++ 编写的现有代码或库,重新用 Python 实现这些功能费时费力。你或许想过通过调用 C++ 代码来复用这些现有的模块和算法。