写出上一个问题算法的代码
时间: 2023-12-22 13:02:23 浏览: 26
下面是带权重的单机调度问题的贪心算法的代码实现,使用Python语言实现:
```python
def weighted_scheduler(jobs):
# 按照权重从大到小排序
jobs = sorted(jobs, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 按照完成时间从小到大排序
jobs = sorted(jobs, key=lambda x: sum(y[0] for y in jobs[:x[2]])+x[0])
# 输出作业的顺序
return [x[2] for x in jobs]
# 测试
jobs = [(1, 4, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 3), (4, 1, 4), (5, 5, 5)]
print(weighted_scheduler(jobs)) # [1, 2, 3, 4, 5]
```
这里,我们使用了一个元组列表来表示所有的作业,元组的第一个元素表示作业的处理时间,第二个元素表示作业的权重,第三个元素表示作业的编号。在算法中,我们首先将作业按照权重从大到小排序,然后按照完成时间从小到大排序,最后输出作业的顺序。
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写一个MUSIC算法代码
MUSIC是一种用于估计信号源的空间方向的算法,常用于信号处理和无线通信领域。以下是一个简单的MUSIC算法的Python代码实现:
```python
import numpy as np
def music_algorithm(signal, num_sources, antenna_array, num_samples):
# 计算协方差矩阵
covariance_matrix = signal @ signal.conj().T / num_samples
# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix)
# 选取特征值最小的前num_sources个特征向量
noise_subspace = eigenvectors[:, :num_sources]
# 计算空间谱
music_spectrum = []
for theta in range(-90, 90):
steering_vector = np.exp(-1j * 2 * np.pi * antenna_array * np.sin(theta * np.pi / 180))
music_spectrum.append(1 / (steering_vector.conj().T @ noise_subspace @ noise_subspace.conj().T @ steering_vector))
# 返回最大值对应的角度
return np.argmax(music_spectrum) - 90
```
其中,`signal`是接收到的信号矩阵,每行为一个接收到的信号;`num_sources`是信号源的数量;`antenna_array`是天线阵列的位置;`num_samples`是信号的采样点数。函数返回估计出的信号源的角度。
用贪心算法写出01背包问题代码
好的,下面是用贪心算法解决01背包问题的代码实现:
```
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
// 物品结构体
struct Item {
int weight; // 物品重量
int value; // 物品价值
};
// 按照单位重量的价值从大到小排序
bool cmp(Item a, Item b) {
return (double)a.value / a.weight > (double)b.value / b.weight;
}
// 01背包问题贪心算法
double knapsack_greedy(Item arr[], int n, int W) {
sort(arr, arr + n, cmp); // 按照单位重量的价值从大到小排序
double total_value = 0; // 总价值
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (arr[i].weight <= W) { // 若物品可以全部放入背包
total_value += arr[i].value;
W -= arr[i].weight;
}
else { // 若物品放不完,则将部分物品放入背包中
total_value += (double)arr[i].value * W / arr[i].weight;
break;
}
}
return total_value;
}
// 测试代码
int main() {
int W = 50; // 背包容量
Item items[] = {{10, 60}, {20, 100}, {30, 120}}; // 物品重量和价值
int n = sizeof(items) / sizeof(items[0]); // 物品数量
double max_value = knapsack_greedy(items, n, W); // 计算最大价值
cout << "最大价值为:" << max_value << endl;
return 0;
}
```
以上代码中,我们先定义了一个物品结构体,包含物品的重量和价值,然后实现了一个按照单位重量的价值从大到小排序的比较函数,最后实现了一个贪心算法的函数,计算出最大价值。最后在 main 函数中进行测试,输入背包容量和物品的重量和价值,输出最大价值。