数据结构 DEAP (双堆)的定义如下: DEAP 是一棵完全二叉树,它或者是一棵空树,或者满足下列特性:(1)树根不包含元素.(2)其左子树是一小堆( MINHEAP ),其右子树是一大堆 ( MAXHEAP ).(3)若右子树非空,设 i 是左子树的任一结点 j 是右子树中与 i 相应的结点.若这样的 j 结点不存在,则取 j 为右子树中与 i 的父结点相应的结点;结点 的关键字总是小于或等于结点 j 的关键字值。 a .给出在该 DEAP 中插入结点3后的结果; b .写出在 DEAP 中插入新结点的算法思路(不要求用伪 C 语言描述)。
时间: 2024-02-06 20:11:35 浏览: 11
a. 在 DEAP 中插入结点 3 后的结果如下图所示:
```
__0__
/ \
1 3
/ \ / \
7 8 9 10
```
b. 在 DEAP 中插入新结点的算法思路:
1. 首先将新结点插入到左子树的最后一个位置;
2. 如果新结点的值大于其父结点的值,将两者交换位置;
3. 如果新结点的值小于其右兄弟结点的值,将新结点与右兄弟结点交换位置,并将其上移至父结点位置;
4. 重复 2 和 3 直到找到新结点的正确位置。
相关问题
在python中,使用deap库编写一个nsga2算法求解双目标优化问题的示例
好的,下面是一个使用deap库编写的NSGA-II算法求解双目标优化问题的示例代码:
```python
import random
from deap import base, creator, tools
# 定义问题
creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti)
# 定义遗传算法的参数
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual,
toolbox.attr_float, n=2)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", evaluate) # 定义评估函数
toolbox.register("mate", tools.cxSimulatedBinaryBounded, low=0, up=1, eta=20.0)
toolbox.register("mutate", tools.mutPolynomialBounded, low=0, up=1, eta=20.0, indpb=1.0 / 2)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)
# 定义主函数
def main():
pop = toolbox.population(n=50) # 初始化种群
pop = algorithms.eaMuPlusLambda(pop, toolbox, mu=len(pop), lambda_=len(pop),
cxpb=0.9, mutpb=0.1, ngen=100)
# 打印最终的Pareto前沿
pareto_front = tools.sortNondominated(pop, k=len(pop), first_front_only=True)[0]
for ind in pareto_front:
print(ind.fitness.values)
```
上面的代码中,我们首先定义了一个双目标优化问题,包括两个目标函数,并将其作为适应度函数。然后,我们注册了所需的遗传算法操作,包括个体的初始化、种群的初始化、评估函数、交叉和变异操作、选择操作等。最后,在主函数中,我们使用`eaMuPlusLambda`函数来运行NSGA-II算法,并打印出最终的Pareto前沿。
当然,这里的关键是如何实现评估函数,这要根据具体的问题来进行实现。在评估函数中,需要计算每个个体的目标函数值,并将其设置为个体的适应度值。在这个示例中,我们没有给出具体的评估函数实现,需要根据实际问题进行编写。
Could not find a version that satisfies the requirement numpy (from deap) (from versions: none)
这个错误提示意味着你正在尝试安装deap库,但是你的Python环境中没有安装numpy库或者numpy库的版本不符合deap的要求。你可以尝试以下解决方案:
1. 确认你的Python环境中是否已经安装了numpy库,如果没有安装,可以使用pip install numpy命令进行安装。
2. 如果已经安装了numpy库,但是版本不符合deap的要求,可以尝试升级numpy库的版本,使用pip install --upgrade numpy命令进行升级。
3. 如果以上两种方法都无法解决问题,可以考虑使用conda等其他包管理工具进行安装和管理库的版本。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)