代码生成python,实现全0数组近似判定问题,借助ε-远离,输入包含n个元素的0,1数组A,在A中随机独立抽取s=2/ε个位置上的元素,检查抽样,若不包含1,则输出是,若包含1,则输出否,如果A中的元素全是0则输出“是”,如果 A中有元素1的个数大于εn则输出“否”。
时间: 2023-12-06 13:03:10 浏览: 56
以下是实现全0数组近似判定问题的Python代码,借助ε-远离算法:
```python
import random
def approx_zero_array_detection(A, epsilon):
n = len(A)
s = int(2/epsilon)
# 如果A中的元素全是0,则直接输出“是”
if sum(A) == 0:
return "是"
# 如果A中有元素1的个数大于epsilon*n,则直接输出“否”
if sum(A) > epsilon * n:
return "否"
# 随机抽取s个位置
samples = random.sample(range(n), s)
# 检查抽样,如果不包含1,则输出“是”,否则输出“否”
for idx in samples:
if A[idx] == 1:
return "否"
return "是"
```
代码中,输入参数A表示0、1数组,epsilon表示阈值,即ε-远离算法中的阈值ε。函数首先判断A中是否全是0或者是否有过多的1,如果满足这两个条件之一,则直接输出结果。否则,随机抽取s个位置进行检查,如果其中包含1,则输出“否”,否则输出“是”。
相关问题
代码生成 python实现全0数组近似判定问题,借助ε-远离 ,输入:包含n个元素的0,1数组A , 输出:如果A中的元素全是0则输出“是”,如果A中有元素1 的个数大于εn则输出“否”。
以下是使用 SymPy 库自动生成的 Python 代码实现全0数组近似判定问题:
```python
from sympy import *
def generate_code():
# Define input variables
n = symbols('n', integer=True)
A = symbols('A', cls=IndexedBase)
epsilon = symbols('epsilon', real=True)
# Define intermediate variables
num_ones = Sum(A[i], (i, 0, n-1))
is_all_zeros = Piecewise((S('是'), Eq(num_ones, 0)),
(S('否'), num_ones > epsilon*n))
# Define function
func = Function('is_all_zeros')((n, A, epsilon), is_all_zeros)
return func
# Generate and print the code
func = generate_code()
print(func)
```
这里使用了 SymPy 库,它可以将数学表达式转换为 Python 代码。在代码中,我们首先定义了输入变量 `n`、`A` 和 `epsilon`,然后定义了中间变量 `num_ones`,它表示数组 `A` 中元素值为 1 的总个数。接着,我们使用 Piecewise 函数根据 `num_ones` 的值返回相应的结果,当 `num_ones` 等于 0 时返回“是”,当 `num_ones` 大于 εn 时返回“否”。最后,我们定义了一个名为 `is_all_zeros` 的函数,其中包含上述的中间变量和语句。
代码生成python,实现全0数组近似判定问题,借助ε-远离,输入包含n个元素的0,1数组A,输出:如果 A中有元素1的个数大于εn则输出“否”
以下是实现全0数组近似判定问题的Python代码,借助ε-远离算法:
```python
def approx_zero_array_detection(A, epsilon):
n = len(A)
# 如果A中有元素1的个数大于epsilon*n,则直接输出“否”
if sum(A) > epsilon * n:
return "否"
return "是"
```
代码中,输入参数A表示0、1数组,epsilon表示阈值,即ε-远离算法中的阈值ε。函数首先判断A中是否有过多的1,如果满足这个条件,则直接输出“否”。否则,输出“是”。
阅读全文