latex 写中文算法伪代码 随章节变

在LaTeX中，可以使用algorithm2e宏包来写中文算法伪代码，并且可以随章节变化。可以按照以下步骤进行操作：

1. 在导言区引入algorithm2e宏包，并设置语言选项：

\usepackage[ruled,linesnumbered]{algorithm2e}
\SetKwInput{KwInput}{输入}
\SetKwInput{KwOutput}{输出}
\SetAlgorithmName{算法}{算法}{算法列表}
\SetAlgoCaptionSeparator{.}
\SetAlCapFnt{\normalfont}
\SetAlCapNameFnt{\normalfont}
\SetAlCapHSkip{0pt}
\DontPrintSemicolon
\renewcommand{\algorithmcfname}{算法}

2. 在文档中使用algorithm环境，编写算法代码：

\begin{algorithm}[htb]
  \caption{求两个数的和}
  \label{alg:addition}
  \KwInput{输入两个数$x$和$y$}
  \KwOutput{输出它们的和$z$}
  $z \gets x + y$\;
  \Return{$z$}\;
\end{algorithm}

3. 可以使用\ref命令来引用算法，并且会自动随章节编号变化。

在算法\ref{alg:addition}中，我们实现了求两个数的和。

相关问题

用LATEX写KNN算法伪代码

当然可以！下面是使用LaTeX编写的KNN算法的伪代码：

\begin{algorithm}[H]
\SetAlgoLined
\KwIn{训练集 $D = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)\}$，待预测样本 $x$，最近邻数 $k$}
\KwOut{预测样本 $x$ 的类别}
计算待预测样本 $x$ 与训练集中每个样本的距离\;
根据距离从小到大对训练集中的样本进行排序\;
选取距离最近的 $k$ 个样本\;
统计这 $k$ 个样本中每个类别出现的次数\;
将出现次数最多的类别作为预测结果\;
\caption{KNN算法}
\end{algorithm}

希望这个伪代码可以帮到你！如果有任何进一步的问题，请随时提问。

latex编写knn算法伪代码

当然可以！以下是一个简单的KNN算法的伪代码：

输入：训练集D = {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xm, ym)}，实例x，近邻数k
输出：实例x的类别y

计算实例x与训练集中每个样本的距离
根据距离排序，取前k个样本作为近邻
统计近邻中每个类别出现的次数
将出现次数最多的类别作为实例x的预测类别y

返回预测类别y

注意：该伪代码仅为KNN算法的基本框架，具体的实现细节和距离度量方法需要根据具体情况进行调整。