代码1: import random import math def majority(T): global p n = len(T) i=random.randint(0,n-1) x=T[i] k=0 for j in range(n): if T[j]==x: k += 1 p = k/n return p>0.5 def majorityMC(T): #重复k次调用算法majority result1 = majority(T) if result1: return True else: k= 10 for i in range(1,k): if (majority(T)): return True return False if __name__ == "__main__": T = [1,5,5,6,3,2,5,5,5,6,2,5,5,5,5,5,5,5,5] T1 = [1,5,6,6,3,2,5,6,5,6,2,6,5,5,6,5,6,5,6] resultT = majorityMC(T) print("结果为:",resultT) (1)代码选用的算法设计策略是什么?(2分) (2)该段代码的作用是什么?(2分) (3)你觉得这段代码可以怎么优化?(2分) (4)请改用自然语言描述代码1的求解步骤。(4分)
时间: 2024-04-01 10:34:42 浏览: 21
(1)代码选用的算法设计策略是随机化算法,利用随机选择一个元素来判断是否为多数元素。
(2)该段代码的作用是判断有没有多数元素(出现次数大于一半的元素),并且重复调用算法majority,判断多数元素是否存在。
(3)这段代码可以优化的地方是在重复调用算法majority的时候,可以考虑增加k的值,提高算法的准确率。
(4)该段代码的求解步骤如下:
1. 定义函数majority,输入参数T为一个列表,随机选择T中的一个元素x,计算x在T中出现的次数k,计算p=k/n,其中n为T的长度,返回p是否大于0.5。
2. 定义函数majorityMC,输入参数T为一个列表,重复调用算法majority,判断是否存在多数元素。具体来说,先调用一次majority,将结果存储在result1中,如果result1为True,返回True;否则,重复调用majority k-1次,如果存在多数元素,则返回True,否则返回False。
3. 在主函数中,定义两个列表T和T1作为输入,分别调用函数majorityMC,判断是否存在多数元素,并打印结果。
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import random import math def majority(T): global p n = len(T) i=random.randint(0,n-1) x=T[i] k=0 for j in range(n): if T[j]==x: k += 1 p = k/n return p>0.5 def majorityMC(T): #重复k次调用算法majority result1 = majority(T) if result1: return True else: k= 10 for i in range(1,k): if (majority(T)): return True return False if __name__ == "__main__": T = [1,5,5,6,3,2,5,5,5,6,2,5,5,5,5,5,5,5,5] T1 = [1,5,6,6,3,2,5,6,5,6,2,6,5,5,6,5,6,5,6] resultT = majorityMC(T) print("结果为:",resultT)
这段代码是一个Python实现的majority算法,用于判断一个数组T中是否存在大于一半的元素。其中,majority函数用于判断一个元素是否出现次数大于一半,majorityMC函数则是重复调用majority函数来判断整个数组T中是否存在大于一半的元素。
在主函数中,定义了两个数组T和T1,分别用于测试majorityMC函数。最后输出结果为True或False,表示数组中是否有大于一半的元素。
需要注意的是,这段代码并没有涉及到数据库课程设计相关的内容,如果您有具体的问题需要解答,请提供更多信息。
df_majority = df[df.LoyaltyIsAutoLost==0] df_minority = df[df.LoyaltyIsAutoLost==1] df_majority_downsampled = resample(df_majority, replace=False, n_samples=20000, random_state=123) df = pd.concat([df_majority_downsampled, df_minority])
这段代码进行了数据集的重采样,包括了以下几个步骤:
1. 根据LoyaltyIsAutoLost列中的值,将数据集df划分为两部分,分别是LoyaltyIsAutoLost列中取值为0和1的数据。
2. 对取值为0的数据进行下采样,从中随机抽取20000个样本,使得数据集中取值为0和1的样本数量相等。
3. 将下采样后得到的数据集和原始取值为1的数据集进行合并,得到新的数据集df。
这个过程的目的是解决数据集中类别不平衡的问题,即在LoyaltyIsAutoLost列中取值为0的样本数量远远大于取值为1的样本数量。为了避免这种情况对模型的训练造成影响,需要对数据集进行重采样,使得两个类别的样本数量大致相等。
在这个过程中,使用了resample函数对数据集进行下采样,其中replace=False表示不放回采样,n_samples=20000表示采样后得到的数据集中样本的数量为20000,random_state=123表示随机数生成器的种子,用于控制采样的随机性。最后,使用pd.concat函数将下采样后的数据集和原始取值为1的数据集进行合并,得到新的数据集df。