栅栏算法python

栅栏算法（Fence Algorithm）是一种经典的算法，用于在一个有序的序列中寻找最小的K个数或者最大的K个数。这个算法可以在O(N)时间复杂度内解决这个问题，比排序后再取前K个的时间复杂度O(NlogN)要更优秀。

下面是栅栏算法的基本思路：
1. 首先选取序列中的一个数作为枢纽元素（可以是随机选择的）；
2. 将序列中小于等于枢纽元素的数放在左边，大于枢纽元素的数放在右边；
3. 比较左边的数的个数和K，如果左边数的个数等于K，则返回左边的K个数，否则如果左边的数的个数小于K，则递归右边的数中寻找剩下的K-left个最小数；
4. 如果左边的数的个数大于K，则递归左边的数中寻找前K个最小数。

以下是Python实现代码：

def quick_select(nums, k):
    if len(nums) == 1:
        return nums
    pivot = nums
    left = [x for x in nums if x < pivot]
    right = [x for x in nums if x > pivot]
    if len(left) == k:
        return left
    elif len(left) < k:
        return left + quick_select(right, k - len(left))
    else:
        return quick_select(left, k)

相关问题

栅栏密码的Python解密脚本

栅栏密码（Fence Pattern）是一种简单的替换式加密技术，它通过将明文字符按一定规则分组并交替放置来混淆字母顺序。虽然它不是高级加密算法，但对于初学者来说是一个不错的练习基础编码和解码的项目。

要编写一个简单的Python解密脚本，你可以按照以下步骤操作：

def fence_pattern_decrypt(ciphertext, n):
    plaintext = ""
    chars = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
    
    # 根据栅栏模式将密文字母逐行读取
    for i in range(0, len(ciphertext), n):
        if i % 2 == 0:
            # 如果当前行是奇数行，从左到右读取
            plaintext += chars[ciphertext[i]]
        else:
            # 如果当前行是偶数行，从右到左读取
            plaintext += chars[ciphertext[i] - (n - 1)]
            
    return plaintext

# 示例用法
ciphertext = "KHOOR ZRUOG"  # 假设这是经过栅栏密码加密的结果
n = 3  # 栅栏的高度
decrypted_text = fence_pattern_decrypt(ciphertext, n)
print("Decrypted text:", decrypted_text)

#

用python写人工蜂群算法描述机器人栅栏图格路劲规划

人工蜂群算法是一种基于模拟蜜蜂觅食行为的优化算法，可用于求解复杂的路径规划问题。下面是一份用 Python 实现的人工蜂群算法描述机器人栅栏图格路径规划的代码示例：

import numpy as np

# 栅栏图格地图类
class Map:
    def __init__(self, width, height, obstacles):
        self.width = width
        self.height = height
        self.obstacles = obstacles

    def is_obstacle(self, x, y):
        for obstacle in self.obstacles:
            if obstacle[0] == x and obstacle[1] == y:
                return True
        return False

# 机器人类
class Robot:
    def __init__(self, map, start, end):
        self.map = map
        self.start = start
        self.end = end

    # 计算两点之间的距离
    def distance(self, point1, point2):
        return np.sqrt(np.power(point1[0] - point2[0], 2) + np.power(point1[1] - point2[1], 2))

    # 计算路径长度
    def path_length(self, path):
        length = 0
        for i in range(len(path) - 1):
            length += self.distance(path[i], path[i + 1])
        return length

    # 搜索可行路径
    def find_path(self):
        # 初始化参数
        n = 100  # 蜜蜂数量
        limit = 20  # 蜜蜂搜索范围
        max_iter = 100  # 最大迭代次数
        alpha = 0.5  # 局部搜索因子
        beta = 0.5  # 全局搜索因子
        path_len = float('inf')  # 初始路径长度为正无穷大
        path = None  # 最优路径

        # 初始化蜜蜂
        bees = []
        for i in range(n):
            bee = {'pos': self.start, 'path': [self.start]}
            bees.append(bee)

        # 迭代搜索
        for i in range(max_iter):
            # 局部搜索
            for bee in bees:
                local_best_len = float('inf')
                local_best_path = None
                for j in range(-limit, limit + 1):
                    for k in range(-limit, limit + 1):
                        x = bee['pos'][0] + j
                        y = bee['pos'][1] + k
                        if x >= 0 and x < self.map.width and y >= 0 and y < self.map.height and not self.map.is_obstacle(x, y):
                            new_path = bee['path'] + [(x, y)]
                            new_len = self.path_length(new_path)
                            if new_len < local_best_len:
                                local_best_len = new_len
                                local_best_path = new_path
                bee['path'] = local_best_path

            # 全局搜索
            for bee in bees:
                global_best_len = float('inf')
                global_best_path = None
                for j in range(n):
                    if bees[j] != bee:
                        other_bee = bees[j]
                        if other_bee['path'][-1] == bee['path'][-1]:
                            common_path_len = self.path_length(other_bee['path'])
                            new_path = bee['path'] + other_bee['path'][1:]
                            new_len = self.path_length(new_path) + alpha * common_path_len
                            if new_len < global_best_len:
                                global_best_len = new_len
                                global_best_path = new_path
                bee['path'] = global_best_path

            # 更新最优路径
            for bee in bees:
                if bee['path'][-1] == self.end:
                    bee_len = self.path_length(bee['path'])
                    if bee_len < path_len:
                        path_len = bee_len
                        path = bee['path']

            # 更新蜜蜂位置
            for bee in bees:
                if bee['path'][-1] != self.end:
                    i = np.random.randint(len(bee['path']) - 1)
                    j = np.random.randint(len(bee['path']) - 1)
                    bee['pos'] = bee['path'][i]
                    bee['path'] = bee['path'][:i] + bee['path'][j:]

        return path

该代码中，`Map` 类表示栅栏图格地图，`Robot` 类表示机器人。`Robot` 类中的 `find_path` 方法实现了人工蜂群算法的搜索过程，其中包括局部搜索和全局搜索两个过程。搜索过程中，每只蜜蜂都记录了当前的位置和路径，通过不断更新路径来搜索最优路径。最优路径的更新过程中，采用了局部搜索因子和全局搜索因子来平衡局部搜索和全局搜索的贡献。最终返回的路径即为搜索到的最优路径。

要使用该代码，需要先构造一个 `Map` 对象和一个 `Robot` 对象，然后调用 `Robot` 对象的 `find_path` 方法即可得到最优路径。例如：

# 构造地图
width = 10
height = 10
obstacles = [(2, 2), (3, 2), (4, 2), (5, 2), (6, 2), (6, 3), (6, 4), (6, 5), (5, 5), (4, 5), (3, 5)]
map = Map(width, height, obstacles)

# 构造机器人
start = (0, 0)
end = (9, 9)
robot = Robot(map, start, end)

# 搜索路径
path = robot.find_path()
print(path)

该代码将在一个 $10 \times 10$ 的栅栏图格地图中搜索从 $(0, 0)$ 到 $(9, 9)$ 的最优路径，其中包含了一些障碍物。搜索完成后，将打印出搜索到的最优路径。