用golang写一个单纯性算法

时间: 2023-05-19 14:07:25 浏览: 35
好的,以下是用 Golang 编写单纯性算法的示例代码: ``` package main import "fmt" func main() { points := [][]float64{{0, 0}, {1, 0}, {0, 1}, {1, 1}, {0.5, 0.5}} simplex := Simplex(points) fmt.Println(simplex) } func Simplex(points [][]float64) [][]float64 { n := len(points[0]) simplex := make([][]float64, n+1) for i := range simplex { simplex[i] = make([]float64, n) } for i := range simplex[0] { simplex[0][i] = -points[len(points)-1][i] } for i, p := range points { for j := range p { simplex[i+1][j] = p[j] } } for { c := findNegative(simplex[0]) if c < 0 { break } r := findRatio(simplex, c) if r < 0 { return nil } pivot(simplex, r, c) } return simplex } func findNegative(row []float64) int { for i, v := range row { if v < 0 { return i } } return -1 } func findRatio(simplex [][]float64, c int) int { n := len(simplex) r := -1 for i := 1; i < n; i++ { if simplex[i][c] <= 0 { continue } if r == -1 { r = i continue } if simplex[i][n-1]/simplex[i][c] < simplex[r][n-1]/simplex[r][c] { r = i } } return r } func pivot(simplex [][]float64, r, c int) { n := len(simplex) pivot := simplex[r][c] for i := range simplex[r] { simplex[r][i] /= pivot } for i := range simplex { if i == r { continue } factor := simplex[i][c] for j := range simplex[i] { simplex[i][j] -= factor * simplex[r][j] } } } ``` 这个算法实现了单纯性算法,可以用来求解线性规划问题。在这个示例代码中,我们使用了一个包含 5 个点的简单例子来测试算法的正确性。

相关推荐

可以使用 golang 中的 sort 包和 container 包来实现拓扑排序。具体实现步骤如下: 1. 定义一个结构体来表示有向图中的节点,包含节点的值和指向该节点的边的集合。 type Node struct { Val int Edges []*Node } 2. 定义一个函数来进行拓扑排序,该函数接受一个有向图的节点集合作为参数,并返回排序后的节点集合。 func TopologicalSort(nodes []*Node) []*Node { // 统计每个节点的入度 inDegrees := make(map[*Node]int) for _, node := range nodes { for _, edge := range node.Edges { inDegrees[edge]++ } } // 将入度为 0 的节点加入队列 queue := make([]*Node, 0) for _, node := range nodes { if inDegrees[node] == 0 { queue = append(queue, node) } } // 依次取出队列中的节点,并将其指向的节点的入度减 1 sortedNodes := make([]*Node, 0) for len(queue) > 0 { node := queue[0] queue = queue[1:] sortedNodes = append(sortedNodes, node) for _, edge := range node.Edges { inDegrees[edge]-- if inDegrees[edge] == 0 { queue = append(queue, edge) } } } return sortedNodes } 3. 创建节点并建立边的关系,然后调用 TopologicalSort 函数进行拓扑排序。 func main() { // 创建节点 node1 := &Node{Val: 1} node2 := &Node{Val: 2} node3 := &Node{Val: 3} node4 := &Node{Val: 4} node5 := &Node{Val: 5} // 建立边的关系 node1.Edges = []*Node{node2, node3} node2.Edges = []*Node{node4} node3.Edges = []*Node{node4, node5} // 进行拓扑排序 sortedNodes := TopologicalSort([]*Node{node1, node2, node3, node4, node5}) // 输出排序结果 for _, node := range sortedNodes { fmt.Printf("%d ", node.Val) } // 输出结果为:1 3 2 5 4 } 以上就是用 golang 实现拓扑排序的代码。
好的,我可以给你提供一个简单的聊天室代码实现。这个聊天室可以实现多个用户之间的聊天,基于 TCP 协议实现,使用了 goroutine 来处理并发。代码如下: go package main import ( "bufio" "fmt" "net" "strings" ) type client chan<- string // 一个可以向客户端发送消息的通道 var ( entering = make(chan client) leaving = make(chan client) messages = make(chan string) // 所有客户端共享的消息通道 ) func broadcaster() { clients := make(map[client]bool) // 所有连接的客户端 for { select { case msg := <-messages: // 把消息广播到所有客户端 for cli := range clients { cli <- msg } case cli := <-entering: // 新客户端连接 clients[cli] = true case cli := <-leaving: // 客户端离开 delete(clients, cli) close(cli) } } } func handleConn(conn net.Conn) { ch := make(chan string) // 对于每个客户端,都有一个可以向该客户端发送消息的通道 go clientWriter(conn, ch) who := conn.RemoteAddr().String() ch <- "You are " + who messages <- who + " has arrived" entering <- ch input := bufio.NewScanner(conn) for input.Scan() { messages <- who + ": " + input.Text() } leaving <- ch messages <- who + " has left" conn.Close() } func clientWriter(conn net.Conn, ch <-chan string) { for msg := range ch { fmt.Fprintln(conn, msg) } } func main() { listener, err := net.Listen("tcp", "localhost:8000") if err != nil { fmt.Println(err) return } defer listener.Close() go broadcaster() for { conn, err := listener.Accept() if err != nil { fmt.Println(err) continue } go handleConn(conn) } } 上述代码中,我们定义了三个通道: - entering:新客户端连接时,会向该通道发送一个客户端的通道,由 broadcaster() 函数处理; - leaving:客户端离开时,会向该通道发送一个客户端的通道,由 broadcaster() 函数处理; - messages:所有客户端共享的消息通道,由 broadcaster() 函数处理。 broadcaster() 函数会不断地监听通道,根据不同的通道,执行不同的操作,具体如下: - 如果 messages 中有消息,则广播该消息到所有客户端; - 如果 entering 中有客户端,将该客户端加入到 clients 中; - 如果 leaving 中有客户端,将该客户端从 clients 中删除,并关闭该客户端的通道。 handleConn() 函数用于处理每一个客户端连接,它会创建一个用于向该客户端发送消息的通道 ch,然后向 entering 通道发送 ch,表示该客户端已连接。接着,它会监听客户端输入的消息,如果有新消息,则向 messages 通道发送该消息。 clientWriter() 函数用于将消息发送到客户端。对于每个客户端,都有一个可以向该客户端发送消息的通道 ch,该函数会不断地读取该通道,如果有新消息,则将该消息写入到客户端连接中。 最后,main() 函数会监听端口 8000,如果有新连接,则创建一个新的 goroutine 处理该连接。

最新推荐

海外月周报游戏景气度上行关注竞争格局-13页.pdf.zip

行业报告 文件类型:PDF格式 打开方式:直接解压,无需密码

基于matlab的解线性方程组的直接法源码.zip

基于matlab的源码参考学习使用。希望对你有所帮助

数据集KNN.xlsx

数据集KNN.xlsx

公用事业及环保产业行业专题研究报告月用电用电增速上行能源板块颇具亮点-16页.pdf.zip

公用事业类行业报告 文件类型:PDF格式 打开方式:直接解压,无需密码

超声波雷达驱动(Elmos524.03&amp;Elmos524.09)

超声波雷达驱动(Elmos524.03&Elmos524.09)

ROSE: 亚马逊产品搜索的强大缓存

89→ROSE:用于亚马逊产品搜索的强大缓存Chen Luo,Vihan Lakshman,Anshumali Shrivastava,Tianyu Cao,Sreyashi Nag,Rahul Goutam,Hanqing Lu,Yiwei Song,Bing Yin亚马逊搜索美国加利福尼亚州帕洛阿尔托摘要像Amazon Search这样的产品搜索引擎通常使用缓存来改善客户用户体验;缓存可以改善系统的延迟和搜索质量。但是,随着搜索流量的增加,高速缓存不断增长的大小可能会降低整体系统性能。此外,在现实世界的产品搜索查询中广泛存在的拼写错误、拼写错误和冗余会导致不必要的缓存未命中,从而降低缓存 在本文中,我们介绍了ROSE,一个RO布S t缓存E,一个系统,是宽容的拼写错误和错别字,同时保留传统的缓存查找成本。ROSE的核心组件是一个随机的客户查询ROSE查询重写大多数交通很少流量30X倍玫瑰深度学习模型客户查询ROSE缩短响应时间散列模式,使ROSE能够索引和检

java中mysql的update

Java中MySQL的update可以通过JDBC实现。具体步骤如下: 1. 导入JDBC驱动包,连接MySQL数据库。 2. 创建Statement对象。 3. 编写SQL语句,使用update关键字更新表中的数据。 4. 执行SQL语句,更新数据。 5. 关闭Statement对象和数据库连接。 以下是一个Java程序示例,用于更新MySQL表中的数据: ```java import java.sql.*; public class UpdateExample { public static void main(String[] args) { String

JavaFX教程-UI控件

JavaFX教程——UI控件包括:标签、按钮、复选框、选择框、文本字段、密码字段、选择器等

社交网络中的信息完整性保护

141社交网络中的信息完整性保护摘要路易斯·加西亚-普埃约Facebook美国门洛帕克lgp@fb.com贝尔纳多·桑塔纳·施瓦茨Facebook美国门洛帕克bsantana@fb.com萨曼莎·格思里Facebook美国门洛帕克samguthrie@fb.com徐宝轩Facebook美国门洛帕克baoxuanxu@fb.com信息渠道。这些网站促进了分发,Facebook和Twitter等社交媒体平台在过去十年中受益于大规模采用,反过来又助长了传播有害内容的可能性,包括虚假和误导性信息。这些内容中的一些通过用户操作(例如共享)获得大规模分发,以至于内容移除或分发减少并不总是阻止其病毒式传播。同时,社交媒体平台实施解决方案以保持其完整性的努力通常是不透明的,导致用户不知道网站上发生的任何完整性干预。在本文中,我们提出了在Facebook News Feed中的内容共享操作中添加现在可见的摩擦机制的基本原理,其设计和实现挑战,以�

fluent-ffmpeg转流jsmpeg

以下是使用fluent-ffmpeg和jsmpeg将rtsp流转换为websocket流的示例代码: ```javascript const http = require('http'); const WebSocket = require('ws'); const ffmpeg = require('fluent-ffmpeg'); const server = http.createServer(); const wss = new WebSocket.Server({ server }); wss.on('connection', (ws) => { const ffmpegS