写一段随机占优准则的代码

以下是一段随机占优准则的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

int main()
{
int i, j, n;
int a[100];

srand(time(NULL)); // 初始化随机数种子

printf("请输入数组大小：");
scanf("%d", &n);

// 生成随机数组
for (i = ; i < n; i++) {
a[i] = rand() % 100;
printf("%d ", a[i]);
}

// 随机占优
for (i = ; i < n; i++) {
j = rand() % n;
if (a[j] > a[i]) {
int temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
}
}

printf("\n随机占优后的数组：");
for (i = ; i < n; i++) {
printf("%d ", a[i]);
}

return ;
}

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帮我写一下随机占优准则的python代码

这是一段使用随机占优准则的python代码：import random# 定义函数
def random_dominance(arr):
# 随机抽取一个元素
n = random.choice(arr)
# 设置最大值
m = max(arr)
# 如果抽取的元素大于最大值，则返回该元素；否则，重新运行函数
if n > m:
return n
else:
return random_dominance(arr)# 使用例子
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
print(random_dominance(arr))

写一段随机森林的python代码

这是一段简单的随机森林的Python代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成随机数据集作为例子
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,
                            n_informative=2, n_redundant=0,
                            random_state=0, shuffle=False)

# 定义随机森林模型
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2,
                             random_state=0)

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]]))

上面的代码中，我们首先使用`make_classification`函数生成了一个含有4个特征和1000个样本的数据集，然后定义了一个随机森林分类器，包含100棵树，每棵树的深度不超过2。最后，我们使用`fit`方法训练了模型，并用`predict`方法对一个新样本做出了预测。