沃舍尔算法用python怎么写

对于您的问题，我可以提供一个参考的Python代码实现，供您参考：

import random

def wasser_shuffle(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n-1):
        j = random.randint(i, n-1)
        arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    return arr

这个实现基本实现了沃舍尔算法的要求，每次随机交换一个元素和后面的一个元素。在这个基础上，每个元素出现在任何一个位置的概率应该是相同的。

希望这个回答能够帮助到您！如果您有其他问题，也可以继续提问。

相关问题

编程实现Warshall(沃舍尔) 算法，输入一个含有5个元素的集合的关系，该关系至少含有10个序偶，给出代码并附上运行结果。

Warshall算法是一种用于寻找传递闭包的算法，它可以将一个有向图的传递闭包计算出来。下面是Python实现Warshall算法的代码：

def warshall(graph):
    n = len(graph)
    for k in range(n):
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                graph[i][j] = graph[i][j] or (graph[i][k] and graph[k][j])
    return graph

# 测试样例
graph = [[0, 1, 0, 0, 0], 
         [0, 0, 1, 1, 0], 
         [0, 0, 0, 0, 1], 
         [0, 0, 0, 0, 1], 
         [0, 0, 0, 0, 0]]
print(warshall(graph))

输出结果为：

[[0, 1, 1, 1, 1], 
 [0, 0, 1, 1, 1], 
 [0, 0, 0, 0, 1], 
 [0, 0, 0, 0, 1], 
 [0, 0, 0, 0, 0]]

其中，输入的`graph`表示有向图的邻接矩阵，输出的结果是该有向图的传递闭包的邻接矩阵。对于这个例子，输入的图可以表示为：

0 -> 1
1 -> 2
1 -> 3
2 -> 4
3 -> 4

计算出的传递闭包为：

0 -> 1
0 -> 2
0 -> 3
0 -> 4
1 -> 2
1 -> 3
1 -> 4
2 -> 4
3 -> 4

Warshall 算法

Warshall算法是一种用于计算有向图的传递闭包的算法。它使用动态规划的思想，通过多次迭代来计算有向图的传递闭包。该算法的时间复杂度为O(n^3)。具体算法步骤如下：

1. 初始化可达矩阵，将可达矩阵的值初始化为邻接矩阵的值。
2. 逐步构建可达矩阵。对于每一对顶点i和j，如果存在一条从i到j的路径或者存在一条从i到k的路径和一条从k到j的路径，那么我们就可以说顶点i可达顶点j。
3. 使用一个嵌套循环，依次遍历每对顶点i和j。对于每对顶点，再次使用一个嵌套循环，依次遍历每个顶点k。
4. 如果顶点j的行i的列为1，就触发关系运算。关系运算的具体步骤是将矩阵j的行k的列和矩阵i的行k的列进行关系运算，并将结果重新赋值给矩阵j的行k的列。
5. 循环结束后，矩阵i表示顶点i到其他所有顶点的可达性，即传递闭包。

Warshall算法通过动态规划的思想，通过多次迭代计算出了有向图的传递闭包，从而简化了计算的复杂度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Warshall算法](https://blog.csdn.net/qq_74310471/article/details/129410635)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Warshall沃舍尔算法](https://blog.csdn.net/m0_63794226/article/details/124352852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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