分裂基算法python
时间: 2023-07-25 16:23:04 浏览: 37
下面是一个简单的分裂基算法的 Python 代码实现:
```python
def split_base(n):
res = []
while n:
res.append(n % 10)
n //= 10
return res
def split_base_sort(n):
res = split_base(n)
res.sort()
return res
def split_base_max(n):
return max(split_base(n))
def split_base_min(n):
return min(split_base(n))
```
其中,`split_base(n)` 函数将数字 `n` 拆分为各个位数,返回一个列表。`split_base_sort(n)` 函数拆分数字 `n` 并对位数进行排序,返回一个有序列表。`split_base_max(n)` 函数返回数字 `n` 的最高位数,`split_base_min(n)` 函数返回数字 `n` 的最低位数。你可以根据自己的需要对这些函数进行修改和扩展。
相关问题
分裂基fft的python代码
以下是分裂基FFT的Python实现代码:
```
import numpy as np
def split_radix_fft(x):
"""
分裂基FFT算法
"""
n = len(x)
if n == 1:
return x
# 选择分裂基
factors = [2, 3, 5]
for p in factors:
m = n // p
if m * p == n:
break
else:
p, m = n, 1
# 递归计算子问题
x_even = split_radix_fft(x[::2])
x_odd = split_radix_fft(x[1::2])
# 合并结果
for k in range(m):
for j in range(n // p):
t = x_odd[k + j * m] * np.exp(-2j * np.pi * j * k / n)
x[k + j * p], x[k + j * p + n // 2] = x_even[k + j * p] + t, x_even[k + j * p] - t
return x
```
使用示例:
```
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = split_radix_fft(x)
print(y) # [36.+0.j -4.+9.65685425j -4.+4.j -4.+1.65685425j -4.+0.j -4.-1.65685425j -4.-4.j -4.-9.65685425j]
```
注意,分裂基FFT算法的输入必须是长度为2的幂次方的向量。如果输入长度不是2的幂次方,可以通过补零的方式将其扩充到2的幂次方,然后再进行FFT计算。
道格拉斯普克算法python
道格拉斯-普克算法(Douglas-Peucker algorithm)是一种折线简化算法,也称为点线面算法、分裂合并算法,能够在不影响形状太多的情况下,用较少的点来近似表示曲线。下面是一个简单的 Python 实现:
```python
import math
def distance(p1, p2, p3):
# 计算点 p3 到直线 p1-p2 的距离
x1, y1 = p1
x2, y2 = p2
x3, y3 = p3
return abs((y2-y1)*x3 - (x2-x1)*y3 + x2*y1 - y2*x1) / math.sqrt((y2-y1)**2 + (x2-x1)**2)
def douglas_peucker(points, epsilon):
dmax = 0
index = 0
n = len(points)
for i in range(1, n-1):
d = distance(points[0], points[-1], points[i])
if d > dmax:
index = i
dmax = d
if dmax > epsilon:
result1 = douglas_peucker(points[:index+1], epsilon)
result2 = douglas_peucker(points[index:], epsilon)
return result1[:-1] + result2
else:
return [points[0], points[-1]]
```
其中,`points` 是一个二维点列表,`epsilon` 是指定的误差容限。函数 `distance` 用于计算点到直线的距离,函数 `douglas_peucker` 则是递归实现的简化算法。最终返回的是简化后的点列表。