satcking算法代码 python
时间: 2024-05-10 22:17:58 浏览: 19
以下是一个简单的 Python 实现,用于演示如何实现堆栈数据结构的基本操作:
```python
class Stack:
def __init__(self):
self.items = []
def push(self, item):
self.items.append(item)
def pop(self):
if not self.is_empty():
return self.items.pop()
def is_empty(self):
return len(self.items) == 0
def peek(self):
if not self.is_empty():
return self.items[-1]
def size(self):
return len(self.items)
```
这个实现使用列表作为内部存储,push 和 pop 方法向列表的末尾添加或删除元素。is_empty 方法检查列表是否为空,peek 方法返回堆栈顶部的元素,size 方法返回堆栈的大小。
相关问题
louvain算法代码python
Louvain算法是一种社团检测算法,可以将网络中的节点划分为不同的社团。以下是Louvain算法的Python实现代码:
<<引用>>
该代码实现了KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法、InfoMap算法等社团划分算法,其中包括了Louvain算法的实现。
Louvain算法的实现主要包括以下步骤:
1. 为网络中的每个节点分配一个社团;
2. 算法初始化;
3. 第一阶段循环;
4. 第二个阶段;
5. 获得社团;
6. 两个阶段进行循环;
7. 主函数进行调用运行;
8. 整体代码。
在算法初始化阶段,每个节点具有属性:vid(节点编号)、cid(社团编号)、k_in(节点自环个数)。算法的核心是通过最大化模块度来不断优化社团划分。
cart算法代码python
以下是使用Python实现CART算法的代码示例:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, [2, 3]]
y = iris.target
# 训练模型
tree = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=4, random_state=1)
tree.fit(X, y)
# 可视化决策树
from pydotplus import graph_from_dot_data
from sklearn.tree import export_graphviz
dot_data = export_graphviz(tree, filled=True, rounded=True, class_names=['Setosa', 'Versicolor', 'Virginica'],
feature_names=['petal length', 'petal width'], out_file=None)
graph = graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_png('tree.png')
```
上述代码使用了Python的scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类来实现CART算法。首先,我们加载了鸢尾花数据集,并将其分为特征矩阵X和目标向量y。然后,我们使用DecisionTreeClassifier类来训练模型,并指定了基尼指数作为分裂标准,最大深度为4,随机种子为1。最后,我们使用export_graphviz函数将决策树导出为Graphviz格式,并使用graph_from_dot_data函数将其转换为PNG格式。
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