修改APPROX-SUBSET-SUM过程,使其能够返回S的一个各元素之和为z*的子集。
时间: 2024-03-14 16:49:45 浏览: 17
要实现这个功能,我们可以对原本的APPROX-SUBSET-SUM过程进行一些修改,具体如下:
1. 将原本的S随机打乱,使得每个元素都有相同的概率被选中。
2. 在遍历S的过程中,对于每个元素,我们记录下它是否被选中。如果一个元素被选中,我们将它的值加入到当前的和中。
3. 在遍历完整个S之后,我们检查当前的和是否等于z*。如果是,我们将选中的元素返回作为子集;如果不是,我们重复上述过程,直到找到一个合适的子集。
需要注意的是,这个修改后的过程仍然是一个近似算法,因此不能保证一定能够找到一个各元素之和为z*的子集。但是,如果S中存在一个各元素之和为z*的子集,那么这个过程能够以高概率找到它。
相关问题
你能使用opencv-python写一个代码使智能车沿着黑线行驶,可以直行和转向
当可以,下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import time
# 定义摄像头编号
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 设置摄像头分辨率
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 480)
# 定义颜色阈值
lower_black = np.array([0,0,0])
upper_black = np.array([180,255,50])
# 定义转向角度
angle = 90
while True:
# 读取摄像头图像
ret, frame = cap.read()
# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 根据颜色阈值提取黑线
mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black)
# 膨胀操作使黑线更加连续
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)
# 查找黑线轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 如果没有检测到黑线,则直行
if len(contours) == 0:
print("No line detected, go straight")
# TODO: 直行代码
else:
# 找到最大的轮廓
c = max(contours, key=cv2.contourArea)
# 计算轮廓的矩形边界框
rect = cv2.minAreaRect(c)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
# 计算黑线的中心点
M = cv2.moments(c)
cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])
# 如果中心点在左侧,则向左转
if cx < frame.shape[1]//2:
print("Turn left")
# TODO: 左转代码
# 如果中心点在右侧,则向右转
else:
print("Turn right")
# TODO: 右转代码
# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow("Original", frame)
cv2.imshow("Mask", mask)
# 按下q键退出程序
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个代码基本上实现了智能车沿着黑线行驶的功能。当程序检测到黑线时,根据黑线的位置,智能车会向左或向右转动。如果没有检测到黑线,则直行。需要注意的是,代码中的“TODO”部分需要根据具体的硬件和控制方式进行修改。
满足三角不等式的旅行商问题近似算法Approx-TSP-Tour
Approx-TSP-Tour是一种近似算法,用于解决旅行商问题。该算法的基本思想是在图中生成一个欧拉回路,并将其转换为哈密顿回路。
具体实现步骤如下:
1. 选择一个起始节点,并从该节点开始进行深度优先遍历,直到遍历完所有的边。
2. 对于遍历过的每个节点,将其标记为已访问。
3. 如果当前节点的度数为偶数,则选择它的任意一个未访问的邻居节点,并将其加入遍历路径中。
4. 如果当前节点的度数为奇数,则选择它的任意一个未访问的邻居节点,并将其加入遍历路径中。然后,回到之前的节点,并选择它的另一个未访问的邻居节点,将其加入遍历路径中。
5. 最后,将遍历路径中的重复节点去除,并将其转化为哈密顿回路。
虽然该算法无法保证得到最优解,但是实际应用中,Approx-TSP-Tour通常能够得到非常接近最优解的结果。