LC分支限界法在01背包问题中的应用与PPT展示

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资源摘要信息:"01背包问题与LC分支限界方法" 知识点概述: 1. 01背包问题的定义及应用背景 2. LC分支限界方法的基本原理 3. LC分支限界方法在01背包问题中的应用 4. Visual C++环境下的编程实践 5. 项目演示(PPT)的制作与内容展示 详细说明: 1. 01背包问题的定义及应用背景 01背包问题是一类典型的组合优化问题,在计算机科学和运筹学中具有重要的地位。问题的核心是:在限定的背包重量约束下,如何选择物品装入背包使得背包中物品的价值最大化。每个物品只能选择装入或者不装入(即0个或1个),不能分割。该问题在资源分配、决策制定等领域有着广泛的应用。 2. LC分支限界方法的基本原理 LC分支限界法(也称为分支定界法)是一种系统化的搜索技术,用于在多项式的组合空间中寻找最优解。LC方法将问题的搜索空间构造成一棵树,树的每个节点代表问题的一个解。通过不断分支(将问题拆分为若干子问题)和界限(对解的可行性和最优性进行评估和剪枝)来缩小搜索范围,直到找到最优解。 3. LC分支限界方法在01背包问题中的应用 在解决01背包问题时,LC分支限界方法首先确定一种分支策略,通常是从价值最高或重量最轻的物品开始。然后,基于背包的当前重量和价值,创建上下界来评估节点的潜在价值。在搜索过程中,如果一个节点的当前价值加上估计的未来价值低于当前最优解,则该节点被剪枝(界限)。通过这种方式,算法可以有效地剪枝掉大量的无效解空间,从而在合理的时间内找到最优解。 4. Visual C++环境下的编程实践 Visual C++是一个由微软开发的集成开发环境(IDE),它提供了编写C++程序的工具。在01背包问题的LC分支限界算法实现中,Visual C++可以用来编写算法逻辑、构建数据结构、设计用户界面和集成调试程序。Visual C++支持面向对象的开发范式,提供了丰富的库函数和高效的编译器,适合进行复杂算法的开发和优化。 5. 项目演示(PPT)的制作与内容展示 一个完整的项目演示(PPT)应包括项目的目标、背景、实现方法、关键代码片段、测试结果及分析和结论等部分。在关于01背包问题的PPT中,应当详细展示问题的定义、LC分支限界方法的原理、算法流程图、关键代码实现以及最终的运行结果。此外,PPT还应包含对算法性能的评估,比如时间复杂度和空间复杂度的分析,以及算法的优缺点讨论。 结合以上知识点,文件名称“lc.ppt”表明了存在一份演示文稿,该演示文稿详细介绍了如何使用LC分支限界方法来解决01背包问题。而“***.txt”则可能是与项目相关的文本信息,比如可能是一个网址或者文档的文本摘要,指向了项目的更多信息或者资源。
2023-07-13 上传

请你修改优化代码,要求在读取完lc1和lc5文件后,分别调用save_to_csv函数将解析后的数据保存为CSV文件。1分文件名格式为文件名_1M。CSV,五分钟文件名格式为:文件名_5M.csv, import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path): csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 file_name = "lc1" df1.to_csv(file_name + "_1M.csv", index=False) file_name = "lc5" df5.to_csv(file_name + "_5M.csv", index=False)

2023-06-02 上传

请修改优化以下代码 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' 5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path, is_lc1): if is_lc1: interval = '1M' else: interval = '5M' csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_' + interval + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH, True) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH, False) # 以lc1和lc5的文件名分别保存五分钟的数据 file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC1_FILE_PATH))[0] df1_5M = df1.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df1_5M, LC1_FILE_PATH, False) file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC5_FILE_PATH))[0] df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, False)

2023-06-02 上传