關於python運動傳感器算法解釋的信息

本文目錄一覽：

• 1、python中這個算法該怎麼解釋？求大神支招。
• 2、python算法設計的步驟有三步分別是
• 3、使用python算法如何解
• 4、python如何獲取傳感器數據
• 5、python能不能仿真傳感器節點定位

python中這個算法該怎麼解釋？求大神支招。

乘法法則

規定複數的乘法按照以下的法則進行：

設z1=a+bi，z2=c+di(a、b、c、d∈R)是任意兩個複數，那麼它們的積(a+bi)(c+di)=(ac-bd)+(bc+ad)i.

其實就是把兩個複數相乘，類似兩個多項式相乘，展開得: ac+adi+bci+bdi^2，因為i^2=-1，所以結果是(ac－bd)+(bc+ad)i 。兩個複數的積仍然是一個複數。

摘自:

python算法設計的步驟有三步分別是

1. 弄清楚題目的意思，列出題目的輸入、輸出、約束條件

其中又一道題目是這樣的：“有一個mxn的矩陣，每一行從左到右是升序的，每一列從上到下是升序的。請實現一個函數，在矩陣中查找元素elem，找到則返回elem的位置。”題設只說了行和列是升序的，我在草稿紙上畫了一個3×4的矩陣，裡面的元素是1~12，於是我就想當然的認為矩陣的左上角是最小的元素，右下角是最大的元素。於是整個題目的思考方向就錯了。

2. 思考怎樣讓算法的時間複雜度儘可能的小

繼續以上面的題目為例子。可以有如下幾種算法：

a. 遍歷整個矩陣進行查找，那麼複雜度為O(m*n)；

b. 因為每一行是有序的，所以可以對每一行進行二分查找，複雜度為O(m*logn)。但是這樣只用到了行有序的性質。

c. 網上查了一下，最優的算法是從矩陣的左下角開始，比較左下角的元素（假設為X）與elem的大小，如果elem比X大，那麼X所在的那一列元素就都被排除了，因為X是該列中最大的了，比X還大，那麼肯定比X上面的都大；如果elem比X小，那麼X所在的那一行就可以排除了，因為X是這一行里最小的了，比X還小那麼肯定比X右邊的都小。每迭代一次，矩陣的尺寸就縮小一行或一列。複雜度為O(max(m,n))。

可以先從複雜度較高的實現方法入手，然後再考慮如何利用題目的特定條件來降低複雜度。

3. 編寫偽代碼或代碼

使用python算法如何解

　解決方案

從一些測試案例開始總是好的做法。讓我們從小的案例開始，看看能否找到某種規律。

． N = 1，1種爬樓方式：[1]

． N = 2，2種爬樓方式：[1,1]，[2]

． N = 3，3種爬樓方式：[1,2]，[1,1,1]，[2,1]

． N = 4，5種爬樓方式：[1,1,2]，[2,2]，[1,2,1]，[1,1,1,1]，[2,1,1]

你有沒有注意到什麼？請看N = 3時，爬完3階樓梯的方法數量是3，基於N = 1和N = 2。存在什麼關係？

爬完N = 3的兩種方法是首先達到N = 1，然後再往上爬2步，或達到N = 2再向上爬1步。所以 f(3) = f(2) + f(1)。

這對N = 4是否成立呢？是的，這也是成立的。因為我們只能在達到第三個台階然後再爬一步，或者在到了第二個台階之後再爬兩步這兩種方式爬完4個台階。所以f(4) = f(3) + f(2)。

所以關係如下： f(n) = f(n – 1) + f(n – 2)，且f(1) = 1和f(2) = 2。這就是斐波那契數列。

def fibonacci(n):

if n = 1:

return 1

return fibonacci(n – 1) + fibonacci(n – 2)

當然，這很慢（O(2^N)）——我們要做很多重複的計算！通過迭代計算，我們可以更快：

def fibonacci(n):

a, b = 1, 2

for _ in range(n – 1):

a, b = b, a + b

return a

現在，讓我們嘗試概括我們學到的東西，看看是否可以應用到從集合X中取步數這個要求下的爬樓梯。類似的推理告訴我們，如果X = {1,3,5}，那麼我們的算法應該是f(n) = f(n – 1) + f(n – 3) + f(n – 5)。如果n0，那麼我們應該返回0，因為我們不能爬負數。

def staircase(n, X):

if n  0:

return 0

elif n == 0:

return 1

elif n in X:

return 1 + sum(staircase(n – x, X) for x in X if x  n)

else:

return sum(staircase(n – x, X) for x in X if x  n)

這也很慢（O(|X|^N)），因為也重複計算了。我們可以使用動態編程來加快速度。

每次的輸入cache[i]將包含我們可以用集合X到達台階i的方法的數量。然後，我們將使用與之前相同的遞歸從零開始構建數組：

def staircase(n, X):

cache = [0 for _ in range(n + 1)]

cache[0] = 1

for i in range(n + 1):

cache[i] += sum(cache[i – x] for x in X if i – x  0)

cache[i] += 1 if i in X else 0

return cache[-1]

現在時間複雜度為O(N * |X|)，空間複雜度為O(N)。

python如何獲取傳感器數據

python需要運行在windows、mac、linux這樣的系統環境里，而這樣的環境要拿到傳感器的數據有幾種方法。

可以通過zigbee轉發數據，python第三方庫中有pyserial這樣的庫通過配置串口數據、波特率等參數，能夠接收到傳感器數據，對數據進行處理後，再進行分析。

python能不能仿真傳感器節點定位

能。Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。python能仿真傳感器節點定位。無線傳感器網絡中的節點定位是指傳感器節點根據網絡中少數已知節點的位置信息，通過一定的定位技術確定網絡中別的節點的位置信息的過程。