文件名称：均匀间隔的数字
文件大小：11KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 08:50:47
Python
等距数 此代码从O（n ^ 2）中的较大集合中找到均匀分布的N个数字集合。 我通过遍历列表中的每个数字并向右或向左移动以使用“最佳距离”（即（结尾-开始）/（N-1） ）。 像K-means一样，它可能会卡在局部最小值中，因此我使用重新初始化来尝试查找全局最小值。 我使用一种效率较低的递归树方法，将列表的可能性作为“基本事实”，对20,000个样本具有100％的准确性。 使用目录中的所有文件运行python3 main.py来运行压力测试，或者运行OptimalSubsampleNew.py并以以下格式插入您自己的测试用例： 例如print(optimalSubsample(list(range(100)),10))或print(optimalSubsample([1,2,3,4,5],3) 。 确保第二个参数（整数）“ N”小于等于第一个参数（列表）的长度，并且大于等于2（提供的
【文件预览】：
EvenlySpacedNumbers-master
----OptimalSubsampleNew.py(6KB)
----README.md(1KB)
----OptimalSubsampleTrees.py(2KB)
----main.py(2KB)
----__pycache__()
--------OptimalSubsampleMoving.cpython-38.pyc(3KB)
--------OptimalSubsampleNew.cpython-38.pyc(3KB)
--------OptimalSubsample.cpython-38.pyc(3KB)
--------OptimalSubsampleTrees.cpython-38.pyc(1KB)