- Формулировка задачи дискретной бисекции
- Использование инварианта
- Реализация дискретного метода деления отрезка пополам
- Иллюстрация работы метода деления отрезка пополам
- Но надо ли реализовывать бисекцию?
- Python: метод деления пополам
- Численные методы: решение квадратного уравнения на Python
- Алгоритм решения квадратного уравнения
- 📽️ Видео
Видео:Двоичный, или бинарный, поиск элемента в списке (метод деления пополам). Решение задачи на PythonСкачать
Формулировка задачи дискретной бисекции
Любопытно, что когда задачу бисекции задают на собеседованиях, её редко формулируют исчерпывающе: что именно мы ищем, если искомых элементов нет? если их, наоборот, много? если искомый ключ выпадает за пределы массива. Давайте чётко оговорим, что мы ищем.
Дан сортированный массив a и ключ k . Следует найти такой индекс i , чтобы при вставке ключа k в a на позицию i , отсортированность массива a сохранялась. Если значения k в массиве уже имеются, то вставлять надо справа от них.
Из этого условия сразу понятно, что делать если k меньше всех элементов. Ответом должен быть 0. И что делать, если k больше всех элементов. Тут ответ должен быть len(a) .
Естественно, все приведённые ниже выкладки можно проделать и для других условий (скажем, для вставки слева). Это не столь принципиально.
Видео:Метод Ньютона (метод касательных) Пример РешенияСкачать
Использование инварианта
При написании таких алгоритмов, очень помогает понятие инварианта. Кстати, оно поможет вам убедить в своей правоте недалёкого оппонента.
Введём индексы l и r . Договоримся, что они всегда будут отвечать следующим условиям:
Это и есть инвариант. (Обратите внимание на строгость/нестрогость неравенств. Здесь и далее это очень существенно.)
Начальные условия будут гарантировать выполнение инварианта:
То есть нет ни одного элемента с i или i > r . Это гарантирует, что инвариант не нарушается.
Условие завершения поиска:
То есть, все элементы рассмотрены. Любой индекс удовлетворяет одному из условий: i , i > r .
Ответом будет индекс l .
Это становится очевидным, если посмотреть на наш инвариант и условие выхода. Ясно, что после всех итераций у нас будет выполняться условие:
То есть l — это индекс первого элемента, который строго больше k .
Именно в это место надо вставить k по условию задачи.
Видео:Алгоритмы. Нахождение корней уравнений методом деления отрезка пополам.Скачать
Реализация дискретного метода деления отрезка пополам
Строго говоря, « m=(r+l)//2 » лучше писть как « m=r-(r-l)//2 »; чтобы не было риска выйти за пределы int . Но для Python это не актуально.
И, заметьте, она корректно решает поставленную задачу и на пустом массиве и в других пограничных случаях. Это следует из того, что алгоритм никогда не нарушает инвариант и завершается в правильный момент.
Несмотря на то, что тут есть операций с индексами, которые могут показаться опасными, алгоритм работает правильно. Без каких-либо дополнительных проверок. Он не зацикливается, не выходит за пределы массива (за исключением случая, когда k больше всех элементов a , но это оговорено в условии).
Не верите? Посмотрите на него внимательно. А если есть сомнения, давайте его погоняем.
Видео:14 Метод половинного деления Ручной счет Численные методы решения нелинейного уравненияСкачать
Иллюстрация работы метода деления отрезка пополам
Вот код, с помощью которого я гонял алгоритм:
А вот результат:
Видео:Алгоритмы. Нахождение корней уравнения методом хордСкачать
Но надо ли реализовывать бисекцию?
Никогда не пишите бисекцию самостоятельно. Она уже есть во всех языках в стандартных библиотеках. В Python — это модуль bisect , в STL — std::binary_search и вариации.
Видео:Численное решение уравнений, урок 2/5. Метод деления отрезка пополамСкачать
Python: метод деления пополам
Я пытаюсь написать программу для определения нулей данной функции (f (x): = ln ((sin (x ** (1/2)) ** 3) + 2) — 1, используя метод деления пополам Значения a и b, которые являются начальными значениями, используемыми в методе деления пополам, уже вставлены в программу. Все, что требуется, это показать график и определить нули, но я не могу заставить его работать (это останавливается в строке 22). Может ли кто-нибудь обнаружить ошибку?
Вот первая проблема:
Вам нужно объединить новый z на каждой итерации не только в начале функции.
Вторая проблема часть 1:
Вторая проблема, часть 2:
Установка верхней/нижней границы между нижней/верхней границей и центральной точкой неверна. Они должны быть установлены точно в центральной точке.
Правильная реализация (с небольшим упрощением для ясности — нет необходимости набирать всю функцию пять раз):
PS Код столкнется с проблемой, если z попадает точно в корень. Вы можете явно проверить это условие.
PPS. Код также будет терпеть неудачу, если начальный интервал не содержит корень. Вы также можете проверить это условие.
Видео:Метод половинного деления решение нелинейного уравненияСкачать
Численные методы: решение квадратного уравнения на Python
Квадратное уравнение легко решается аналитически, через дискриминант. Алгоритм решения легко можно запрограммировать на Python. Есть еще один способ решения уравнения — это использование численных методов.
Алгоритм решения уравнения численными методами подойдет для решения любого уравнения, не только квадратного. Давайте распишем сначала алгоритм решения на словах, а затем напишем программу.
Видео:Алгоритмы Поиска Пути на Python. Алгоритм А*, Дейкстры, Поиск в ширину [ Pygame ]Скачать
Алгоритм решения квадратного уравнения
Допустим нужно решить квадратное уравнение
Решаем следующим образом. Сначала используем алгоритм перебора. Затем используем алгоритм половинного деления.
Алгоритм перебора для нахождения отрезка неопределенности
- Определим отрезок внутри которого ожидаем найти корни уравнения. Например от -100 до 100
- Определим шаг с которым мы пройдемся по всему отрезку. Например 0,5.
- Пройтись в цикле по всему отрезку от -100 до 100 с шагом 0,5. Для каждого участка (например -100, -99,5) определить Y на концах участка.
- Если значения Y разных знаков, значит на этом участке есть один корень (точка где Y становится = 0). Если значения Y одного знака, то пропускаем этот участок. Таким образом находим все участки, где Y меняет знак. Такой участок назовем отрезком неопределенности
- Для каждого найденного участка применяем метод половинного деления.
Алгоритм половинного деления
- Участок, где Y меняет знак делим пополам
- Для середины участка определяем знак Y
- Появляются 2 участка: слева от середины и справа. Выбираем тот, где значения Y на концах разного знака. Далее работаем с ним: запоминаем этот участок и переходим к шагу 1.
Повторяем этот алгоритм пока размер учатка не станет меньше чем точность с которой нам нужно определить X. Например мы можем заранее задать точность 0,001
Вот пример выполнения первого алгоритма, который находит отрезок неопределенности:
Вот полный текст программы, где для отрезка неопределенности находим корень уравнения:
Мы можем заметить, что в нашей программе есть повторяющиеся участки кода, которые можно вынести в подпрограммы. Например это расчет самой функции. Если мы захотим изменить уравнение, которое нужно решать, то придется вносить изменения в 4 строчки кода. По этому ее целесообразно вынести в функцию.
Так же метод половинного деления можно вывести в отдельную функцию. Код будет выглядеть следующим образом.
📽️ Видео
Урок 7 Деление нацело и деление по остатку PythonСкачать
Решение нелинейного уравнения методом деления отрезка пополамСкачать
4.3 Пересечение отрезков. "Поколение Python": курс для начинающих. Курс StepikСкачать
#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД | Python для начинающихСкачать
Алгоритм линейного поиска. Linear search algorithm. PythonСкачать
Решение нелинейного уравнения методом простых итераций (программа)Скачать
Алгоритмы. Пересечение отрезков.Скачать
Деление нацело и по остатку отрицательных чисел в PythonСкачать
Численные методы (1 урок)(Решение нелинейных уравнений. Метод дихотомии. Python)Скачать
Метод половинного деления - ВизуализацияСкачать
Вычислительная математика. Метод касательных на Python(1 практика).Скачать
Python 5 алгоритмов для новичка!Скачать