梦里飞花

梦里一度,落花无情
你在我的身旁,我在你身旁,满脸泪痕,那是幸福装得太满以致于在内心有些承受不住!
那一刻我是你新郎
那一刻你是我新娘
那一刻命定今生,不能回头
希望无论幸福、无论苦难,都要共同拥有
醒来满眼泪水
你与我回到现实
唯有梦里窗前儿时风铃,摇响记忆的回音
落花又飞扬,梦里又一度


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
俗话说,‘熟读唐诗三百首,不会吟诗也会吟’,请分析附件的唐诗300首文本文件。 完成下列功能:(部分功能需要使用jieba第三方库) 统计每首诗歌的作者,如果第一行输入‘作者’,第二行则输入一个整数n,输出出现最多的作者前n个,出现次数相同时,按作者出现顺序排序。每行输出一个名字和出现次数,以空格间隔,程序结束 统计作者的名字出现的次数,如果第一行输入‘人物’,第二行则输入一个整数n,输出出现最多的作者前n个,出现次数相同时,按作者出现顺序排序。每行输出一个名字和对应出现次数,以空格间隔,程序结束 注:有的诗人在诗名或诗句中用到了别的诗人的名字。如’李白二首之一‘。因此第1,2项目之间的数据可能有所差异。 如果输入某个字符串编号,范围和格式在’010‘-’320‘之间(测试用例保证编号存在),输出对应该编号的诗句。 输出格式:去掉首行诗歌编号,其余格式与文件中诗歌显示格式相同。 如果输入‘唐诗’,输出文件中的诗词数量,程序结束 飞花令,如果第一行输入'飞花',则可以在第二行输入s中文字符(长度为1),然后按照在文件中出现的顺序,输出唐诗300首文件包含该中文字符的诗句(长度不超过7的诗句),每行一句。 如果非以上输入,输出‘输入错误’,程序结束 请严格按照输入输出示例的格式编写程序输出 输入输出示例 示例仅为格式示例,与测试数据无关 示例1: 输入: 作者 1 输出: 杜甫 37 示例2: 输入: 人物 2 输出: 杜甫 37 李白 33 示例3: 输入: 084 输出: 李白 行路难三首之三 有耳莫洗颍川水 有口莫食首阳蕨 含光混世贵无名 何用孤高比云月 吾观自古贤达人 功成不退皆殒身 子胥既弃吴江上 屈原终投湘水滨 陆机雄才岂自保 李斯税驾苦不早 华亭鹤唳讵可闻 上蔡苍鹰何足道 君不见 吴中张翰称达生 秋风忽忆江东行 且乐生前一杯酒 何须身后千载名 示例4: 输入: 飞花 秦 输出: 秦地罗敷女 孔子西行不到秦 居人未改秦衣服 始与秦塞通人烟 况复秦兵耐苦战 赐名大国虢与秦 城阙辅三秦 河山北枕秦关险 渭水自萦秦塞曲 山色遥连秦树晚 夜泊秦淮近酒家 嵩云秦树久离居 秦时明月汉时关 示例5: 输入: 21 输出: 输入错误。请帮我编写详细代码
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