Equation Solver包——已同步PyPI

Equation Solver

方程求解器

一个用于求解一元多项式方程(1-4 次)的 Python 包,提供传统方法和 AI 辅助功能。

功能特性

  - 求解 1 次到 4 次多项式方程
  - 使用本地语言模型进行 AI 辅助求解
  - 管理本地 AI 模型服务器
  - 表达式渲染和近似计算
  - 通过缓存提高性能

安装方法

pip install equation-solver

基本用法

传统求解方法

from equation_solver import EquationSolver

solver = EquationSolver()
coefficients = solver.parse_input({
    "x⁴": "1",
    "x³": "0",
    "x²": "0",
    "x": "0",
    "常数项": "-1"
})

equation, degree = solver.build_equation(coefficients)

if degree > 0:
    solutions = solver.solve_equation(equation)
    processed = solver.process_solutions(solutions)
    print(f"找到 {len(processed)} 个解")

AI 辅助求解方法

from equation_solver import EquationSolver, AISolver, ModelServer

# 启动 AI 服务器
server = ModelServer()
server.start_server(model_path="path/to/model.gguf")

# 等待服务器启动
import time
while server.status != "running":
    time.sleep(1)

# 使用 AI 求解
solver = EquationSolver()
ai_solver = AISolver(port=5001)

coefficients = solver.parse_input({
    "x⁴": "1",
    "x³": "0",
    "x²": "0",
    "x": "0",
    "常数项": "-1"
})
equation, _ = solver.build_equation(coefficients)

equation_latex = sp.latex(equation)
ai_response = ai_solver.send_ai_request(equation_latex)
parsed = ai_solver.parse_ai_response(ai_response)

print("AI 解答:", parsed["clean_text"])
print("解:", parsed["solutions"])

# 停止服务器
server.stop_server()

API 文档

EquationSolver 类

  • parse_input(inputs): 解析用户输入的系数
  • build_equation(coefficients): 根据系数构建方程
  • solve_equation(equation): 求解方程
  • process_solutions(solutions): 准备用于显示的解
  • get_cache_key(coefficients): 生成解的缓存键

AISolver 类

  • send_ai_request(equation_latex): 向 AI 服务器发送请求
  • parse_ai_response(ai_text): 解析 AI 响应文本

ModelServer 类

  • start_server(model_path, port): 启动模型服务器
  • stop_server(): 停止服务器
  • is_running(): 检查服务器是否在运行
  • get_logs(max_lines=100): 获取服务器日志

依赖项

  - SymPy
  - Requests
  - Matplotlib
  - Pillow
  - Psutil

许可证

MIT 许可证
### 关于动态规划与方程求解 对于POJ上的Equation Solver问题,虽然未直接提及该题目编号及其具体描述,但从引用的内容来看,可以推测此问题是涉及动态规划(Dynamic Programming, DP)以及特定条件下的最优路径或状态转移计算。 #### 动态规划的核心思想 动态规划是一种通过分解子问题并存储中间结果来优化整体解决方案的方法。在某些情况下,可以通过一次遍历数组的方式找到全局最优解,并利用计数器`count`记录当前候选解的频率变化情况[^1]。这种方法特别适用于那些具有重叠子结构和无后效性的场景。 以下是基于上述提到的思想设计的一个通用框架用于解决类似问题: ```python def find_majority_element(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num if num == candidate: count += 1 else: count -= 1 return candidate ``` 这段代码实现了寻找多数元素的功能,其中核心逻辑在于当遇到相同值时增加计数器,不同则减少;一旦计数器降为零,则更换新的候选者作为潜在解。 #### 邻近关系处理策略 另一种常见的动态规划技巧是在二维网格或者序列中考虑相邻节点的影响。例如,在高度矩阵H[i][j]的情况下,如果某个位置的高度大于其邻居,则可能带来额外收益,因此需要调整对应的状态值dp[i][j]: ```cpp for(int i=0;i<n;i++) { for(int j=0;j<m;j++) { if(H[i+1][j]>H[i][j]) dp[i+1][j]=max(dp[i+1][j], dp[i][j]+1); // 对其他方向同样操作... } } ``` 这里展示了如何依据上下左右四个方向的最大化原则更新每一个格点的最佳得分[^2]。 #### 输入数据解析 给定输入文件的第一行为待分析天数n,随后跟着一系列整数值表示每天的情绪评分范围从0到1e6之间[^3]。这表明我们需要准备读取大量连续的数据流,并针对这些数据执行高效运算。 综上所述,无论是采用单次扫描还是多维空间探索方式解决问题,都需要仔细权衡时间复杂度与内存消耗之间的平衡点。
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