Python Algorithmus für Perfekten Sitzplan?

Hallo liebe Community,

Ich habe es mir zum Ziel gemacht einen Algorithmus zu entwickeln, der mir den wirklich perfekten Sitzplan ausgibt:

Dass heißt ich habe mir gedacht ich vergebe Leuten eine Wertigkeit: 0,1,2

Daraus möchte ich dann die perfekte Zusammenstellung erarbeiten und ein Produktives Umfeld zu erschaffen. Hat jemand eine Idee bzw Anregungen für mich?

2 Antworten

Vom Beitragsersteller als hilfreich ausgezeichnet

KarlRanseierIII

Von gutefrage auf Grund seines Wissens auf einem Fachgebiet ausgezeichneter Nutzer

Technik, programmieren, Python

11.04.2023, 00:56

Wenn Dir nichts besseres einfällt, dann suchst Du den Lösungsraum systematisch ab, während Du in bester Greedymanier das bisher beste Ergebnis vorhälst und dann ggf. durch ein besseres ersetzt.

Dumm nur, daß die Zahl der Permutationen fakultativ in der Personenzahl wächst :-D.

Alpha489429

Beitragsersteller

11.04.2023, 01:29

😂

FaTech

Von gutefrage auf Grund seines Wissens auf einem Fachgebiet ausgezeichneter Nutzer

Technik, programmieren

10.04.2023, 14:40

Den perfekten Sitzplan kann man nicht umsetzen. Da nur Menschen, die dort sitzen wissen, wie gut die mit wem klar kommen, wie sie am besten arbeiten usw. Lehrer versuchen es immer wieder und am Ende ist es nie perfekt. Das liegt daran, dass sie selber keine Ahnung haben, mit wem die Schüler klar kommen, mit wem sie wirklich am besten arbeiten und was sie denn brauchen. Es basiert nur auf Vermutungen und Einschätzungen und dadurch wird es niemals perfekt. In wie fern 0 1 2 in Bezug stehen hast du nicht erklärt. Somit kann man auch nur schwer "Ideen" liefern. Also wenn das nicht gerade eine Hausaufgabe ist, wie du machen sollst, dann empfehle ich dir das Vorhaben zu vergessen und stattdessen mit den beteiligten zu kommunizieren. Nichts ist wichtiger als korrekte Kommunikation

wunschname0302

10.04.2023, 14:53

Die Frage bezieht sich offenkundig auf die vorgegebene Metrik. Du machst Dir unnötige Gedanken.

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for i := 0; i < len(n); i++ { // O(n)

for j := 0; j < len(n); j++ { // O(n)

if x >= 30 { // O(1)

for k := 0; k < len(n); k++ { // O(n)

value = value + 10 // O(1)

}

} else {

value = value + 2 // O(1)

}

ich hab den code und soll die Komplexitätsfunktion angeben ansich komm ich klar nur hab ein ein problem bzw ich stimme nicht mit chat gpt ein er sagt nähmlich=

O(n)(O(n)(O(1)+O(n)O(1)+O(1)))+O(1)

ich verstehe aber das erste + net ich hätte jetzt mal gesagt

also: O(n)(O(n)(O(1)*(O(n)O(1))+O(1)))+O(1)

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Ich nutze zum Lesen der Bilder das PIL-Modul.

Ich bin eigentlich schon fast fertig, aber da kommt die Fehlermeldung, dass das Modul etwas nicht importieren kann.

Schaut es euch selbst an:

Microsoft Windows [Version 10.0.19043.1237]

(c) Microsoft Corporation. Alle Rechte vorbehalten.

C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Algoritmika\vscode\data\extensions\algoritmika.algopython-20211015.95910.0\temp>C:/Users/User/AppData/Local/Programs/Algoritmika/algovenv/Scripts/activate.bat

(algovenv) C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Algoritmika\vscode\data\extensions\algoritmika.algopython-20211015.95910.0\temp>cd c:/Users/User/OneDrive/Dokumente/Soundaufnahmen

(algovenv) c:\Users\User\OneDrive\Dokumente\Soundaufnahmen>C:/Users/User/AppData/Local/Programs/Algoritmika/algovenv/Scripts/python.exe c:/Users/User/OneDrive/Dokumente/Soundaufnahmen/test.py

Traceback (most recent call last):

File "c:/Users/User/OneDrive/Dokumente/Soundaufnahmen/test.py", line 1, in <module>

from PIL import image

ImportError: cannot import name 'image' from 'PIL' (C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Algoritmika\algovenv\lib\site-packages\PIL\__init__.py)

(algovenv) c:\Users\User\OneDrive\Dokumente\Soundaufnahmen>

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Wo liegt der Fehler?

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

using namespace std;

// Funktion zur Berechnung des Determinanten einer Matrix
double determinant(vector<vector<double>>& matrix, int n) {
  double det = 0;

  if (n == 1) {
    return matrix[0][0];
  }

  if (n == 2) {
    return matrix[0][0] * matrix[1][1] - matrix[0][1] * matrix[1][0];
  }

  for (int i = 0; i < n; i++) {
    vector<vector<double>> subMatrix(n - 1, vector<double>(n - 1));

    for (int j = 1; j < n; j++) {
      for (int k = 0; k < n; k++) {
        if (k < i) {
          subMatrix[j - 1][k] = matrix[j][k];
        }
        else if (k > i) {
          subMatrix[j - 1][k - 1] = matrix[j][k];
        }
      }
    }

    det += pow(-1, i) * matrix[0][i] * determinant(subMatrix, n - 1);
  }

  return det;
}
 
// Funktion zur Durchführung der Gauss-Jordan-Elimination
void gaussJordan(vector<vector<double>>& matrix, vector<double>& constants) {
  int n = matrix.size();

  for (int i = 0; i < n; i++) {
    int maxIndex = i;

    for (int j = i + 1; j < n; j++) {
      if (abs(matrix[j][i]) > abs(matrix[maxIndex][i])) {
        maxIndex = j;
      }
    }

    if (maxIndex != i) {
      swap(matrix[maxIndex], matrix[i]);
      swap(constants[i], constants[maxIndex]); // Korrektur hier
    }

    double factor = matrix[i][i];

    for (int j = i; j < n; j++) {
      matrix[i][j] /= factor;
    }

    constants[i] /= factor;

    for (int j = 0; j < n; j++) {
      if (j != i) {
        double factor = matrix[j][i];

        for (int k = i; k < n; k++) {
          matrix[j][k] -= factor * matrix[i][k];
        }

        constants[j] -= factor * constants[i];
      }
    }
  }
}

// Funktion zur Überprüfung der Invertierbarkeit und zur Lösung des LGS
vector<double> solveLinearSystem(vector<vector<double>>& matrix, vector<double>& constants) {
  int n = matrix.size();
  double det = determinant(matrix, n);

  // Überprüfung auf unendlich viele Lösungen
  bool allZero = true;

  for (double constant : constants) {
    if (constant != 0) {
      allZero = false;
      break;
    }
  }

  if (det == 0) {
    if (allZero) {
      cout << "Das LGS hat unendlich viele Lösungen." << endl;
      return {}; // Leerer Vektor, da unendlich viele Lösungen existieren
    }
    else {
      cout << "Das LGS hat keine Lösung." << endl;
      return {}; // Leerer Vektor, da keine Lösung existiert
    }
  }

  // Anwendung der Gauss-Jordan-Elimination
  gaussJordan(matrix, constants);

  vector<double> solution(n);

  for (int i = 0; i < n; i++) {
    solution[i] = constants[i];
  }

  return solution;
}

int main() {
  vector<vector<double>> matrix = {
    { 1, -3,  5 },
    { 2, -5,  12 },
    { 3, -11,  11 }
  };
  vector<double> constants = { 2, 1, 12 };

  vector<double> solution = solveLinearSystem(matrix, constants);

  if (!solution.empty()) {
    cout << "Die Lösung des LGS ist: ";

    for (int i = 0; i < solution.size(); i++) {
      cout << "x" << i + 1 << " = " << solution[i] << ", ";
    }

    cout << endl;
  }
  else {
    cout << "Das LGS hat keine Lösung." << endl;
  }

  return 0;
}

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Also z.B:

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int hohe = 5;
// Aufsteigender Teil

for (int i = 1; i <= hohe; ++i) {
  printf("\n");

  for (int j = 1; j <= i; ++j) {
    printf("%d", j);
  }
}

Python:

hohe = 5

for i in range (1, hohe + 1, 1):
  print()
  
  for j in range(1, i + 1, 1):
    print(j, end=" ")

Es geht jeweils um die innere Schleife. Irgendwie macht beides Sinn, aber wieso kann ich die Variante in C nicht in Python nutzen (dieses j <= i bzw. anderesherum von Python in C).

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