1. 请把下面的java代码用伪代码写出来
成都创新互联是一家集网站建设,杭锦后企业网站建设,杭锦后品牌网站建设,网站定制,杭锦后网站建设报价,网络营销,网络优化,杭锦后网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。
伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。
使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(Pascal,C,Java,etc)实现。因此，伪代码必须结构清晰、代码简单、可读性好，并且类似自然语言。
介于自然语言与编程语言之间。以编程语言的书写形式指明算法职能。
使用伪代码， 不用拘泥于具体实现。相比程序语言(例如Java, C++,C, Dephi 等等)它更类似自然语言。
它是半角式化、不标准的语言。可以将整个算法运行过程的结构用接近自然语言的形式(可以使用任何一种你熟悉的文字，关键是把程序的意思表达出来)描述出来。
String path = "***"File f = new File(path);public void test (F f)File []fs = f遍历文件夹；for(。){ if(fs[i]是文件){ 输入 }else{ 递归test(fs[i]); }}。
2. JAVA 伪代码
提示输入一个大于2且11的数字
输入一整型数值给Vertices,
if(Vertices 3 || Vertices 11){
提示重新输入且应输入
退出程序
}else{
生成一个Vertices * Vertices 大小的数组Graph,
填充数组 ：行号与列号相同填充0，其余填充10以内随机数
交换元素：以[i][j]位置的数值与[j][i]位置的数值互换
最后打印数组各元素
}
3. 请把下列用java代码 用伪代码写出来
伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(Pascal,C,Java,etc)实现。因此，伪代码必须结构清晰、代码简单、可读性好，并且类似自然语言。 介于自然语言与编程语言之间。以编程语言的书写形式指明算法职能。使用伪代码， 不用拘泥于具体实现。相比程序语言(例如Java, C++,C, Dephi 等等)它更类似自然语言。它是半角式化、不标准的语言。可以将整个算法运行过程的结构用接近自然语言的形式(可以使用任何一种你熟悉的文字，关键是把程序的意思表达出来)描述出来。
String path = "***"
File f = new File(path);
public void test (F f)
File []fs = f遍历文件夹；
for(。){
if(fs[i]是文件){
输入
}else{
递归test(fs[i]);
}
}
4. 伪代码怎么写
伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。
使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(Pascal,C,Java,etc)实现。因此，伪代码必须结构清晰、代码简单、可读性好，并且类似自然语言。
介于自然语言与编程语言之间。 它以编程语言的书写形式指明算法的职能。
相比于程序语言(例如Java, C++,C, Dephi 等等)它更类似自然语言。它是半角式化、不标准的语言。
我们可以将整个算法运行过程的结构用接近自然语言的形式(这里，你可以使用任何一种你熟悉的文字，中文，英文 等等，关键是你把你程序的意思表达出来)描述出来. 使用伪代码， 可以帮助我们更好的表述算法， 不用拘泥于具体的实现. 人们在用不同的编程语言实现同一个算法时意识到，他们的实现(注意：这里是实现，不是功能)很不同。尤其是对于那些熟练于不同编程语言的程序员要理解一个(用其他编程语言编写的程序的)功能时可能很难，因为程序语言的形式限制了程序员对程序关键部分的理解。
这样伪代码就应运而生了。 当考虑算法功能(而不是其语言实现)时，伪代码常常得到应用。
计算机科学在教学中通常使用虚拟码，以使得所有的程序员都能理解。 综上，简单的说，让人便于理解的代码。
不依赖于语言的，用来表示程序执行过程，而不一定能编译运行的代码。在数据结构讲算法的时候用的很多。
5. 伪代码的写法
类Pascal语言的伪代码的语法规则是： 在伪代码中，每一条指令占一行(else if，例外)。指令后不跟任何符号(Pascal和C中语句要以分号结尾)。
伪代码实例如下：
IF 九点以前 THEN
do 私人事务；
ELSE 9点到18点 THEN
工作；
ELSE
下班；
END IF
这样不但可以达到文档的效果，同时可以节约时间。更重要的是，使结构比较清晰，表达方式更加直观。
伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(Pascal,C,Java,etc)实现。因此，伪代码必须结构清晰、代码简单、可读性好，并且类似自然语言。 介于自然语言与编程语言之间。
它以编程语言的书写形式指明算法的职能。相比于程序语言(例如Java, C++,C, Dephi 等等)它更类似自然语言。它是半角式化、不标准的语言。
我们可以将整个算法运行过程的结构用接近自然语言的形式(这里，你可以使用任何一种你熟悉的文字，中文，英文 等等，关键是你把你程序的意思表达出来)描述出来。使用伪代码， 可以帮助我们更好的表述算法，不用拘泥于具体的实现。
6. 伪代码的写法
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容 原发布者：wangwenjxnu 伪代码伪代码是用介于自然语言和计算机语言之间的文字和符号来描述算法。
每一行(或几行)表示一个基本操作。它不用图形符号，因此书写方便、格式紧凑，也比较好懂，便于向程序过渡。
伪代码的7个主要部分：(1)算法名称(2)指令序列(3)输入/输出(4)分支选择(5)赋值(6)循环(7)算法结束1.算法名称两种表示算法的伪代码：过程(Procedure)函数(Function)过程和函数的区别是：过程是执行一系列的操作，不需要返回操作的结果，无返回数据；函数是执行一系列的操作后，要将操作的结果返回，有返回数据。算法伪代码的书写规则：Procedure([])Function([])如：ProcedureHanoi_Tower()FunctionFac(x)表示名为Fac的一个函数。
FunctionProg(n)表示名为Prog的一个函数。2.指令序列指令序列是算法的主体。
指令序列的书写规则：用Begin作为开始、用End作为结束；用“{”作为开始、用“/}”作为结束。例如：Begin指令序列；End或者：{指令序列；/}3.输出/输出输入：Input输出：Output或Return4.分支选择两种分支：IfThen{指令序列/}IfThen{。
《Java遗传算法编程》百度网盘pdf最新全集下载:
链接:
?pwd=xv3v 提取码: xv3v
简介：本书简单、直接地介绍了遗传算法，并且针对所讨论的示例问题，给出了Java代码的算法实现。全书分为6章。第1章简单介绍了人工智能和生物进化的知识背景，这也是遗传算法的历史知识背景。第2章给出了一个基本遗传算法的实现；第4章和第5章，分别针对机器人控制器、旅行商问题、排课问题展开分析和讨论，并给出了算法实现。在这些章的末尾，还给出了一些练习供读者深入学习和实践。第6章专门讨论了各种算法的优化问题。
通过遗传算法走迷宫。虽然图1和图2均成功走出迷宫，但是图1比图2的路径长的多，且复杂，遗传算法可以计算出有多少种可能性，并选择其中最简洁的作为运算结果。
示例图1：
示例图2：
实现代码：
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
/**
* 用遗传算法走迷宫
*
* @author Orisun
*
*/
public class GA {
int gene_len; // 基因长度
int chrom_len; // 染色体长度
int population; // 种群大小
double cross_ratio; // 交叉率
double muta_ratio; // 变异率
int iter_limit; // 最多进化的代数
Listboolean[] individuals; // 存储当代种群的染色体
Labyrinth labyrinth;
int width; //迷宫一行有多少个格子
int height; //迷宫有多少行
public class BI {
double fitness;
boolean[] indv;
public BI(double f, boolean[] ind) {
fitness = f;
indv = ind;
}
public double getFitness() {
return fitness;
}
public boolean[] getIndv() {
return indv;
}
}
ListBI best_individual; // 存储每一代中最优秀的个体
public GA(Labyrinth labyrinth) {
this.labyrinth=labyrinth;
this.width = labyrinth.map[0].length;
this.height = labyrinth.map.length;
chrom_len = 4 * (width+height);
gene_len = 2;
population = 20;
cross_ratio = 0.83;
muta_ratio = 0.002;
iter_limit = 300;
individuals = new ArrayListboolean[](population);
best_individual = new ArrayListBI(iter_limit);
}
public int getWidth() {
return width;
}
public void setWidth(int width) {
this.width = width;
}
public double getCross_ratio() {
return cross_ratio;
}
public ListBI getBest_individual() {
return best_individual;
}
public Labyrinth getLabyrinth() {
return labyrinth;
}
public void setLabyrinth(Labyrinth labyrinth) {
this.labyrinth = labyrinth;
}
public void setChrom_len(int chrom_len) {
this.chrom_len = chrom_len;
}
public void setPopulation(int population) {
this.population = population;
}
public void setCross_ratio(double cross_ratio) {
this.cross_ratio = cross_ratio;
}
public void setMuta_ratio(double muta_ratio) {
this.muta_ratio = muta_ratio;
}
public void setIter_limit(int iter_limit) {
this.iter_limit = iter_limit;
}
// 初始化种群
public void initPopulation() {
Random r = new Random(System.currentTimeMillis());
for (int i = 0; i population; i++) {
int len = gene_len * chrom_len;
boolean[] ind = new boolean[len];
for (int j = 0; j len; j++)
ind[j] = r.nextBoolean();
individuals.add(ind);
}
}
// 交叉
public void cross(boolean[] arr1, boolean[] arr2) {
Random r = new Random(System.currentTimeMillis());
int length = arr1.length;
int slice = 0;
do {
slice = r.nextInt(length);
} while (slice == 0);
if (slice length / 2) {
for (int i = 0; i slice; i++) {
boolean tmp = arr1[i];
arr1[i] = arr2[i];
arr2[i] = tmp;
}
} else {
for (int i = slice; i length; i++) {
boolean tmp = arr1[i];
arr1[i] = arr2[i];
arr2[i] = tmp;
}
}
}
// 变异
public void mutation(boolean[] individual) {
int length = individual.length;
Random r = new Random(System.currentTimeMillis());
individual[r.nextInt(length)] ^= false;
}
// 轮盘法选择下一代,并返回当代最高的适应度值
public double selection() {
boolean[][] next_generation = new boolean[population][]; // 下一代
int length = gene_len * chrom_len;
for (int i = 0; i population; i++)
next_generation[i] = new boolean[length];
double[] cumulation = new double[population];
int best_index = 0;
double max_fitness = getFitness(individuals.get(best_index));
cumulation[0] = max_fitness;
for (int i = 1; i population; i++) {
double fit = getFitness(individuals.get(i));
cumulation[i] = cumulation[i - 1] + fit;
// 寻找当代的最优个体
if (fit max_fitness) {
best_index = i;
max_fitness = fit;
}
}
Random rand = new Random(System.currentTimeMillis());
for (int i = 0; i population; i++)
next_generation[i] = individuals.get(findByHalf(cumulation,
rand.nextDouble() * cumulation[population - 1]));
// 把当代的最优个体及其适应度放到best_individual中
BI bi = new BI(max_fitness, individuals.get(best_index));
// printPath(individuals.get(best_index));
//System.out.println(max_fitness);
best_individual.add(bi);
// 新一代作为当前代
for (int i = 0; i population; i++)
individuals.set(i, next_generation[i]);
return max_fitness;
}
// 折半查找
public int findByHalf(double[] arr, double find) {
if (find 0 || find == 0 || find arr[arr.length - 1])
return -1;
int min = 0;
int max = arr.length - 1;
int medium = min;
do {
if (medium == (min + max) / 2)
break;
medium = (min + max) / 2;
if (arr[medium] find)
min = medium;
else if (arr[medium] find)
max = medium;
else
return medium;
} while (min max);
return max;
}
// 计算适应度
public double getFitness(boolean[] individual) {
int length = individual.length;
// 记录当前的位置,入口点是（1,0）
int x = 1;
int y = 0;
// 根据染色体中基因的指导向前走
for (int i = 0; i length; i++) {
boolean b1 = individual[i];
boolean b2 = individual[++i];
// 00向左走
if (b1 == false b2 == false) {
if (x 0 labyrinth.map[y][x - 1] == true) {
x--;
}
}
// 01向右走
else if (b1 == false b2 == true) {
if (x + 1 width labyrinth.map[y][x + 1] == true) {
x++;
}
}
// 10向上走
else if (b1 == true b2 == false) {
if (y 0 labyrinth.map[y - 1][x] == true) {
y--;
}
}
// 11向下走
else if (b1 == true b2 == true) {
if (y + 1 height labyrinth.map[y + 1][x] == true) {
y++;
}
}
}
int n = Math.abs(x - labyrinth.x_end) + Math.abs(y -labyrinth.y_end) + 1;
// if(n==1)
// printPath(individual);
return 1.0 / n;
}
// 运行遗传算法
public boolean run() {
// 初始化种群
initPopulation();
Random rand = new Random(System.currentTimeMillis());
boolean success = false;
while (iter_limit-- 0) {
// 打乱种群的顺序
Collections.shuffle(individuals);
for (int i = 0; i population - 1; i += 2) {
// 交叉
if (rand.nextDouble() cross_ratio) {
cross(individuals.get(i), individuals.get(i + 1));
}
// 变异
if (rand.nextDouble() muta_ratio) {
mutation(individuals.get(i));
}
}
// 种群更替
if (selection() == 1) {
success = true;
break;
}
}
return success;
}
// public static void main(String[] args) {
// GA ga = new GA(8, 8);
// if (!ga.run()) {
// System.out.println("没有找到走出迷宫的路径.");
// } else {
// int gen = ga.best_individual.size();
// boolean[] individual = ga.best_individual.get(gen - 1).indv;
// System.out.println(ga.getPath(individual));
// }
// }
// 根据染色体打印走法
public String getPath(boolean[] individual) {
int length = individual.length;
int x = 1;
int y = 0;
LinkedListString stack=new LinkedListString();
for (int i = 0; i length; i++) {
boolean b1 = individual[i];
boolean b2 = individual[++i];
if (b1 == false b2 == false) {
if (x 0 labyrinth.map[y][x - 1] == true) {
x--;
if(!stack.isEmpty() stack.peek()=="右")
stack.poll();
else
stack.push("左");
}
} else if (b1 == false b2 == true) {
if (x + 1 width labyrinth.map[y][x + 1] == true) {
x++;
if(!stack.isEmpty() stack.peek()=="左")
stack.poll();
else
stack.push("右");
}
} else if (b1 == true b2 == false) {
if (y 0 labyrinth.map[y - 1][x] == true) {
y--;
if(!stack.isEmpty() stack.peek()=="下")
stack.poll();
else
stack.push("上");
}
} else if (b1 == true b2 == true) {
if (y + 1 height labyrinth.map[y + 1][x] == true) {
y++;
if(!stack.isEmpty() stack.peek()=="上")
stack.poll();
else
stack.push("下");
}
}
}
StringBuilder sb=new StringBuilder(length/4);
IteratorString iter=stack.descendingIterator();
while(iter.hasNext())
sb.append(iter.next());
return sb.toString();
}
}
伪代码就是告诉你算法的具体内容，伪代码完全可以用语言来说。
伪代码的写法不统一，况且伪代码不能运行，怎么转换？
将自然语言转换成伪代码，反而容易些。
伪代码只是一个算法描述语言，要执行还需要用其他编程语言实现。
以下是遗传算法的伪代码。
BEGIN:
I = 0; //进化种群代数
Initialize P(I); //初始化种群
Fitness P(I); //“适者生存”遗传选择
While(not Terminate-Condition) //不满足终止条件时，循环
{
I ++; //循环
GA-Operation P(I); //遗传算法运算or操作
Fitness P(I); //“适者生存”遗传选择
}
END. //结束算法
希望对你有所帮助！
