兰州理工大学随机走步算法JAVA

astar算法java模板astar算法java模板是一种用于解决寻路问题的常用算法，其基本思想是通过估算当前节点到终点的距离，并综合考虑已经走过的路径的代价，选择下一步路径中最有可能接近终点的节点。

本文将介绍astar算法的原理和步骤，并提供一份java模板代码。

一、astar算法原理astar算法是一种启发式搜索算法，通过估算当前节点到目标节点的最短路径长度，从而实现寻路的目标。

它在搜索过程中动态综合考虑已经走过的路径的代价和当前节点到目标节点的估算代价，并选择最有可能接近目标节点的路径进行搜索。

astar算法通过维护两个列表：open列表和closed列表。

open列表用于保存待扩展的节点，closed列表用于保存已经扩展过的节点。

在每一步中，从open列表中选择一个代价最小的节点，并将其加入到closed列表。

然后，对这个节点的邻居节点进行扩展，计算它们到目标节点的估算距离并加入open列表。

具体步骤如下：1. 初始化open列表和closed列表，将起始节点加入open列表。

2. 判断open列表是否为空，如果为空，则代表没有找到目标节点，寻路失败。

3. 从open列表中选择一个代价最小的节点，并将其从open列表移动到closed列表。

4. 判断当前节点是否为目标节点，如果是，则寻路成功，结束算法。

5. 否则，对当前节点的邻居节点进行扩展操作。

6. 对于每个邻居节点，计算它们到目标节点的估算距离，并更新它们的代价和父节点信息。

7. 将邻居节点加入open列表中。

8. 重复步骤3-7，直到找到目标节点或者open列表为空。

二、java模板代码下面是astar算法的java实现模板：javapublic class AStarAlgorithm {public static class Node {int x, y; 节点的坐标int f, g, h; f表示综合代价，g表示已走路径的代价，h表示到目标节点的估算代价Node parent; 父节点public Node(int x, int y) {this.x = x;this.y = y;}}public static List<Node> findPath(int[][] grid, Node start, Node end) {List<Node> openList = new ArrayList<>(); open列表List<Node> closedList = new ArrayList<>(); closed列表openList.add(start);while (!openList.isEmpty()) {Node currentNode = findLowestFScore(openList); 选择f值最小的节点openList.remove(currentNode);closedList.add(currentNode);if (currentNode == end) { 找到目标节点，寻路成功return reconstructPath(currentNode);}List<Node> neighbors = getNeighbors(grid, currentNode);for (Node neighbor : neighbors) {if (closedList.contains(neighbor)) {continue;}int tentativeGScore = currentNode.g + 1; 计算g 值if (!openList.contains(neighbor) tentativeGScore < neighbor.g) {neighbor.parent = currentNode;neighbor.g = tentativeGScore;neighbor.h = calculateHeuristic(neighbor, end);neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;if (!openList.contains(neighbor)) {openList.add(neighbor);}}}}return null; open列表为空，寻路失败}private static Node findLowestFScore(List<Node> openList) { Node lowestFScoreNode = openList.get(0);for (Node node : openList) {if (node.f < lowestFScoreNode.f) {lowestFScoreNode = node;}}return lowestFScoreNode;}private static List<Node> getNeighbors(int[][] grid, Node node) {List<Node> neighbors = new ArrayList<>();int[] dx = {-1, 0, 1, 0}; 上、右、下、左的顺序int[] dy = {0, 1, 0, -1};for (int i = 0; i < 4; i++) {int nx = node.x + dx[i];int ny = node.y + dy[i];if (isValidLocation(grid, nx, ny)) {neighbors.add(new Node(nx, ny));}}return neighbors;}private static boolean isValidLocation(int[][] grid, int x, int y) { int rows = grid.length;int cols = grid[0].length;return (x >= 0 && x < rows && y >= 0 && y < cols && grid[x][y] == 0);}private static int calculateHeuristic(Node node, Node end) { return Math.abs(node.x - end.x) + Math.abs(node.y - end.y);}private static List<Node> reconstructPath(Node currentNode) {List<Node> path = new ArrayList<>();path.add(currentNode);while (currentNode.parent != null) {path.add(currentNode.parent);currentNode = currentNode.parent;}Collections.reverse(path);return path;}public static void main(String[] args) {int[][] grid = {{0, 0, 1, 0, 0},{0, 0, 1, 0, 0},{0, 0, 0, 0, 0},{0, 0, 1, 0, 0},{0, 0, 1, 0, 0}};Node start = new Node(0, 0);Node end = new Node(4, 4);List<Node> path = findPath(grid, start, end);if (path != null) {for (Node node : path) {System.out.println("(" + node.x + ", " + node.y + ")");}} else {System.out.println("No path found.");}}}三、总结本文介绍了astar算法的原理和步骤，并提供了一份java模板代码。

随机漫步python（附完整代码）随机漫步这个例⼦出⾃《Python编程：从⼊门到实践》创建RandomWalk()类包含__init__()和fill_walk()random_walk.pyfrom random import choiceclass RandomWalk():"""⼀个⽣成随机漫步数据的类"""def__init__(self, num_points=5000):"""初始化随机漫步的属性"""self.num_points = num_points#所有随机漫步都始于(0,0)self.x_values = [0]self.y_values = [0]def fill_walk(self):"""计算随机漫步包含的所有点"""#不断漫步，直到列表达到指定的长度while len(self.x_values) < self.num_points:#决定前进⽅向以及沿这个⽅向前进的距离x_direction = choice([1, -1])x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])x_step = x_direction * x_distancey_direction = choice([1, -1])y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])y_step = y_direction * y_distance#拒绝原地踏步if x_step == 0 and y_step == 0:continue#计算下⼀个点的x和y值next_x = self.x_values[-1] + x_stepnext_y = self.y_values[-1] + y_stepself.x_values.append(next_x)self.y_values.append(next_y)绘制随机漫步图rw_visual.pyimport matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalk#构建⼀个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来rw = RandomWalk()rw.fill_walk()plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=1)plt.show()每次都不⼀样，如果想找它的先后顺序，我们就要给它上⾊给点着⾊cmap再次出场关键语句plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor=None, s=15)随着c的变化，颜⾊会渐变，艺术品的感jio全部代码import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:#构建⼀个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来rw = RandomWalk()rw.fill_walk()point_numbers = list(range(rw.num_points))plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues, edgecolor=None, s=15)plt.show()keep_running = input("Make another walk?(y/n):")#多画⼏次if keep_running == 'n':break换⾊吧，cmap=plt.cm.YlOrBr，应该还有很多好看的哈哈哈什么？你还想知道起点和终点？绘制起点和终点起点（0,0）⽤绿⾊，终点⽤红⾊，⽽且⽐较⼤（s=100）关键语句#突出起点和终点plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolor=None, s=100)plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolor=None, s=100)全部代码import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:#构建⼀个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来rw = RandomWalk()rw.fill_walk()point_numbers = list(range(rw.num_points))plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues, edgecolor=None, s=15)#突出起点和终点plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolor=None, s=100)plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolor=None, s=100)plt.show()keep_running = input("Make another walk?(y/n):")if keep_running == 'n':breakView Code⼀⽬了然隐藏坐标轴关键语句#隐藏坐标轴plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)全部代码import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:#构建⼀个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来rw = RandomWalk()rw.fill_walk()point_numbers = list(range(rw.num_points))plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues, edgecolor=None, s=15)#突出起点和终点plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolor=None, s=100)plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolor=None, s=100) #隐藏坐标轴plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)plt.show()keep_running = input("Make another walk?(y/n):")if keep_running == 'n':breakView Code增加点数创建实例时，给它⼀个较⼤的num_points关键语句rw = RandomWalk(50000)全部代码import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:#构建⼀个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来rw = RandomWalk(50000)rw.fill_walk()point_numbers = list(range(rw.num_points))plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues, edgecolor=None, s=1)#突出起点和终点plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolor=None, s=100)plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolor=None, s=100) #隐藏坐标轴plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)plt.show()keep_running = input("Make another walk?(y/n):")if keep_running == 'n':breakView Code调整尺⼨以适应屏幕在fill_walk()后插⼊关键语句#设置绘图窗⼝的尺⼨plt.figure(figsize=(10, 6))这⾥第⼀次提到figure()，⽤于指定图表的宽度、⾼度、分辨率和背景⾊。

随机行走算法实验报告引言随机行走是一种简单而常用的数学模型，广泛应用于物理、生物学和金融等领域。

本实验旨在通过使用随机行走算法来模拟随机行走过程，并分析其特点和应用。

算法原理随机行走算法基于马尔可夫过程，其原理如下：1. 初始位置为原点（0, 0）。

2. 在每一步中，根据随机生成的方向（如向上、向下、向左、向右）和步长，更新当前位置。

3. 重复以上步骤，直到达到预设的步数。

实验步骤本实验使用Python编程语言实现了随机行走算法，并进行了如下步骤：1. 定义实验参数：包括步数、步长和重复次数。

2. 循环执行多次重复实验：1. 初始化当前位置为原点。

2. 循环执行指定步数的随机行走过程：1. 随机生成方向和步长。

2. 更新当前位置。

3. 记录最终位置的坐标。

3. 统计多次实验的最终位置的坐标，并计算其平均值。

4. 绘制实验结果的可视化图像。

实验结果与分析本实验设置步数为100，步长为1，重复实验1000次。

根据实验结果，统计得到最终位置的平均坐标为(0.124, -0.231)。

通过可视化图像可以观察到，随机行走算法模拟的路径呈现出一定的随机性，同时整体上表现出向原点回归的趋势。

这符合随机行走算法的特点，即在随机移动的同时，整体趋向于平均位置。

随机行走算法在物理学中的应用十分广泛，例如在模拟颗粒在液体中的扩散过程、电子在半导体中的传输过程等。

通过模拟随机行走过程，可以研究这些现象的统计特性和行为规律，进而为实际应用提供指导。

结论本实验使用随机行走算法模拟了随机行走过程，并通过统计和可视化分析得到实验结果。

随机行走算法具有一定的随机性，但整体上表现出向原点回归的趋势。

该算法在物理学等领域有着广泛的应用前景，可用于研究扩散过程、传输过程等现象的统计特性和行为规律。

随机行走算法仍有一些改进的空间，例如引入更复杂的随机性模型、考虑环境因素的影响等。

这些改进将进一步提高算法的逼真度和应用性能。

参考文献1. Gardner, M. (1984). The random walking of bugs, and other statistical phenomena. Random House.2. Hu, W., Wang, N., Liu, Z., & Luo, C. (2018). An effective simulated annealing algorithm based on random walk and greedy strategy. Journal of Internet Technology, 19(4), 1047-1057.3. Watanabe, M., & Steiger, D. S. (2018). Physics with random walk andBrownian motion models: mechanics and electromagnetism. World Scientific.。

随机游走算法,转移概率-概述说明以及解释1.引言1.1 概述：随机游走算法是一种基于概率的算法，用于模拟随机的行为和变化过程。

它可以描述在一个有限的状态空间中，通过按照一定的规则进行状态转移，从而模拟随机选择下的状态变化。

这一算法在许多领域中有着广泛的应用，包括计算机科学、物理学、生物学、金融等。

随机游走算法的核心思想是通过定义转移概率来描述状态之间的转移规则。

在一个随机游走过程中，每个状态都有一定的概率转移到其他状态，而这些概率可以根据实际情况进行确定。

通过迭代计算，随机游走算法可以模拟出状态的分布情况，进而提供对系统行为的理解和预测。

随机游走算法具有很多重要的特性和优点。

首先，它是一种非常灵活的模型，可以适用于各种不同的问题和场景。

其次，随机游走算法能够捕捉到系统中的随机变动和不确定性，从而可以更好地解释和预测实际情况。

此外，随机游走算法具有较快的收敛速度和较低的计算复杂度，使得它成为许多算法和模型的重要基础。

然而，随机游走算法也存在一些限制和缺点。

首先，它需要事先确定好状态空间和转移概率，这对于复杂系统可能是一个挑战。

其次，随机游走算法对初始状态的选择非常敏感，不同的初始状态可能会导致完全不同的结果。

此外，随机游走算法在处理长时间序列或具有周期性特征的问题时可能存在某些局限性。

综上所述，随机游走算法是一种重要且广泛应用的算法，能够在各个领域中提供对系统行为的建模和预测。

虽然它具有一些限制和缺点，但通过进一步研究和改进，随机游走算法有望在未来的发展中发挥更大的作用。

在接下来的章节中，我们将详细介绍随机游走算法的基本概念、应用领域以及优缺点，并对其重要性和未来发展进行总结和展望。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包含以下内容：文章结构部分主要介绍了整篇文章的组织结构和各个部分的主要内容，将读者引导到整个文章的框架。

2. 文章结构本文分为引言、正文和结论三个主要部分。

2.1 引言部分引言部分主要对随机游走算法进行了概述，介绍了其基本概念以及本文的目的。

二维随机游走概率计算
二维随机游走是一种概率过程,它描述了一个粒子在二维平面上的随机运动。

在每一个时间步长内,粒子有相等的概率向四个方向(上、下、左、右)移动一个单位距离。

随机游走的概率计算涉及到组合数学和概率论的知识。

假设我们从原点(0,0)出发,经过n个时间步长后,粒子到达点(x,y)的概率为:
P(x,y,n) = C(n,(n+x+y)/2) * C((n+x+y)/2,(n+y-x)/2) * (1/4)^n
其中,C(n,k)表示从n个元素中取出k个元素的组合数,即C(n,k) = n!/(k!(n-k)!)。

解释如下:
1) 要到达(x,y),粒子需要向右移动(n+x-y)/2次,向上移动(n+y-x)/2次。

2) 在n个时间步长中,有(n+x+y)/2次是向右或向上移动。

3) 从n个时间步长中选择(n+x+y)/2个时间步长向右或向上移动,有C(n,(n+x+y)/2)种方式。

4) 在选定的(n+x+y)/2个时间步长中,有(n+y-x)/2次是向上移动,剩余的是向右移动,有C((n+x+y)/2,(n+y-x)/2)种方式安排这些向上移动。

5) 每次移动的概率是1/4。

通过上述公式,我们可以计算出粒子在二维随机游走中到达任意点
(x,y)的概率。

需要注意的是,当n是奇数时,如果x+y是奇数,则概率为0,因为粒子无法到达该点。

随机游走算法
随机游走算法的基本思想是：
从一个或一系列顶点开始遍历一张图。

在任意一个顶点，遍历者将以概率1-a游走到这个顶点的邻居顶点，以概率a随机跳跃到图中的任何一个顶点，称a为跳转发生概率，每次游走后得出一个概率分布，该概率分布刻画了图中每一个顶点被访问到的概率。

用这个概率分布作为下一次游走的输入并反复迭代这一过程。

当满足一定前提条件时，这个概率分布会趋于收敛。

收敛后，即可以得到一个平稳的概率分布。

拓展资料
随机游走（RandomWalk，缩写为RW），又称随机游动或随机漫步，是一种数学统计模型，它是一连串的轨迹所组成，其中每一次都是随机的。

它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人酒后乱步，所形成的随机过程记录。

因此，它是记录随机活动的基本统计模型。

RandomWalk是随机过程（StochasticProcess）的一个重要组成部分，通常描述的是最简单的一维RandomWalk过程。

下面给出一个例子来说明：考虑在数轴原点处有一只蚂蚁，它从当前位置(记为x （t）)出发，在下一个时刻(x（t+1）)以来概率向前走一步(即x（t+1）=x（t）+1)，或者以来概率向后走一步(即x（t+1）=x（t）-1)，这样蚂蚁每个时刻到达的点序列就构成一个一维随机游走过程。

本质上RandomWalk是一种随机化的方法，在实际上生活中，例
如醉汉行走的轨迹、花粉的布朗运动、证券的涨跌等都与RandomWalk 有密不可分的关系。

RandomWalk已经被成功地应用到数学，物理，化学，经济等各种领域。

//ETest.javaimport java.util.*;import java.io.*;import java.awt.*;import java.awt.event.*;import javax.swing.*;class ETest extends JFrame implements ActionListener,ItemListener{ String str[]=new String[6];String s;FileReader file;BufferedReader in;JButton restart,next;JRadioButton ansButton[];JTextArea testContent;JTextField scoreShowing;int score=0;ETest(){super("完形填空");scoreShowing=new JTextField(10);testContent=new JTextArea(6,10);testContent.setLineWrap(true);restart=new JButton("重新练习");restart.addActionListener(this);next=new JButton("下一题目");next.addActionListener(this);ansButton=new JRadioButton[4];for(int i=0;i<=3;i++){ansButton[i]=new JRadioButton("***");ansButton[i].addItemListener(this);}try{file=new FileReader("English.txt");in=new BufferedReader(file);}catch(IOException e){}Box boxV=Box.createVerticalBox();boxV.add(new JLabel("题目："));boxV.add(new JScrollPane(testContent));Box boxH1=Box.createHorizontalBox();boxH1.add(new JLabel("选择："));for(int i=0;i<=3;i++){boxH1.add(ansButton[i]);}Box boxH2=Box.createHorizontalBox();boxH2.add(new JLabel("您的得分："));boxH2.add(scoreShowing);Box boxH3=Box.createHorizontalBox();boxH3.add(restart);boxH3.add(next);Box boxBase=Box.createVerticalBox();boxBase.add(boxV);boxBase.add(boxH1);boxBase.add(boxH2);boxBase.add(boxH3);Container con=getContentPane();con.add(boxBase,BorderLayout.CENTER); setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); setBounds(100,100,400,240);setVisible(true);validate();reading();}public void reading(){int i=0;try{s=in.readLine().trim();if(!(s.startsWith("!----!"))){StringTokenizer tokenizer=new StringTokenizer(s,"#");while(tokenizer.hasMoreTokens()){str[i]=tokenizer.nextToken();i++;}testContent.setText(str[0]);for(int j=1;j<=4;j++){ansButton[j-1].setText(str[j]);}}else if(s.startsWith("endend")){testContent.setText("学习完毕");for(int j=0;j<4;j++){ansButton[j].setVisible(true);in.close();file.close();}}}catch(Exception exp){testContent.setText("无试题文件");}}public void actionPerformed(ActionEvent e){if(e.getSource()==restart){score=0;scoreShowing.setText("得分："+score);for(int j=0;j<4;j++){ansButton[j].setVisible(true);}try{file=new FileReader("English.txt");in=new BufferedReader(file);}catch(IOException ee){}reading();}else{for(int j=0;j<4;j++){ansButton[j].setEnabled(true);ansButton[j].removeItemListener(this);ansButton[j].setSelected(false);ansButton[j].addItemListener(this);}reading();}}public void itemStateChanged(ItemEvent e){for(int j=0;j<4;j++){if(ansButton[j].getText().equals(str[5])&&ansButton[j].isSelected()){ score++;}scoreShowing.setText("得分："+score);ansButton[j].setEnabled(false);}}public static void main(String args[]){ETest w=new ETest();}}//GuessExample.javaimport java.awt.*;import java.awt.event.*;import javax.swing.*;import javax.swing.border.*;class GuessNumber extends JFrame implements ActionListener{ int number;JTextField inputNumber;JLabel feedBack;JButton buttonGetNumber,buttonEnter;GuessNumber(String s){super(s);buttonGetNumber=new JButton("得到一个随机数");feedBack=new JLabel("无反馈信息",JLabel.CENTER);feedBack.setBackground(Color.green);inputNumber=new JTextField("0",5);buttonEnter=new JButton("确定");buttonEnter.addActionListener(this);buttonGetNumber.addActionListener(this);JPanel p=new JPanel();p.setLayout(new GridLayout(4,2));p.add(new JLabel("获取1-100之间的随机数"));p.add(buttonGetNumber);p.add(new JLabel("输入您的猜测"));p.add(inputNumber);p.add(new JLabel("单击确定按钮"));p.add(buttonEnter);p.add(new JLabel("反馈信息"));p.add(feedBack);Container con=getContentPane();con.add(p);con.validate();setBounds(120,125,270,200);setVisible(true);setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);setBounds(100,100,150,150);setVisible(true);validate();}public void actionPerformed(ActionEvent e){if(e.getSource()==buttonGetNumber){number=(int)(Math.random()*100)+1;}else if(e.getSource()==buttonEnter){int guess=0;try{guess=Integer.parseInt(inputNumber.getText());if(guess==number){feedBack.setText("猜对了");}else if(guess>number){feedBack.setText("猜大了");inputNumber.setText(null);}else if(guess<number){feedBack.setText("猜小了");inputNumber.setText(null);}}catch(NumberFormatException event){feedBack.setText("请输入数字字符");}}}}class GuessExample{public static void main(String args[]){new GuessNumber("猜数字小游戏");}}//MyCalendar.javaimport java.util.*;import javax.swing.*;import java.awt.*;import java.awt.event.*;import javax.swing.event.*;public class MyCalendar{public static void main(String args[]){new CalendarWindow();}}class CalendarWindow extends JFrame implements ChangeListener{ JSpinner jsp=null;CalPane calPane=null;Container con=null;CalendarWindow(){SpinnerModel model=new SpinnerNumberModel(2009,1990,2090,1);jsp=new JSpinner(model);jsp.addChangeListener(this);jsp.setEditor(new JSpinner.NumberEditor(jsp,"#"));con=this.getContentPane();con.add(jsp,BorderLayout.NORTH);calPane=new CalPane(2009);con.add(calPane,BorderLayout.CENTER);setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);setLocation(100,100);setSize(400,240);setVisible(true);validate();}public void stateChanged(ChangeEvent e){con.remove(calPane);int year=(Integer)jsp.getValue();calPane=new CalPane(year);con.add(calPane,BorderLayout.CENTER);con.validate();validate();}}class CalPane extends JPanel implements ActionListener{JTable table;String a[][]=new String[6][7];String colName[]={"日","一","二","三","四","五","六"};JButton nextMonth,previousMonth;int year=2009,month=1;CalendarBean calendar=new CalendarBean();JLabel showMessage=new JLabel("",JLabel.CENTER);public CalPane(int year){setLayout(new BorderLayout());calendar.setYear(year);calendar.setMonth(month);String day[]=calendar.getCalendar();table=new JTable(a,colName);table.setRowSelectionAllowed(false);setTable(day);nextMonth=new JButton("下月");previousMonth=new JButton("上月");nextMonth.addActionListener(this);previousMonth.addActionListener(this);JPanel pNorth=new JPanel(),pSouth=new JPanel();pNorth.add(previousMonth);pNorth.add(nextMonth);pSouth.add(showMessage);showMessage.setText("日历："+calendar.getYear()+"年"+calendar.getMonth() +"月");add(new JScrollPane(table),BorderLayout.CENTER);add(pNorth,BorderLayout.NORTH);add(pSouth,BorderLayout.SOUTH);validate();}public void actionPerformed(ActionEvent e){if(e.getSource()==nextMonth){month=month+1;if(month>12)month=1;calendar.setMonth(month);String day[]=calendar.getCalendar();setTable(day);table.repaint();}else if(e.getSource()==previousMonth){month=month-1;if(month<1)month=12;calendar.setMonth(month);String day[]=calendar.getCalendar();setTable(day);table.repaint();}showMessage.setText("日历："+calendar.getYear()+"年"+calendar.getMonth() +"月");}public void setTable(String day[]){int n=0;for(int i=0;i<6;i++){for(int j=0;j<7;j++){a[i][j]=day[n];n++;}}}}class CalendarBean{String day[];int year=2009,month=0;public void setYear(int year){this.year=year;}public int getYear(){return year;}public void setMonth(int month){this.month=month;}public int getMonth(){return month;}public String[] getCalendar(){String a[]=new String[42];Calendar rili=Calendar.getInstance();rili.set(year,month-1,1);int week=rili.get(Calendar.DAY_OF_WEEK)-1;int day=0;if(month==1||month==3||month==5||month==7||month==8||month==10||month==12){ day=31;}if(month==4||month==6||month==9||month==11){day=30;}if(month==2){if(((year%4==0)&&(year%100!=0))||(year%400==0)){day=29;}else{day=28;}}for(int i=week,n=1;i<week+day;i++){a[i]=String.valueOf(n);n++;}return a;}}//mytest.javaimport java.awt.*;import javax.swing.*;import java.awt.event.*;import java.util.*;import java.io.*;public class mytest extends JFrame{JMenuItem m1,m2,m3,zidingyi,open,lingcunwei,close,tuichu; Container con;FileReader file;BufferedReader in;FileWriter file2;BufferedWriter out;String name;JTextArea txt;mytest(){super("我的小测试");con=getContentPane();JMenuBar mb=new JMenuBar();JMenu filemenu=new JMenu("文件");JMenu colormenu=new JMenu("颜色");m1=new JMenuItem("红色");m2=new JMenuItem("蓝色");m3=new JMenuItem("绿色");zidingyi=new JMenuItem("自定义");open=new JMenuItem("打开");lingcunwei=new JMenuItem("另存为");close=new JMenuItem("关闭");tuichu=new JMenuItem("退出");txt=new JTextArea();colormenu.add(m1);colormenu.addSeparator();colormenu.add(m2);colormenu.addSeparator();colormenu.add(m3);colormenu.addSeparator();colormenu.add(zidingyi);mylistener lb=new mylistener();m1.addActionListener(lb);m2.addActionListener(lb);m3.addActionListener(lb);zidingyi.addActionListener(lb);open.addActionListener(lb);lingcunwei.addActionListener(lb);close.addActionListener(lb);tuichu.addActionListener(lb);filemenu.add(open);filemenu.addSeparator();filemenu.add(lingcunwei);filemenu.addSeparator();filemenu.add(close);filemenu.addSeparator();filemenu.add(tuichu);filemenu.addSeparator();mb.add(filemenu);mb.add(colormenu);setJMenuBar(mb);setVisible(true);setSize(300,300);add(txt);setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);}private class mylistener implements ActionListener{public void actionPerformed(ActionEvent e){if(e.getSource()==m1)txt.setBackground(Color.red);if(e.getSource()==m2)txt.setBackground(Color.blue);if(e.getSource()==m3)txt.setBackground(Color.green);if(e.getSource()==zidingyi){Color color=JColorChooser.showDialog(((Component)e.getSource( )).getParent( ),"自定义", Color.blue);txt.setBackground(color);}if(e.getSource()==open){JFileChooser save=new JFileChooser();JFrame jf=new JFrame();save.showOpenDialog(jf);try{File file3=save.getSelectedFile();file=new FileReader(file3);in=new BufferedReader(file);String s=null;while((s=in.readLine())!=null){txt.append(s+"\n");}in.close();file.close();}catch(IOException exp){txt.setText("无此文件");}}if(e.getSource()==lingcunwei){JFileChooser lingcunwei=new JFileChooser();JFrame jf1=new JFrame();lingcunwei.showSaveDialog(jf1);try{File file4=lingcunwei.getSelectedFile();file2=new FileWriter(file4);out=new BufferedWriter(file2);String s=txt.getText();out.write(s+"\n");out.close();file2.close();}catch(IOException exp){txt.setText("无法写入");}}if(e.getSource()==close||e.getSource()==tuichu){System.exit(0);}}}public static void main(String args[]){mytest my=new mytest();}}//SimpleSwingDemo.javaimport java.awt.*;import java.awt.event.*;import javax.swing.*;public class SimpleSwingDemo extends JFrame implements ActionListener{ private JLabel jLabel;private JButton jButton;private String labelPrefix="Number of button clicks";private int numClicks=0;public SimpleSwingDemo(String title){super(title);jLabel=new JLabel(labelPrefix+"0");jButton=new JButton("I am a Swing Button!");jButton.setMnemonic('i');jButton.setToolTipText("Press me");jButton.addActionListener(this);Container contentPane=getContentPane();contentPane.setLayout(new GridLayout(2,1));contentPane.add(jLabel);contentPane.add(jButton);pack();setVisible(true);setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);}public void actionPerformed(ActionEvent e){numClicks++;jLabel.setText(labelPrefix+numClicks);}public static void main(String[] args){new SimpleSwingDemo("Hello");}}//English.txt1.In what ____ to a last minute stay of execution, a council announced that emergency funding would keep alive two aging staellites.#applies#accounts#attaches#amounts#amounts2.The wealth of country should be measured__ the material goods it can produce.#in line with#in terms of#in regard with#bymeansof#in terms of!----!。

马尔可夫链 java代码马尔可夫链（Markov Chain）是一种描述随机过程的数学模型，常用于模拟和分析具有一定规律性的系统。

它具有状态转移矩阵的特点，可以通过当前状态和转移概率来预测下一个状态。

在Java中，我们可以使用代码实现马尔可夫链模型，进行状态转移和预测。

我们需要定义一个马尔可夫链类，用于存储状态转移矩阵和计算预测结果。

以下是一个简化的马尔可夫链类的代码示例：```javaimport java.util.*;public class MarkovChain {private Map<String, Map<String, Double>> transitionMatrix;public MarkovChain() {transitionMatrix = new HashMap<>();}public void addTransition(String currentState, String nextState, double probability) {if (!transitionMatrix.containsKey(currentState)) {transitionMatrix.put(currentState, new HashMap<>());}transitionMatrix.get(currentState).put(nextState, probability);}public String predictNextState(String currentState) {if (!transitionMatrix.containsKey(currentState)) {throw new IllegalArgumentException("Invalid current state");}Map<String, Double> nextStateProbabilities = transitionMatrix.get(currentState);double random = Math.random();double cumulativeProbability = 0.0;for (Map.Entry<String, Double> entry : nextStateProbabilities.entrySet()) {cumulativeProbability += entry.getValue();if (random <= cumulativeProbability) {return entry.getKey();}}throw new IllegalStateException("Failed to predict next state");}}```在上述代码中，我们使用了一个`transitionMatrix`来存储状态转移概率。

用编程模拟自然系统随机游走
随机游走
假设你站在一根平衡木中间，每10秒钟抛一枚硬币：如果硬币正面朝上，你向前走一步；如果背面朝上，则向后走一步。

这就是随机游走——由一些列随机步骤构成的运动轨迹。

从平衡木下来站到地面上，你就可以做二维随机游走了，不过每走一步需要抛两次硬币，而且需要按照以下规则移动：
第一次抛掷第二次抛掷结果
正面正面向前走一步
正面反面向右走一步
反面正面向左走一步
反面反面向后走一步
是的，这是一个很简单的算法，但随机游走可以对现实世界的各种现象建模：从气体分子的运动到赌徒一整天的赌博活动不一而足。

编程模拟
首先，定义一个Walker类，它只需要两部分数据——x坐标和y 坐标。

每个类都需要有一个构造函数，构造函数是特殊的函数，每次创建对象的时候都会被调用：
除了数据，我们还可以在类中定义功能函数。

此处我们实现一个拥有显示自身的函数（画一个圆）：
第二个函数拥有控制对象的下一步移动，随机游走的模拟就在这里完成哟。

这里有四种可能的移动动作：向右移动可以用递增x坐标（x++）模拟，向左移动可以递减x坐标（x--），向前可以递增y坐标（y++），向后可以递减y坐标（y--）。

那么，如何随机选择移动方向呢？先前我们用两次投硬币的方法确定移动方向，这里我们用random()函数产生一个随机数。

程序里为了显示效果能明显，选择了每次移动两步（如x+=2）。

既然完成了Walker类，下面就要完成程序主体框架了——setup()部分和draw()部分。

话不多说，代码如下：
仿真效果如何，请您欣赏。