我试图在 python 中编写Quine-McCluskey algorithm,但我想看看是否有任何版本在那里,我可能会使用。谷歌搜索显示一些有用的结果。我正在寻找 4x4 地图减少,而不是 2x2 或 3x3。任何想法或参考?
def combine(m, n):
a = len(m)
c = ''
count = 0
for i in range(a):
if(m[i] == n[i]):
c += m[i]
elif(m[i] != n[i]):
c += '-'
count += 1
if(count > 1):
return None
else:
return c
def find_prime_implicants(data):
newList = list(data)
size = len(newList)
IM = []
im = []
im2 = []
mark = [0]*size
m = 0
for i in range(size):
for j in range(i+1, size):
c = combine( str(newList[i]), str(newList[j]) )
if c != None:
im.append(str(c))
mark[i] = 1
mark[j] = 1
else:
continue
mark2 = [0]*len(im)
for p in range(len(im)):
for n in range(p+1, len(im)):
if( p != n and mark2[n] == 0):
if( im[p] == im[n]):
mark2[n] = 1
for r in range(len(im)):
if(mark2[r] == 0):
im2.append(im[r])
for q in range(size):
if( mark[q] == 0 ):
IM.append( str(newList[q]) )
m = m+1
if(m == size or size == 1):
return IM
else:
return IM + find_prime_implicants(im2)
minterms = set(['1101', '1100', '1110', '1111', '1010', '0011', '0111', '0110'])
minterms2 = set(['0000', '0100', '1000', '0101', '1100', '0111', '1011', '1111'])
minterms3 = set(['0001', '0011', '0100', '0110', '1011', '0000', '1000', '1010', '1100', '1101'])
print 'PI(s):', find_prime_implicants(minterms)
print 'PI2(s):', find_prime_implicants(minterms2)
print 'PI3(s):', find_prime_implicants(minterms3)
在您提供链接的中,底部有一些“外部链接”,其中包括这些,相对于您的项目而言很有趣:
"Python Implementation by Robert Dick"这不会满足你的需求吗?
"描述 R 中实现的算法的两篇系列文章:first article和second article。R 实现是详尽的,它提供了完整和精确的解决方案。它处理多达 20 个输入变量。"
您可以使用 R 语言的rpy Python intece来运行 Quine-McCluskey 算法的 R 代码。请注意,有 rpy 的重写:rpy2
另外,为什么不自己编写一个新的 Python 脚本,使用 AdrianDu ş a 在 2007 年完成的算法增强,位于second article中?
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