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  • python算法
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    2020-11-28 11:34:05

    今天跟大家总结的Python学习教程关于Python算法的实现,上次催我更算法的伙伴可以粗来了!

    1、选择排序

    选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的后面,以此类推,直到所有元素均排序完毕。算法实现如下:

    #找到最小的元素def FindSmall(list):

    min=list[0] for i in range(len(list)): if list[i]

    min=list[i] return min

    #选择排序def Select_Sort(list):

    newArr=[] for i in range(len(list)):

    minValue=FindSmall(list)

    newArr.append(minValue)

    list.remove(minValue) return newArr

    testArr=[11,22,33,21,123]print(Select_Sort(testArr))

    2、快速排序

    快速排序的运行速度快于选择排序,它的工作原理是这样:设要排序的数组是N,首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。可以使用python用递归式的方法来解决这个问题:

    def Quick_Sort(list): if len(list)<2: return list else:

    temp=list[0]

    less=[i for i in list[1:] if i<=temp]

    more=[i for i in list[1:] if i>temp] return Quick_Sort(less)+[temp]+Quick_Sort(more)

    testArr= [13,44,53,24,876,2]print(Quick_Sort(testArr))

    3、二分查找

    二分查找的输入是一个有序的列表,如果要查找的元素包含在一个有序列表中,二分查找可以返回其位置。打个比方来说明二分查找的原理:比如我随便想了个范围在1~100以内的整数,由你来猜,以最少的次数来猜出这个数字,你每次猜完给出个数字,我会回复大了或小了,第一种方法是你从1开始依次往后猜,那如果我想的数字是100,那么你就要猜100次;第二种方法是从50开始,如果我说小了,那你就猜75,就这样依次排除掉一半的剩余数字,这就是二分查找法。可以看出二分查找法更加快速。对于包含n个元素的有序列表,用简单查找最多需要n步,而二分查找法则最多只需lon2 n步。下面用python来实现该算法:

    def Item_Search(list,item):

    low=0

    high=len(list)-1 while low<=high:

    middle=(low+high)//2 print(list[middle]) if list[middle]>item:

    high=middle-1 elif list[middle]

    low=middle+1 else: return middle return None

    test_list=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21]

    Item_Search(test_list,11)

    4、广度优先搜索

    广度优先搜索是一种图算法,图由节点和边组成,一个节点可能与多个节点连接,这些节点称为邻居。广度优先搜索算法可以解决两类问题:第一类是从节点A出发,有没有前往节点B的路径;第二类问题是从节点A出发,前往B节点的哪条路径最短。使用广度优先搜索算法的前提是图的边没有权值,即该算法只用于非加权图中,如果图的边有权值的话就应使用狄克斯特拉算法来查找最短路径。举个例子,假如你认识alice、bob、claire,bob认识anuj、peggy,alice认识peggy,claire认识tom、jonny,你需要在最短的路径内找到通过认识的人找到tom,那么算法实现如下:

    #使用字典构建图graph={}

    graph["you"]=["Alice","Bob","Claire"]

    graph["Bob"]=["Anuj","Peggy"]

    graph["Alice"]=["Peggy"]

    graph["Claire"]=["Tom","Jonny"]

    graph["Anuj"]=[]

    graph["Peggy"]=[]

    graph["Tom"]=[]

    graph["Jonny"]=[]from collections import deque#简单的判断方法def person_is_seller(name): return name=='Tom'def Search(name):

    searched=[] #用于记录检查过的人,防止进入死循环

    search_queue=deque() #创建队列

    search_queue+=graph[name] while search_queue:

    person=search_queue.popleft() if not person in searched: #仅当这个人没检查过时才检查

    if person_is_seller(person): print("the seller is {0}".format(person)) return True else:

    search_queue+=graph[person]

    searched.append(person) #将这个人标记为检查过

    return Falseprint(Search("you"))

    5、贪婪算法

    贪婪算法,又名贪心算法,对于没有快速算法的问题(NP完全问题),就只能选择近似算法,贪婪算法寻找局部最优解,并企图以这种方式获得全局最优解,它易于实现、运行速度快,是一种不错的近似算法。假如你是个小偷,商店里有很多箱子,箱子里有各种水果,有些箱子里有3种水果,有些箱子有2种...,你想尝到所有种类的水果,但你一个人力气有限,因此你必须尽量搬走最少的箱子,那么,算法实现如下:

    fruits=set(["苹果","香蕉","梨子","西瓜","草莓","橘子","荔枝","榴莲"])

    #箱子以及包含的水果box={}

    box["b1"]=set(["苹果","香蕉","西瓜"])

    box["b2"]=set(["草莓","橘子","榴莲"])

    box["b3"]=set(["梨子","荔枝","草莓"])

    box["b4"]=set(["香蕉","橘子"])

    box["b5"]=set(["梨子","榴莲"])

    final_boxs=set() #最终选择的箱子#直到fruits为空while fruits:

    best_box=None #包含了最多的未包含水果的箱子

    fruits_covered=set() #包含该箱子包含的所有未包含的水果

    #循环迭代每个箱子,并确定它是否为最佳箱子

    for boxItem,fruitItem in box.items():

    covered=fruits & fruitItem #计算交集

    if len(covered)>len(fruits_covered):

    best_box=boxItem

    fruits_covered=covered

    fruits-=fruits_covered

    final_boxs.add(best_box)

    print(final_boxs)

    伙伴们有补充的地方可以留言哈!感谢大家一致以来的支持!更多的Python入门教程会继续跟大家更新!

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    原标题:推荐 10 本程序员必读的算法书

    6c32ce08e71f4ee4b504e34cc0b437f4.jpeg

    我们为你总结了十本各具特色的算法书,学习课程的同时,阅读这些书籍,快速前进,离你的理想目标更近一步!

    1.《算法导论》 Thomas H. Corman

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    这是最著名的算法书之一,但要注意它的理论性非常强。目前它已经出到了第三版。我强烈建议每个程序员都在书架上放一本算法导论,但只用来做短暂的阅读和参考。因为这本书你是不可能一口气读完的。我第一本就推荐它的另一个理由是,它不限定任何编程语言,而且还有对应的教学课程。

    2.《算法》 Robert Sedgewick & Kevin Wayne

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    这本书一直是我偏爱的算法参考,但现在我看的比较少了。你能在这本书里学到很多算法的背景知识,而且现在这本书也有了很多对应不同语言的版本(比如 Java 和 C++)。信不信由你,如果你已经掌握了一门编程语言,那么用这门语言学习算法的曲线就会不那么陡峭。

    3.《算法设计手册》 Steve S. Skiena

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    这也是一本很棒的算法书,介绍的算法类型非常丰富,也包含很多代码。我尤其喜欢书中介绍算法在实际中是如何应用的。这有助于你了解一类算法可以用来解决怎样的一类问题。书中的代码是用 C 写的,但并不是很深奥,所以看起来很轻松。我在毕业快十年以后看这本书,也很快就掌握了一些图论算法。 这本书我已经买了有十年了,现在还是是不是会拿出来看一看。

    4.《面试算法》 Adnan Aziz

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    这是一本必读的算法书,尤其对于要找工作的人来说。光看封面就知道这本书的内容很有趣:图灵的人脸是用许多张不同人物的缩略图拼成的。而书中就介绍了如何实现这样的拼接算法。我喜欢这本书,因为它解决问题的途径和目的比较独特。有时候怀着不同目的去学习同样的东西可能会更有助于理解。

    5.《算法简述》

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    这是一本很棒的算法书,尤其对于 Java 程序员来讲。它着重从实现的角度来介绍各种算法,也不像很多其他经典教材那样包含很多数学。所有的算法都是用模式来描述的,也提供了学习它们的动机、解释用的图片、高层次的伪代码以及实际可运行的代码(C、C++、Java 和 Ruby)。书中也包含一些测试,用以证明不同算法之间理论上的性能差异。简而言之,这是程序员学习算法最好一本书之一。

    6.《算法设计》 Kleinberg & Tardos

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    这应该是 Thomas Coren 的算法导论之后第二好的算法书。它不是一本导论,而是面向有经验的程序员。书中侧重为对基本算法比较熟悉的程序员介绍了一些算法设计的知识。你应该先看一本导论再来学习这本书。

    7.《算法导论:一种新的途径》 Udi Manber

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    这是一本很适合自学的书,因为其中包含了几百个问题和例子。它是为提高读者的问题求解能力以及令读者掌握算法设计背后的原理所编写的。这有助于你提高解决问题和写代码的能力。

    8.《算法设计与分析》 Anany Levitin

    1a06d4203cbb479192648431ee0463f2.jpeg

    这也是每个程序员都应该在书架上放一本的算法书。在你学习完一本导论书以后,你可以通过这本书来学习一些进阶知识。

    9.《数据结构和算法》 Aho, Ullman & Hopcroft

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    又一本精彩的数据结构和算法入门教材。这本书排版美观大方,很多不喜欢数学的程序员们都会喜欢它。

    10.《Python算法》

    9ee0f79dc05741d399f54b9fd83cb902.jpeg

    这本书是为 Python 程序员所编写的。作者 Maguns Lie Hetland 同时也是另一本很受欢迎的 Python 入门教材《Beginning Python》的作者。这本书侧重介绍图论算法。正如我所说,算法跟具体的编程语言是无关的。你也可以用 Java 或者 C++ 来实现从这本书里学到算法。当然如果你已经会 Python,这就是一本绝佳的教材。

    这就是每个程序员都应该读的10本算法书。当然,算法是一个很复杂的话题,很多算法只学习一遍是很难彻底理解的。遇到这种情况时,我建议把同一本书读两遍。并且,光读是不够的,你还要用自己喜欢的语言去实现算法。试着去实现你自己的 ArrayList 和 HashMap。学习算法的成果并不会马上就显露出来,但你能注意到自己在思考和解决问题的时候已经有了细微的变化,代码质量也会逐渐提高。毕竟我们常说,世界上有两种程序员,一种是懂算法的,另一种是不懂的。返回搜狐,查看更多

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    又到了每周三的送书时刻啦!今天给大家带来的是《趣学Python算法100例

          (文末查看送书规则)

    内容简介

    本书从一些经典算法出发,为读者展示了100个Python趣味编程实例。本书共12章,涵盖趣味算法入门、趣味数学问题、各种趣味整数、趣味分数、趣味素数、趣味逻辑推理、趣味游戏、趣味数组、趣味函数递归、定理与猜想、趣味图形及其他趣味问题。本书取材注重趣味性与实用性,内容涵盖Python编程的基础知识和常用算法,讲解时给出了实例的详细分析与代码实现,并对重点代码做了详细注释,还针对涉及的知识点做了拓展讲解。本书实例丰富,讲解通俗易懂,代码可读性及实操性强,适合Python编程的初学者和爱好者阅读,也适合算法设计爱好者阅读。另外,本书还可作为Python教学参考书。

    前言

    本书以通俗易懂的语言详尽地介绍了用Python语言编写的100个算法实例。这些实例大体上按照“问题描述→问题分析→算法设计→确定程序框架→程序编码实现→运行结果→问题拓展”的流程进行讲解,每个实例又根据实际需要有所取舍。这些实例兼顾了趣味性、实用性和可操作性,而且大多是围绕一些经典算法问题展开的。

    本书适合人群

    * Python编程初学者;

    * Python编程爱好者;

    * 程序设计爱好者;

    * 算法设计爱好者;

    * 高校理工科专业的学生;

    * 培训机构的学员。

    目录

            第1章为趣味算法入门,通过一些经典算法的介绍,带领读者走进计算机算法的世界,让读者学会使用Python语言实现一个算法。
      第2章为趣味数学问题,从与生活相关的一些小例子中抽象出数学公式,再用Python语言将这些模型化的数学问题表达出来,并得出问题的求解答案。
      第3章为各种趣味整数,对各类整数问题进行详细讲解,让读者体会到数学之美。
      第4章为趣味分数,讲述各类与分数相关的趣味问题,并带领读者掌握相关算法。
      第5章为趣味素数,介绍判别素数的方法及几种特殊素数的验证方法,让读者做到学以致用。
      第6章为趣味逻辑推理,提供几个有趣的小故事,引导读者进行分析判断,并使用Python语言来实现,以及表达逻辑推理的过程,从而求解出最终答案。
      第7章为趣味游戏,使用Python语言编写几个小游戏,通过趣味小游戏带领读者学习编程,从而激发读者的学习兴趣,培养读者的逻辑思维。
      第8章为趣味数组,讲解Python语言中列表(数组)的使用方法及相关的编程技巧。
      第9章为趣味函数递归,深入阐述Python语言中递归的概念,将递归融入各个问题的讲解中,让读者理解递归的思想,学会使用递归思想来解决实际问题。
      第10章为定理与猜想,使用Python语言对常用的一些定理和猜想进行验证。
      第11章为趣味图形,演示如何使用Python语言绘制出一些简单而又常用的图形,帮助读者掌握使用Python绘图的技巧,同时介绍具有绘图功能的相关Python模块。
      第12章为其他趣味问题,介绍一些综合性较强的编程问题,以提高读者的编程动手能力。
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  • Python算法教程简及PDF电子版下载

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    转 《Python算法教程》简介及PDF电子版下载

    内容简介:

    Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,其应用领域非常广泛,包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等。 本书用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法,但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料,这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾,给出了练习题的提示,方便读者进行查漏补缺。 本书概念和知识点讲解清晰,语言简洁。本书适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学,也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。

    作者简介:

    Magnus Lie Hetland是一位经验丰富的Python程序员,他自上世纪90年代以来就一直在使用该语言。同时,他还是挪威科技大学的副教授,有着数十年的算法教学经验,是《Beginning Python》 一书作者。

     

    目  录

    第1章  引言 1

    1.1  这是一本怎么样的书   2

    1.1.1 本书将主要涉及以下内容         3

    1.1.2 本书还将简单或部分涉及

    以下内容         3

    1.1.3 本书不会涉足以下领域    3

    1.2  为什么要读这本书        3

    1.3  一些准备工作        5

    1.4  本书主要内容        5

    1.5  本章小结        7

    1.6  如果您感兴趣        7

    1.7  练习题   7

    1.8  参考资料        8

    第2章  基础知识 9

    2.1  计算领域中一些核心理念   9

    2.2  渐近记法        11

    2.2.1 我看不懂这些希腊文         12

    2.2.2 交通规则    14

    2.2.3 让我们拿渐近性问题

    练练吧     16

    2.2.4 三种重要情况    19

    2.2.5 实证式算法评估         20

    2.3  图与树的实现        24

    2.3.1 邻接列表及其类似结构    26

    2.3.2 邻接矩阵    29

    2.3.3 树的实现    32

    2.3.4 多种表示法         35

    2.4  请提防黑盒子        36

    2.4.1 隐性平方级操作         37

    2.4.2 浮点运算的麻烦         38

    2.5  本章小结        41

    2.6  如果您感兴趣        42

    2.7  练习题   42

    2.8  参考资料        43

    第3章  计数初步 46

    3.1  求和式的含义        46

    3.1.1 更多希腊字母    47

    3.1.2 求和式的运用    47

    3.2  两种赛制的故事   48

    3.2.1 握手问题    48

    3.2.2 龟兔赛跑    50

    3.3  子集与排列组合   54

    3.4  递归与递归式        56

    3.4.1 手动推导    57

    3.4.2 几个重要例子    59

    3.4.3 猜测与检验         62

    3.4.4 主定理:一刀切式的

    解决方案         65

    3.5  这一切究竟是什么呢   67

    3.6  本章小结        69

    3.7  如果您感兴趣        69

    3.8  练习题   70

    3.9  参考资料        71

    第4章  归纳、递归及归简 72

    4.1  哦,这其实很简单        73

    4.2  一而再,再而三   74

    4.3  魔镜,魔镜   77

    4.4  基于归纳法(与递归法)的设计        82

    4.4.1 寻找最大排列    82

    4.4.2 明星问题    86

    4.4.3 拓扑排序问题    88

    4.5  更强的假设条件   92

    4.6  不变式与正确性   94

    4.7  松弛法与逐步完善        94

    4.8  归简法 换位法=困难度证明        95

    4.9  一些解决问题的建议   97

    4.10 本章小结      98

    4.11 如果您感兴趣      98

    4.12 练习题 99

    4.13 参考资料      101

    第5章  遍历:算法学中的万能钥匙 102

    5.1  公园漫步        109

    5.1.1 不允许出现环路         109

    5.1.2 停止循环遍历的方式         110

    5.2  继续深入        111

    5.3  无限迷宫与最短(不加权)

    路径问题         115

    5.4  强连通分量   120

    5.5  本章小结        123

    5.6  如果您感兴趣        123

    5.7  练习题   124

    5.8  参考资料        125

    第6章  分解、合并、解决 126

    6.1  树状问题,即平衡问题        126

    6.2  经典分治算法        129

    6.3  折半搜索        129

    6.3.1 搜索树的遍历及其剪枝    132

    6.3.2 选取算法    135

    6.4  折半排序        137

    排序操作究竟可以有多快     140

    6.5  三个额外实例        140

    6.5.1 最近点对问题    141

    6.5.2 凸包问题    142

    6.5.3 最大切片问题    144

    6.6  树的平衡与再平衡        145

    6.7  本章小结        151

    6.8  如果您感兴趣        152

    6.9  练习题   152

    6.10 参考资料      153

    第7章  贪心有理吗?请证明     154

    7.1  步步为营,万无一失   154

    7.2  背包问题        158

    7.2.1 分数背包问题    158

    7.2.2 整数背包问题    159

    7.3  哈夫曼算法   159

    7.3.1 具体算法    160

    7.3.2 首次贪心选择    162

    7.3.3 走完剩余部分    163

    7.3.4 最优化归并         164

    7.4  最小生成树问题   165

    7.4.1 最短边问题         166

    7.4.2 其余部分的相关情况         167

    7.4.3 Kruskal算法        168

    7.4.4 Prim算法    170

    7.5  贪心不是问题,问题是

    何时贪心         173

    7.5.1 坚持做到最好    173

    7.5.2 尽量做到完美    174

    7.5.3 做好安全措施    175

    7.6  本章小结        177

    7.7  如果您感兴趣        178

    7.8  练习题   178

    7.9  参考资料        179

    第8章  复杂依赖及其记忆体化 180

    8.1  不要重复自己        181

    8.2  有向无环图中的最短路径问题   187

    8.3  最长递增子序列问题   190

    8.4  序列比对问题        193

    8.5  背包问题的反击   196

    8.6  序列的二元分割   199

    8.7  本章小结        202

    8.8  如果您感兴趣        203

    8.9  练习题   203

    8.10 参考资料      204

    第9章  Dijkstra及其朋友们

    从A到B的旅程     206

    9.1  扩展知识        207

    9.2  松弛可“疯狂”   208

    9.3  找到隐藏的DAG图       213

    9.4  多对多问题   216

    9.5 “牵强”的子问题 218

    9.6  中途相遇        220

    9.7  把握未来走向        223

    9.8  本章小结        226

    9.9  如果您感兴趣        227

    9.10 练习题 228

    9.11 参考资料      228

    第10章  匹配、切割及流量       229

    10.1 二分图匹配 230

    10.2 不相交的路径      233

    10.3 最大流问题 236

    10.4 最小切割集问题 240

    10.5 最小成本的流及赋值问题 241

    10.6 一些应用      243

    10.7 本章小结      247

    10.8 如果您感兴趣      247

    10.9 练习题 248

    10.10 参考资料   249

    第11章  困难问题及其(有限)稀释       250

    11.1 重提归简      251

    11.2 不待在肯萨斯州了      254

    11.3 但目前,我们还是得回

    到肯萨斯州     255

    11.4 我们应从何处开始?

    前往何处呢     259

    11.5 怪物乐园      264

    11.5.1 背包的返回       264

    11.5.2 分团与着色       266

    11.5.3 路径与环路       269

    11.6 当困难来临的时候,聪明人

    就开始犯错     272

    11.7 尽力寻找解决方案      275

    11.8 这些故事告诉我们      277

    11.9 本章小结      279

    11.10 如果您感兴趣   279

    11.11 练习题        280

    11.12 参考资料   281

    附录A  猛踩油门!令Python加速     282

    附录B  一些著名问题与算法      286

    问题部分         286

    算法与数据结构部分     289

    附录C  图论基础 295

    附录D  习题提示 301

    第1章     301

    第2章     301

    第3章     303

    第4章     304

    第5章     307

    第6章     308

    第7章     310

    第8章     312

    第9章     313

    第10章   314

    第11章   315

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