lis算法

❶ 设A是由n个不同整数构成的序列，设计算法求A中最长的单调递增子序列

#include <vector>
using namespace std;

/* Finds longest strictly increasing subsequence. O(n log k) algorithm. */
void find_lis(vector<int> &a, vector<int> &b)
{
vector<int> p(a.size());
int u, v;

if (a.empty()) return;

b.push_back(0);

for (size_t i = 1; i < a.size(); i++)
{
// If next element a[i] is greater than last element of current longest subsequence a[b.back()], just push it at back of "b" and continue
if (a[b.back()] < a[i])
{
p[i] = b.back();
b.push_back(i);
continue;
}

// Binary search to find the smallest element referenced by b which is just bigger than a[i]
// Note : Binary search is performed on b (and not a). Size of b is always <=k and hence contributes O(log k) to complexity.
for (u = 0, v = b.size()-1; u < v;)
{
int c = (u + v) / 2;
if (a[b[c]] < a[i]) u=c+1; else v=c;
}

// Update b if new value is smaller then previously referenced value
if (a[i] < a[b[u]])
{
if (u > 0) p[i] = b[u-1];
b[u] = i;
}
}

for (u = b.size(), v = b.back(); u--; v = p[v]) b[u] = v;
}

/* Example of usage: */
#include <cstdio>茄差
int main()
{
int a[] = { 1, 9, 3, 8, 11, 4, 5, 6, 4, 19, 7, 1, 7 };
vector<颤腔皮int> seq(a, a+sizeof(a)/sizeof(a[0])); // seq : Input Vector
vector<int> lis; //圆游 lis : Vector containing indexes of longest subsequence
find_lis(seq, lis);

//Printing actual output
for (size_t i = 0; i < lis.size(); i++)
printf("%d ", seq[lis[i]]);
printf("\n");

return 0;
}

❷ java开发，list排序的问题

可以通过Collections类的静态运歼举方法sort(List<T> list, Comparator<? super T> c)来做排序，你需要的就是写一个Comparator比较器实例，重写它的compare(T o1, T o2)方法，在其中完成你自己的排序比较逻辑，根据第一改租个参数o1小于、等于或大于第二个参数o2分别返回负整数、零或正整数旁碧。

❸ 什么是医院HIS LIS PACS

HIS系统英文是Hospital Information System，中文是医院滑启信息系统，用电子计算机和通讯设备，为医院所属各部门提供病人诊疗信息和行政管理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换的能力，并满足所有授权用户的功能需求。HIS中主要覆盖包括门急诊、住院的两类业务，门急诊业务一般包括：医疗卡管理、挂号预约、门诊分诊、门诊医生工作站、门诊收费系统、门诊发药系统、急诊留观系统等；住院业务一般包括：住院登记、住院收费、护士工作站、医生工作站、病案编目、病案流通、病案质量控制。

LIS系统英文是Laboratory Information Management System,中文是实验室信息管理系统，是专为医院检验科设计的一套信息管理系统，能将实验仪器与计算机组成网络，使病人样品登录、实验数据存取、报告审核、打印分发，实验数据统计分析等繁杂的操作过程实现了智能化、自动化和规范化管理。有助于提高实验室的整体管理水平，减少漏洞，提高检验质量。

医学影像报告(PACS)管理系统 从各种医学影像检查设备中获取、存储、处理影像数据，传输到体检信息系统中，生成图文并茂的体检报告，满足体检中心高水准、高效率影像处理的需要。

关于飞博科技

武汉飞博科技有限公司前身起源于华中科技大学产学研共同合作项目，是1998年创始人张开方与华中科技大学教授共同发起。公司于2005年正式成立，为大型医院提供专业医疗卫生信息系统的设计、建设及运维服务，至今已在行业积累23年，公司成立之初就建立了低代码开发软件应用敬埋的理念并发展至今。

目前，武汉飞博科技有限公司是具备颠覆性创新的低代码快速开发开源平台的高新技术企业。已经深耕智慧医疗信息化行业二十余年！致力于打造工具智造时代的软件智慧工厂，以亮让蚂B/S架构、云平台、物联网、大数据，为底层算法，颠覆客户参与模式、交付模式及后续开发模式，通过”要素共性提炼、核心技术封装、关键元素一键生成“等独有技术路径，使客户总体开发速度、客户响应及时度、应用体验幸福感多倍提升，从而为客户创造信息价值和成本价值！

❹ 如何统计一个二叉树每一层的节点个数请写出算法代码急。。。

//广搜实现
//nod[i]存储的是第i层的结点数
// 输入n为结点数， 接下来n-1条边，每一行x,y表示x,y 之间有边相连。

#include<stdio.h>

#define maxn 100001

long n,o=0;

struct ind
{
long l,nex;
};
struct ind lis[maxn];

long hed[maxn],que[maxn],vis[maxn];

long cot[maxn],nod[maxn];

void Bfs(void)
{
long i,s=0,t=1; que[1]=1; vis[1]=1; cot[1]=1; nod[1]=1;

while(s<t)
{
s++;

for(i=hed[que[s]]; i ;i=lis[i].nex) if(!vis[lis[i].l])
{
que[++t]=lis[i].l; vis[lis[i].l]=1;

cot[t]=cot[s]+1; nod[cot[t]]++;
}
}

}

void Init(void)
{
long i,j,x,y; scanf("%ld",&n);

for(i=1; i<n; i++)
{
scanf("%ld%ld",&x,&y);

lis[++o].l=y; lis[o].nex=hed[x]; hed[x]=o;

lis[++o].l=x; lis[o].nex=hed[y]; hed[y]=o;
}
}

int main(void)
{
freopen("hello.in","r",stdin);
freopen("hello.out","w",stdout);

Init(); Bfs();

return 0;
}

❺ 智能优化算法：灰狼优化算法

@[toc]
摘要：受 灰 狼 群 体 捕 食 行 为 的 启 发，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。

灰狼属于犬科动物，被认为是顶级的掠食者，它们处于生物圈食物链的顶端。灰狼大多喜欢群居，每个群体中平均有5-12只狼。特别令人感兴趣的是，它们具有非常严格的社会等级层次制度，如图1所示。金字塔第一层为种群中的领导者，称为 α 。在狼群中 α 是具有管理能力的个体，主要负责关于狩猎、睡觉的时间和地方、食物分配等群体中各项决策的事务。金字塔第二层是 α 的智囊团队，称为 β 。 β 主要负责协助α 进行决策。当整个狼群的 α 出现空缺时，β 将接替 α 的位置。 β 在狼群中的支配权仅次于 α，它将 α 的命令下达给其他成员，并将其他成员的执行情况反馈给 α 起着桥梁的作用。金字塔第三层是 δ ，δ 听从 α 和 β 的决策命令，主要负责侦查、放哨、看护等事务。适应度不好的 α 和 β 也会降为 δ 。金字塔最底层是 ω ，主要负责种群内部关系的平衡。

<center>图1.灰狼的社会等级制度

此外，集体狩猎是灰狼的另一个迷人的社会行为。灰狼的社会等级在群体狩猎过程中发挥着重要的作用，捕食的过程在 α 的带领下完成。灰狼的狩猎包括以下 3个主要部分：
1）跟踪、追逐和接近猎物；
2）追捕、包围和骚扰猎物，直到它停止移动；
3）攻击猎物

在狩猎过程中，将灰狼围捕猎物的行为定义如下：

式（1）表示个体与猎物间的距离，式（2）是灰狼的位置更新公式。其中, 是目前的迭代代数， 和 是系数向量， 和 分别是猎物的位置向量和灰狼的位置向量。 和 的计算公式如下：

其中， 是收敛因子，随着迭代次数从2线性减小到0, 和 的模取[0,1]之间的随机数。

灰狼能够识别猎物的位置并包围它们。当灰狼识别出猎物的位置后，β 和 δ 在 α 的带领下指导狼群包围猎物。在优化问题的决策空间中，我们对最佳解决方案（猎物的位置）并不了解。因此，为了模拟灰狼的狩猎行为，我们假设 α ，β 和 δ 更了解猎物的潜在位置。我们保存迄今为止取得的3个最优解决方案，并利用这三者的位置来判断猎物所在的位置，同时强迫其他灰狼个体（包括 ω ）依据最优灰狼个体的位置来更新其位置，逐渐逼近猎物。狼群内个体跟踪猎物位置的机制如图2所示。

<center>图2.GWO 算法中灰狼位置更新示意图

灰狼个体跟踪猎物位置的数学模型描述如下:

其中， 分别表示分别表示 α ， β 和 δ 与其他个体间的距离。 分别代表 α ， β 和 δ 的当前位置； 是随机向量， 是当前灰狼的位置。

式(6)分别定义了狼群中 ω 个体朝向 α ，β 和 δ 前进的步长和方向，式(7)定义了 ω 的最终位置。

当猎物停止移动时，灰狼通过攻击来完成狩猎过程。为了模拟逼近猎物， 的值被逐渐减小，因此 的波动范围也随之减小。换句话说，在迭代过程中，当 的值从2线性下降到0时，其对应的 的值也在区间[-a,a]内变化。如图3a所示，当 的值位于区间内时，灰狼的下一位置可以位于其当前位置和猎物位置之间的任意位置。当 时，狼群向猎物发起攻击（陷入局部最优）。

灰狼根据 α ,β 和 δ 的位置来搜索猎物。灰狼在寻找猎物时彼此分开，然后聚集在一起攻击猎物。基于数学建模的散度，可以用 大于1 或小于-1 的随机值来迫使灰狼与猎物分离，这强调了勘探（探索）并允许 GWO 算法全局搜索最优解。如图3b所示， 强迫灰狼与猎物（局部最优）分离，希望找到更合适的猎物（全局最优）。GWO 算法还有另一个组件 来帮助发现新的解决方案。由式(4)可知， 是[0,2]之间的随机值。 表示狼所在的位置对猎物影响的随机权重， 表示影响权重大，反之，表示影响权重小。这有助于 GWO算法更随机地表现并支持探索，同时可在优化过程中避免陷入局部最优。另外，与 不同 是非线性减小的。这样，从最初的迭代到最终的迭代中，它都提供了决策空间中的全局搜索。在算法陷入了局部最优并且不易跳出时， 的随机性在避免局部最优方面发挥了非常重要的作用，尤其是在最后需要获得全局最优解的迭代中。

<center>图4.算法流程图

[1] Seyedali Mirjalili,Seyed Mohammad Mirjalili,Andrew Lewis. Grey Wolf Optimizer[J]. Advances in Engineering Software,2014,69.

[2] 张晓凤,王秀英.灰狼优化算法研究综述[J].计算机科学,2019,46(03):30-38.

https://mianbaoo.com/o/bread/Z5ecmZc=
文献复现：
文献复现：基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法（DSFGWO）
[1]王正通,程凤芹,尤文,李双.基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法[J/OL].计算机应用研究:1-5[2021-02-01]. https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0102 .

文献复现：基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法（LIS-GWO）
[1]龙文,伍铁斌,唐明珠,徐明,蔡绍洪.基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法[J].自动化学报,2020,46(10):2148-2164.

文献复现：一种优化局部搜索能力的灰狼算法（IGWO）
[1]王习涛.一种优化局部搜索能力的灰狼算法[J].计算机时代,2020(12):53-55.

文献复现：基于自适应头狼的灰狼优化算法（ALGWO）
[1]郭阳,张涛,胡玉蝶,杜航.基于自适应头狼的灰狼优化算法[J].成都大学学报(自然科学版),2020,39(01):60-63+73.

文献复现：基于自适应正态云模型的灰狼优化算法 （CGWO）
[1]张铸,饶盛华,张仕杰.基于自适应正态云模型的灰狼优化算法[J/OL].控制与决策:1-6[2021-02-08]. https://doi.org/10.13195/j.kzyjc.2020.0233 .

文献复现：改进非线性收敛因子灰狼优化算法
[1]王正通,尤文,李双.改进非线性收敛因子灰狼优化算法[J].长春工业大学学报,2020,41(02):122-127.

文献复现：一种基于收敛因子改进的灰狼优化算法
[1]邢燕祯,王东辉.一种基于收敛因子改进的灰狼优化算法[J].网络新媒体技术,2020,9(03):28-34.

文献复现:基于莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法（GWOM ）
[1]李阳,李维刚,赵云涛,刘翱.基于莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法[J].计算机科学,2020,47(08):291-296.

文献复现:一种改进的灰狼优化算法(EGWO)
[1]龙文,蔡绍洪,焦建军,伍铁斌.一种改进的灰狼优化算法[J].电子学报,2019,47(01):169-175.

文献复现:改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法(CGWO)
[1]王秋萍,王梦娜,王晓峰.改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法[J].计算机工程与应用,2019,55(21):60-65+98.

文献复现:一种改进非线性收敛方式的灰狼优化算法研究(CGWO)
[1]谈发明,赵俊杰,王琪.一种改进非线性收敛方式的灰狼优化算法研究[J].微电子学与计算机,2019,36(05):89-95.

文献复现:一种基于Tent 映射的混合灰狼优化的改进算法(PSOGWO)
[1]滕志军,吕金玲,郭力文,许媛媛.一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法[J].哈尔滨工业大学学报,2018,50(11):40-49.

文献复现:基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法(IGWO)
[1]朱海波,张勇.基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法[J].南京理工大学学报,2018,42(06):678-686.

文献复现:基于 Iterative 映射和单纯形法的改进灰狼优化算法(SMIGWO)
[1]王梦娜,王秋萍,王晓峰.基于Iterative映射和单纯形法的改进灰狼优化算法[J].计算机应用,2018,38(S2):16-20+54.

文献复现:一种基于混合策略的灰狼优化算法(EPDGWO)
[1]牛家彬,王辉.一种基于混合策略的灰狼优化算法[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2018,34(01):16-19+32.

文献复现:基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法(IGWO)
[1]徐松金,龙文.基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法[J].科学技术与工程,2018,18(23):252-256.

文献复现:一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法(DEGWO)
[1]金星,邵珠超,王盛慧.一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法[J].科学技术与工程,2017,17(16):266-269.

文献复现:协调探索和开发能力的改进灰狼优化算法(IGWO)
[1]龙文,伍铁斌.协调探索和开发能力的改进灰狼优化算法[J].控制与决策,2017,32(10):1749-1757.

文献复现:基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法(IGWO)
[1]徐辰华,李成县,喻昕,黄清宝.基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法[J].计算机工程与应用,2017,53(04):1-9+50.

文献复现:具有自适应搜索策略的灰狼优化算法(SAGWO)
[1]魏政磊,赵辉,韩邦杰,孙楚,李牧东.具有自适应搜索策略的灰狼优化算法[J].计算机科学,2017,44(03):259-263.

文献复现:采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法(IGWO)
[1]陈闯,Ryad Chellali,邢尹.采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法[J].计算机应用,2017,37(12):3493-3497+3508.

文献复现:具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法(CLSGWO)
[1]张悦,孙惠香,魏政磊,韩博.具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法[J].计算机科学,2017,44(S2):119-122+159.

文献复现:强化狼群等级制度的灰狼优化算法(GWOSH)
[1]张新明,涂强,康强,程金凤.强化狼群等级制度的灰狼优化算法[J].数据采集与处理,2017,32(05):879-889.

文献复现:一种新型非线性收敛因子的灰狼优化算法(NGWO)
[1]王敏,唐明珠.一种新型非线性收敛因子的灰狼优化算法[J].计算机应用研究,2016,33(12):3648-3653.

文献复现:重选精英个体的非线性收敛灰狼优化算法(EGWO)
[1]黎素涵,叶春明.重选精英个体的非线性收敛灰狼优化算法[J].计算机工程与应用,2021,57(01):62-68.

https://mianbaoo.com/o/bread/aZ2Wl54=

❻ 求pascal的LIS算法详解！！

using namespace std;

int main()
{
int i, j, n, top, temp;
int stack[SIZE];
cin >> n;

top = 0;
/埋备* 第一个元握液哗素可能为0 */
stack[0] = -1;
for (i = 0; i < n; i++)
{
cin >> temp;
/* 比栈顶元素大数就入栈 */
if (temp > stack[top])
{
stack[++top] = temp;
}
else
{
int low = 1, high = top;
int mid;
/* 二分检索栈中比temp大的第一个数 */
while(low <= high)
{
mid = (low + high) / 2;
if (temp > stack[mid])
{
low = mid + 1;
}
else
{
high = mid - 1;
}
}
/* 用temp替换 */
stack[low] = temp;
}
}

/* 最长序列数就是栈的大小 */
cout << top << endl;

//system("pause"段行);
return 0;
}

❼ 动态规划怎么才能知道自己定义状态数组是可行de

在使用掘做动态规划算法时，定义状态数组是一个非常关键的步骤。下面是一些可以帮助您确定状态乎脊数组定义是否可行的方法：

1. 明确原问题和子问题的关系。在使用动态规划算法时，通常是将原问题划分为若干个子问题，并通过解决子问题来解决原问题。因此，我们需要确保状态数组定义的状态确实反映了原问题和子问题之间的关系。

2. 检查状态转移方程是否正确。状态数组定义后，我们需要定义状态转移方程来描述状态之间的转移关系。确保状态转移方程能够正确地描述状态之间的关系，并且不会导致重复计算等问题。

3. 检查状态数组的维度是否符合要求。定义状态数组的维度应该根据原问题和子问题之间的关系来确定。确保状态数组的维度能够正确地反映原问题和子问题之间的关系，并且能够覆盖所有可能的情况。

4. 检查状态数组的大小是否合适。状态数组的大小应该能够满足算法运行时的需求，并且不会造成额外的空间和时间开销。

5. 使用一些简单的测试数据来测试算法的正确性和效率。在实际使用动态规划算法时，可以使用一些简单的测试数据来测试算法的正确性和效率。确保算法能够正确地解决问题，并且能够在合理的时间内得出结果。

总之，在定义状态数组时，需要仔细考虑原问题和子问题之间的关系，并确保状态数组岁散渗能够准确地反映这种关系。如果您还不确定，可以尝试使用一些简单的测试数据来测试算法的正确性和效率。

❽ diff 算法原理

1、旧数组为空，将新数组的剩余元素 插入 ；
2、新数组为空，将旧数组的剩余元素 删除 ；
3、新、旧数组都不为空，执行第二步。

数组p：与新数组的长度相同，与新数组是相互映射关系，
元素在旧数组中的索引 存储在 元素在新数组中的位置

1、找到 P 数组的 最长递增子序列 来做动态规划，新集合中不属于这个序列的将会被移动。

2、同时尾部遍历新数组和 LIS 序列，查看元素的位置是否能与 LIS 序列的任何一个值匹配：

a：可以匹配，保留位置；
b：不能匹配，移动到到前面；
c：找不到，插入元素；

❾ 风变编程的python课程学完效果如何

一、Python简介

Python是一种用来编写应用程序的高级程序设计语言,TIOBE程序语言排行榜2015年12月的排名如下：

Python实现强势逆袭，而且我相信，随着时间的推移，国内Python语言未来前景也是一片向好。

Python的特点是优雅简单，易学易用（虽然我感觉还是有一些概念不容易理解），Python的哲学是尽量用最少的，最简单易懂的代码实现需要的功能。Python适宜于开发网络应用，脚本写作，日常简单小工具等等。Python的缺点是效率较低，但是在大量的场合效率却不是那么重要或者说Python不是其性能瓶颈，所以不要太在意。其次是2.x-3.x的过渡使得许多3.x还缺少很多2.x下的模块，不过也在完善中。其次就是源代码无法加密，发布Python程序其实就是发布源代码。

二、基础语法要点

1.如果一个字符串中有许多需要转义的字符，而又不想写那么多'',那么可以用 r'...' 表示 '...'内的内容不转义。

2.Python可用'''...'''来表示多行内容，如：

123456

>>>print('''line1line2line3''')line1line2line3

3.Python的逻辑运算and, or, not 分别对应C语言中的&&, ||, !.

4.Python的整数与浮点数大小都没有范围。

5.Python中除法有两种： '/'除出来必是浮点数， '//'除出来是整数，即地板除。

6.Python中一切皆引用。每个对象都有一个引用计数器（内部跟踪变量）进行跟踪，引用计数值表示该对象有多少个引用，当初次产生赋给变量时，引用计数为1，其后没进行下列行为中的任意一种都会增加引用计数：

123

赋值： a=b用作函数参数传递： func(a)成为容器对象的一个元素： lis=[1,2,a]

以下任意一种行为都会减少引用计数：

1234

del销毁：dela变量另赋给其他对象：a=False对象从容器中删除: lis.remove(a)身在的容器被销毁：dellis

7.深拷贝与浅拷贝的概念与对比，有点复杂，看这篇文章

8.list，tuple和dict，set

list：为列表，是一个有序集合，类似于数组但又比数组功能强大，可以随时append,pop元素，下标从0开始，且下标为加n模n制，即lis[-1] = lis[len-1]，下标范围[-len,len-1].

tuple：为元组，类似于list，但list为可变类型，而tuple不可变，即没有append,pop等函数。一个建议是为了安全起见，能用tuple代替list尽量用tuple。如果tuple只有一个元素，要写成如(1,)以避免歧义。

dict：字典类型，存放key-value键值对，可以根据key迅速地找出value，当然，key必须是不可变类型，如下是错误的：

12345

>>> dic={[1,2]:'value'}Traceback (most recent call last):File"<pyshell#10>", line1,in<mole>dic={[1,2]:'value'}TypeError: unhashabletype:'list'

list与dict的优劣对比：

1234567

dict:1.插入，查找速度快，跟key的数目无关2.需占用大量内存，内存浪费严重list:1.插入，查找速度慢，O(n)的复杂度，随元素个数增加而增加2.占用内存小

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的

set：set与dict类似，相当于只有key没有value的dict，每个key不同，set间有 &， | 等操作对应集合的交，并操作。

三、函数

1.函数是对象，函数名即是指向对应函数对象的引用，所以可以将函数名赋给一个变量，相当于给函数起一个‘别名’。

123

>>> mmm=max>>> mmm(1,2,3)3

2.Python函数可以返回”多个值“，之所以打引号，是因为实际上返回的多个值拼成了一个元组，返回这个元组。

3.定义默认参数需要牢记：默认参数必须指向不变对象。否则第一次调用和第二次调用结果会不一样，因为可变的默认参数调用后改变了。

4.可变参数：传入的参数个数是可变的，可以是0个或多个。可变参数会将你传入的参数自动组装为一个tuple。在你传入的list或tuple名字前加一个 * 即说明传入的是可变参数。习惯写法为*args。

5.关键字参数：传入0个或多个含参数名的参数，这些参数被自动组装成一个dict。习惯写法**kw，如**a表示把a中所有的键值对以关键字参数的形式传入kw，获得一个dict，这个dict是a的一份拷贝，对kw改动不会传递到a

6.命名关键字在函数定义中跟在一个*分割符后，如

12

deffunc(a,b,*,c,d):pass

c,d为命名关键字参数，可以限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。

7.参数定义顺序：必选参数，默认参数，可变参数/命名关键字参数，关键字参数。

8.切片操作格式为lis[首下标：尾下标：间隔]，如果都不填，即lis[::]则代表整个容器lis

9.用圆括号()括起来一个列表生成式创建一个生成器generator，generator保存生成算法，我们可以用next(g)取得生成器g的下一个返回值。生成器的好处就是我们不需要提前生成所有列表元素，而是需要时再生成，这在某些情况下可以节省许多内存。算法也可以不是列表生成式而是自定义函数，只需在函数定义中包含yield关键字。

10.map()和rece()： 二者都是高阶函数。map()接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable序列，map将传入的函数依次作用在序列每一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回。rece()类似累积计算版的map()，把一个函数作用在一个序列上，每次接收两个参数，将结果继续与序列的下一个元素做累积计算。

利用map和rece编写一个str2float函数，如把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：

123456789101112131415

(s):deff1(x,y):returnx*10+ydefchar2num(s):return{'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}[s]deff2(x,y):returnx*0.1+ya,b=s.split('.')print('a=',a)print('b=',b)returnrece(f1,map(char2num,a))+0.1*rece(f2,map(char2num,b[::-1]))print('str2float('123.456') =', str2float('123.456'))

11.fliter()函数过滤序列，类似于map()作用于每一元素，根据返回值是True或者False决定舍弃还是保留该元素。函数返回一个Iterator。

12.sorted()函数可实现排序，类似于C++库中的sort()函数，但是比其更加简洁，语法为sorted(lis,key=func,reverse=T/F)

key函数可实现自定义的排序规则，reverse表示升序还是降序。

13.一个函数可以返回一个函数，但是返回时该函数并未执行，所以返回函数中不要引用任何可能发生变化的变量，否则会出现逻辑错误。

14.装饰器(decorator): 当需要增强函数的功能却不希望修改函数本身，那么可以采用装饰器这种运行时动态增加功能的方式，增加的功能卸载装饰器函数中。如在执行前后打印'begin call'和'end call'，可以这样做：

12345678910111213141516

importfunctoolsdeflog(func):@functools.wraps(func)#为了校正函数签名，最好写上defwrapper(*args,**kw):print('begin call')f=func(*args,**kw)print('end call')returnfreturnwrapper@logdefhah():print('hahahaha')hah()

123

begin callhahahahaend call

15.偏函数： functools.partial()，作用是将一个函数的某些参数固定住，作为新函数的参数，即固定住该参数，返回一个新函数，使调用更简单。

四、面向对象编程

1.Python实例变量可以自由地绑定任何属性

2.为了不让内部属性不被外部访问，在属性的名称前加上两个下划线__，这样就变成了一个私有变量(private)，注意，不能直接访问不代表一定不能访问，事实上，加双下划线后Python就会将其改名为‘_class名__name’，所以还是可以这样来访问这个‘私有’变量。

3.对于静态语言，如果要求传入一个class类型的对象，那么传入的对象必须是class类型或者其子类，否则将无法调用class中的方法，而Python这样的动态语言有‘鸭子类型’一说，即不一定要传入class类型或其子类，而只要保证传入的对象中有要使用的方法即可。

4.如果想要限制实例可以绑定的属性，那么在定义class时定义一个__slots__变量即可，例如：

12

classStudent(object):__slots__=(‘name’,’age’)

注意，__slots__限制的属性对当前类实例起完全限制作用，且与子类共同定义其__slots__，也就是说子类可以定义自己的__slots__，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__，即并集。

5.@ property装饰器可以使一个getter方法变成属性，如果方法名为me，那么@me.setter装饰器则可使一个setter方法变成属性。这样可以使代码更简短，同时可对参数进行必要的检查。

6.通过多重继承，可使子类拥有多个父类的所有功能。

7.在类中__call__方法可使实例对象像函数那样直接调用，作用即是该方法定义的过程。

8.ORM(Object Relational Mapping 对象关系映射)，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表。ORM的实现需要通过metaclass元类修改类的定义。元类可以改变类创建时的行为。

五、调试

1.Python调试方法：

(1)直接打印

(2)断言

(3)pdb

(4)IDE

六、IO编程

1.序列化： 把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。Python用pickle模块实现序列化。序列化之后，就可以把序列化后的内容存储到磁盘上或者通过网络进行传输。pickle.mps()将对象序列化成一个bytes,而pickle.loads()可以根据bytes反序列化出对象。

2.pickle虽好，但是它专为Python而生，所以要在不同语言间传递对象，最好还是xml或者json，而json表示格式是一个字符串，更易读取，且比xml快，所以更加适宜于对象序列化。Python内置了json模块，相应方法仍然是mps()和loads()。

3.但是在默认情况下，有些对象是无法序列化的，所以我们有时还需要定制转换方法，告诉json该如何将某类对象转换成可序列为json格式的{}对象。如下即是一个转换方法：

123456

defmantodict(std):return{'name': std.name,'age': std.age,'id': std.id}

七、进程与线程

1.Python用mutiprocessing模块来实现多进程。

2.如果要大量创建子进程，可以使用进程池：

1

frommultiprocessingimportPool

示例如下：

12345678

....p=Pool(4)foriinrange(5):p.apply_async(long_time_task, args=(i,))print('Waiting for all subprocesses done...')p.close()p.join()print('All subprocesses done.')

要使用进程池需新建Pool对象，对Pool对象调用join()使等待池中所有子进程运行完毕，调用join()方法之前必须调用close()，且此后无法再新加子进程。

3.使用subprocess模块可以方便的启动并管理一个子进程，控制其输入输出。

4.进程间通信使用Queue,Pipes实现。

5.threading模块管理线程。threading.lock()创建线程锁，防止同时访问互斥资源造成的错误，示例如下：

1234567

lock=threading.Lock()...lock.acquire()...change(mutex)...lock.release()

6.ThreadLocal可以解决参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题。

7.managers模块实现分布式进程。

八、正则表达式与常用内建模块

1.re模块进行正则表达式编译和匹配，如果该表达式需要匹配很多次，那么最好进行编译从而大大节省时间。

正则表达式匹配邮箱例子：

12345678910

importrehah=re.compile('[0-9a-zA-Z]+[.[0-9a-zA-Z]+]*@[0-9a-zA-Z]+.[a-z]{2,3}')print(hah.match('[email protected]').group())print(hah.match('[email protected]').group())i=1whilei <10:r=input('请输入邮箱：')print(hah.match(r).group())i=i+1

2.datetime模块进行日期和时间的处理，每一个时间对应一个timestamp，我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time，记为0（1970年以前的时间timestamp为负数），当前时间就是相对于epoch time的秒数，称为timestamp。字符串和datetime也可以相互转换，采用strptime()方法，字符串转换为datetime时需要设定一个识别格式，其中

1

%Y-%m-%d%H:%M:%S

分别表示年-月-日 时-分-秒。

从datetime得出月份，星期等字符串用strftime()方法，其中：

1

%a,%b%d%H:%M

分别表示星期, 月份 日期 时:分。

示例：

12345678910

fromdatetimeimportdatetimer='2015-11-23 12:01'dt=datetime.strptime(r,'%Y-%m-%d %H:%M')print(dt)week=dt.strftime('%a %b %d, %H:%M')print(week)2015-11-2312:01:00Mon Nov23,12:01

3.collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

4.Base64是一种任意二进制到文本字符串的编码方法，常用于在URL、Cookie、网页中传输少量二进制数据。

5.struct模块用来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。

6.Python的hashlib提供了常见的哈希算法，如MD5，SHA1等等。hashlib实现简单登录：

importhashlibdb={'michael':'','bob':'','alice':''}defget_md5(ostr):md5=hashlib.md5()md5.update(ostr.encode())returnmd5.hexdigest()deflogin(user, password):r=get_md5(password)fornameindb:ifdb[name]==r:returnTruereturnFalseprint(login('bob','abc999'))True

7.Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。

8.urllib提供了一系列用于操作URL的功能。如GET,POST...

9.PIL(Python Imaging Library Python图像库)是一个强大的图像处理标准库，功能强大却又简单易用。现在的名字叫做Pillow。可以如下安装Pillow:

1

pip3 install pillow

从下面生成数字验证码的程序可以窥其一斑：

九、网络编程和电子邮件

1.网络编程主要是TCP和UDP的编程，示例见【Python网络编程】利用Python进行TCP、UDP套接字编程

2.SMTP是发送邮件的协议，Python内置对SMTP的支持，可以发送纯文本邮件、HTML邮件以及带附件的邮件。Python对SMTP支持有smtplib和email两个模块，email负责构造邮件，smtplib负责发送邮件。Python内置一个poplib模块，实现了POP3协议，可以直接用来收邮件。由于现在绝大多数大型邮件服务商都采取了反垃圾邮件措施，所以这部分的简单实验并没有成功，还需进一步研究，等遇到具体情况再说。

3.Python内嵌了sqlite数据库，还可以自行安装连接mysql，MySQL是当前最流行的开源数据库，在行业内有着广泛的应用。

十、Web开发和异步IO

1.WSGI(Web Server Gateway Interface) 服务器网关接口。

2.Python web 开发框架：

-Flask：流行的Web框架

-Django：全能型Web框架

-web.py：一个小巧的Web框架

-Bottle：和Flask类似的Web框架

-Tornado：Facebook的开源异步Web框架

3.协程

❿ 怎样找第二大的数，python

比如说：num_list = [98,12,45,1,2,32,90,45,23,121,11]

直接排序，输出倒数第二个数即可。

num_list = [98,12,45,1,2,32,90,45,23,121,11]

tmp_list = sorted(num_list)

print('第二大的数是：',tmp_list[-2])

(10)lis算法扩展阅读：

# 最基础的遍历无序列表的查找算法

# 时间复杂度O(n)

def sequential_search(lis, key):

length = len(lis)

for i in range(length):

if lis[i] == key:

return i

else:

return False

if __name__ == '__main__':

LIST = [1, 5, 8, 123, 22, 54, 7, 99, 300, 222]

result = sequential_search(LIST, 123)

print(result)