python经典算法

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㈡ 锅囨湡链鍏≒ython缁忓吀绠楁硶钖堥泦

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㈢ python递归算法经典实例有哪些

程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法。

它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。

递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

㈣ python实现M-C问题的A*算法,采用h(n)=m+c-2b(或具有更多启发信息的)作为启发

M-C问题是一个经典的人工智能问题，它描述了一个传教士和食人族的河岸过河问题。A*算法是一种启发式搜索算法，它可以找到从初始状态到目标状态的最优路径。A*算法的核心是使用一个函数f(n)来评估每个状态的优先级，f(n)等于g(n)和h(n)的和，其中g(n)是从初始状态到当前状态的实际代价，h(n)是从当前状态到目标状态的预估代价。h(n)越接近真实代价，A*算法越有效。
为了用Python实现M-C问题的A*算法，我们需要定义以下几个部分：
- 状态：一个状态是一个三元组(m, c, b)，型腔表示河的左岸有m个传教士，c个食人族，b为1表示旅唯船在左岸，为0表示船在右岸。
- 初始状态：(3, 3, 1)，表示左岸有3个传教士，3个食人族，船在左岸。
- 目标状态：(0, 0, 0)，表示左岸没有传教士，没有食人族，船在右岸。
- 操作：一个操作是一个二元组(x, y)，表示从当前岸向另一岸运送x个传教士，y个食人族，满足以下条件：
- 0 <= x <= 1，0 <= y <= 2，x + y <= 2，x + y > 0，表示每次最多运送两个人，最少运送一个人，可以是传教士或者食人族。
- 如果b为1，表示船在左岸，那么m >= x，c >= y，表示不能运送超过当前岸的人数。
- 如果b为0，表示船在右岸，那么m <= 3 - x，c <= 3 - y，表示不能运送超过另一岸的人数。
- 在任何一岸，传教士的人数不能少于食人族的人数，除非传教士的人数为0，表示不会被吃掉。
- g(n)：从初始状态到当前状态的实际代价，可以简单地定义为已经运送的人数。
- h(n)：从当前状态到目标状态的预估代价，可以根据题目给出的公式定义为h(n) = m + c - 2b，或者使用其他更有启发性的公式，例如h(n) = max(m, c) - b，表示至少需要运送的次数。
Python代码实现：
```python
# 定义状态类
class State:
def __init__(self, m, c, b):
self.m = m # 左岸的传教士数
self.c = c # 左岸的食人族数
self.b = b # 船的位置，1为左岸，0为右岸
def __eq__(self, other):
# 判断两个状态是否相等
return self.m == other.m and self.c == other.c and self.b == other.b
def __hash__(self):
# 为了将状态作为字典的键，需要定义哈希函数
return hash((self.m, self.c, self.b))
def __str__(self):
# 为了方便打印状态卜镇衫，需要定义字符串表示
return f"({self.m}, {self.c}, {self.b})"
def is_valid(self):
# 判断一个状态

㈤ python中有哪些简单的算法

首先谢谢邀请，

python中有的算法还是比较多的？

python之所以火是因为人工智能的发展，人工智能的发展离不开算法！

感觉有本书比较适合你,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

这本书对于算法从基本的入门到实现，循序渐进的介绍，比如里面就涵盖了数学建模的常用算法。

第 1章从数学建模到人工智能

1.1数学建模1.1.1数学建模与人工智能1.1.2数学建模中的常见问题1.2人工智能下的数学1.2.1统计量1.2.2矩阵概念及运算1.2.3概率论与数理统计1.2.4高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

2.1安装Python2.1.1Python安装步骤2.1.2IDE的选择2.2Python基本操作2.2.1第 一个小程序2.2.2注释与格式化输出2.2.3列表、元组、字典2.2.4条件语句与循环语句2.2.5break、continue、pass2.3Python高级操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter

第3章Python科学计算库NumPy

3.1NumPy简介与安装3.1.1NumPy简介3.1.2NumPy安装3.2基本操作3.2.1初识NumPy3.2.2NumPy数组类型3.2.3NumPy创建数组3.2.4索引与切片3.2.5矩阵合并与分割3.2.6矩阵运算与线性代数3.2.7NumPy的广播机制3.2.8NumPy统计函数3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy数据的保存

第4章常用科学计算模块快速入门

4.1Pandas科学计算库4.1.1初识Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可视化图库4.2.1初识Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib绘图案例4.3SciPy科学计算库4.3.1初识SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy图像处理案例第5章Python网络爬虫5.1爬虫基础5.1.1初识爬虫5.1.2网络爬虫的算法5.2爬虫入门实战5.2.1调用API5.2.2爬虫实战5.3爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1多进程5.3.2多线程5.3.3协程5.3.4小结

第6章Python数据存储

6.1关系型数据库MySQL6.1.1初识MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初识NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小结6.3.1数据库基本理论6.3.2数据库结合6.3.3结束语

第7章Python数据分析

7.1数据获取7.1.1从键盘获取数据7.1.2文件的读取与写入7.1.3Pandas读写操作7.2数据分析案例7.2.1普查数据统计分析案例7.2.2小结

第8章自然语言处理

8.1Jieba分词基础8.1.1Jieba中文分词8.1.2Jieba分词的3种模式8.1.3标注词性与添加定义词8.2关键词提取8.2.1TF-IDF关键词提取8.2.2TextRank关键词提取8.3word2vec介绍8.3.1word2vec基础原理简介8.3.2word2vec训练模型8.3.3基于gensim的word2vec实战

第9章从回归分析到算法基础

9.1回归分析简介9.1.1“回归”一词的来源9.1.2回归与相关9.1.3回归模型的划分与应用9.2线性回归分析实战9.2.1线性回归的建立与求解9.2.2Python求解回归模型案例9.2.3检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means简介10.1.2目标函数10.1.3算法流程10.1.4算法优缺点分析10.2K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

11.1决策树基本简介11.2经典算法介绍11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系数11.2.5小结11.3决策树实战11.3.1决策树回归11.3.2决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变193

12.1朴素贝叶斯简介12.1.1认识朴素贝叶斯12.1.2朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3朴素贝叶斯算法的优缺点12.23种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

13.1推荐系统简介13.1.1推荐系统的发展13.1.2协同过滤13.2基于文本的推荐13.2.1标签与知识图谱推荐案例13.2.2小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1初识TensorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安装TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念与原理14.2TensorFlow数据结构14.2.1阶14.2.2形状14.2.3数据类型14.3生成数据十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成随机数14.4TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！

㈥ python几种经典排序方法的实现

class SortMethod:
'''
插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。
插入算法把要排序的数组分成两部分：
第一部分包含了这个数组的所有元素，但将最后一个元素除外（让数组多一个空间才有插入的位置）
第二部分就只包含这一个元素（即待插入元素）。
在第一部分排序完成后，再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中。
'''
def insert_sort(lists):
# 插入排序
count = len(lists)
for i in range(1, count):
key = lists[i]
j = i - 1
while j >= 0:
if lists[j] > key:
lists[j + 1] = lists[j]
lists[j] = key
j -= 1
return lists
'''
希尔排序 (Shell Sort) 是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因 DL．Shell 于 1959 年提出而得名。
希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至 1 时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
'''
def shell_sort(lists):
# 希尔排序
count = len(lists)
step = 2
group = count / step
while group > 0:
for i in range(0, group):
j = i + group
while j < count:
k = j - group
key = lists[j]
while k >= 0:
if lists[k] > key:
lists[k + group] = lists[k]
lists[k] = key
k -= group
j += group
group /= step
return lists
'''
冒泡排序重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
'''
def bubble_sort(lists):
# 冒泡排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
for j in range(i + 1, count):
if lists[i] > lists[j]:
temp = lists[j]
lists[j] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
快速排序
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
'''
def quick_sort(lists, left, right):
# 快速排序
if left >= right:
return lists
key = lists[left]
low = left
high = right
while left < right:
while left < right and lists[right] >= key:
right -= 1
lists[left] = lists[right]
while left < right and lists[left] <= key:
left += 1
lists[right] = lists[left]
lists[right] = key
quick_sort(lists, low, left - 1)
quick_sort(lists, left + 1, high)
return lists
'''
直接选择排序
第 1 趟，在待排序记录 r[1] ~ r[n] 中选出最小的记录，将它与 r[1] 交换；
第 2 趟，在待排序记录 r[2] ~ r[n] 中选出最小的记录，将它与 r[2] 交换；
以此类推，第 i 趟在待排序记录 r[i] ~ r[n] 中选出最小的记录，将它与 r[i] 交换，使有序序列不断增长直到全部排序完毕。
'''
def select_sort(lists):
# 选择排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
min = i
for j in range(i + 1, count):
if lists[min] > lists[j]:
min = j
temp = lists[min]
lists[min] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
堆排序 (Heapsort) 是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。
可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值，即 A[PARENT[i]] >= A[i]。
在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。
'''
# 调整堆
def adjust_heap(lists, i, size):
lchild = 2 * i + 1
rchild = 2 * i + 2
max = i
if i < size / 2:
if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]:
max = lchild
if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]:
max = rchild
if max != i:
lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]
adjust_heap(lists, max, size)
# 创建堆
def build_heap(lists, size):
for i in range(0, (size/2))[::-1]:
adjust_heap(lists, i, size)
# 堆排序
def heap_sort(lists):
size = len(lists)
build_heap(lists, size)
for i in range(0, size)[::-1]:
lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
adjust_heap(lists, 0, i)
'''
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法 （Divide and Conquer） 的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
归并过程为：
比较 a[i] 和 a[j] 的大小，若 a[i]≤a[j]，则将第一个有序表中的元素 a[i] 复制到 r[k] 中，并令 i 和 k 分别加上 1；
否则将第二个有序表中的元素 a[j] 复制到 r[k] 中，并令 j 和 k 分别加上 1，如此循环下去，直到其中一个有序表取完，然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到 r 中从下标 k 到下标 t 的单元。归并排序的算法我们通常用递归实现，先把待排序区间 [s,t] 以中点二分，接着把左边子区间排序，再把右边子区间排序，最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间 [s,t]。
'''
def merge(left, right):
i, j = 0, 0
result = []
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
def merge_sort(lists):
# 归并排序
if len(lists) <= 1:
return lists
num = len(lists) / 2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
'''
基数排序 （radix sort） 属于“分配式排序” （distribution sort），又称“桶子法” （bucket sort） 或 bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，借以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序。
其时间复杂度为 O (nlog(r)m)，其中 r 为所采取的基数，而 m 为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。
'''
import math
def radix_sort(lists, radix=10):
k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))
bucket = [[] for i in range(radix)]
for i in range(1, k+1):
for j in lists:
bucket[j/(radix**(i-1)) % (radix**i)].append(j)
del lists[:]
for z in bucket:
lists += z
del z[:]
return lists
---------------------
作者：CRazyDOgen
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/jipang6225/article/details/79975312
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㈦ Python算法系列—深度优先遍历算法

一、什么是深度优先遍历
深度优先遍历算法是经典的图论算法。从某个节点v出发开始进行搜索。不断搜索直到该节点所有的边都被遍历完，当节点v所有的边都被遍历完以后，深度优先遍历算法则需要回溯到v以前驱节点来继续搜索这个节点。
注意：深度优先遍历问题一定要按照规则尝试所有的可能才行。

二、二叉树

2.二叉树类型
二叉树类型：空二叉树、满二叉树、完全二叉树、完美二叉树、平衡二叉树。

空二叉树：有零个节点
完美二叉树：每一层节点都是满的二叉树（如1中举例的图）
满二叉树：每一个节点都有零个或者两个子节点
完全二叉树：出最后一层外，每一层节点都是满的，并且最后一层节点全毁行历部从左排列
平衡二叉树：每个节点的两个子树的深度相差不超过1.

注：国内对完美二叉树和满二叉树定义相同
3.二叉树相关术语
术语 解释
度 节点的度为节点的子树个数
叶子节点 度为零的节点
分支节点 度不为零的节点
孩子节点 节点下的两个子节点
双亲节点 节点上一层的源节点
兄弟节点 拥有同一双亲节点的节点
根 二叉树的源头节点
深度 二叉树中节点的层的数量

DLR（先序）：
LDR（中序）：
LRD(后序）：
注意：L代表左子树R代表右子树；D代表根

6.深度优先遍历和广度优先遍历
深度优先遍历：前序、中序和后序都是深度优先遍历
从根节点出发直奔最远节点，
广度优先遍历：首先访问举例根节点最近的节纤搜点，按层次递进，以广度优先遍历上图的顺序为：1-2-3-4-5-6-7
三、面试题+励志
企鹅运维面试题：带局
1.二叉树遍历顺序：看上文
2.用你熟悉的语言说说怎么创建二叉树？ python看上文

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