python经典基础算法题
（最新版）
1.归并排序 
2.快速排序 
3.冒泡排序 
4.插入排序 
5.链表的实现 
6.树的遍历 
7.贪心算法 
8.动态规划  快速排序python实现
9.背书算法 
10.图算法
正文
Python 作为一门广泛应用于数据科学和人工智能领域的编程语言，掌握其经典基础算法对于学习者和从业者来说至关重要。本文将介绍一些 Python 经典基础算法题，包括排序算法、链表实现、树遍历、贪心算法、动态规划等，帮助大家巩固和提高 Python 编程能力。
1.归并排序（Merge Sort）是一种分治算法，通过将一个数组分成两半，递归地对它们进行排序，然后将两个有序数组合并成一个有序数组。
2.快速排序（Quick Sort）是一种分治算法，通过选择一个基准元素，将数组分为两个子数组，一个包含比基准元素小的元素，另一个包含比基准元素大的元素，然后递归地对两个子数组进行排序。
3.冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单直观的排序算法，通过不断比较相邻的元素并交换位置，使较大（或较小）的元素逐渐从数组中“浮”到末尾。
4.插入排序（Insertion Sort）是一种简单排序算法，将未排序的元素一个一个地插入到已排序序列中的合适位置。
5.链表的实现（Linked List Implementation）是 Python 中的一种数据结构，通过节点（Node）来表示数据，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
6.树的遍历（Tree Traversal）是计算机程序员在处理树结构数据时常用的算法，包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
7.贪心算法（Greedy Algorithm）是一种解决问题的策略，通过在每一步中选择局部最优解，希望最终导致全局最优解。
8.动态规划（Dynamic Programming）是一种解决复杂问题的方法，通过将问题分解成更小的子问题，并将子问题的解存储起来，以便在需要时可以重复使用。
9.背包问题（Knapsack Problem）是一种经典的动态规划问题，描述为一个背包和一个重量限制，如何选择物品放入背包以获得最大价值。
10.图算法（Graph Algorithms）是处理图结构数据的算法，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最短路径算法（如 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法）等。

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