python算法设计
算法是⼀个循序渐进的过程，它定义了⼀组指令，以⼀定的顺序执⾏以获得所需的输出。算法通常独⽴于底层语⾔，即算法可以以多种编程语⾔实现。
从数据结构的⾓度看，以下是⼀些重要的算法类型：
* 搜索    搜索数据结构中的项⽬的算法
* 排序    按特定顺序对项⽬进⾏排序的算法
* 插⼊    算法将项⽬插⼊数据结构中
*更新      跟新数据结构中现有的项⽬算法
*删除      从数据结构中删除现有的项⽬的算法
算法的特点
并⾮所有的程序都可以称为算法，算法因该具有以下特征：
毫不含糊  算法应该是清晰明确。每个步骤（或阶段）及其输⼊/输出都应该清楚，并且必须仅导致⼀个含义
输⼊          算法应该有0个或更多明确定义的输⼊
输出          算法应该有⼀个或多个定义良好的输出，并且应该与所需的输出相匹配
有限性      算法必须在有限数量的步骤后终⽌
可⾏性      可⽤资源应该可⾏
独⽴          ⼀个算法应该有⼀步⼀步的指⽰，它应该独⽴于任何编程代码
如何编写算法
编写算法没有明确的标准，相反，它依赖于问题和资源，从不编写算法来⽀持特定的编程代码
所有编程语⾔都共享项循环（do,for ,while），流控（if  else）等基本代码构造。这些常⽤构造可⽤与编写算法
算法编程是⼀个过程，并在问题域定义之后执⾏。也就是说，应该知道问题领域，为此来设计⼀个解
决⽅案
python算法的分析
算法的效率可以在执⾏之前和执⾏之后的两个不同阶段进⾏分析。
先验分析    这是⼀种算法的理论分析，通过假定所有其他因素（例如处理器速度）是单恒定的并且对实现没有影响来测量算法的效率后验分析    这是堆算法的经验分析，所选择的算法是使⽤编程语⾔来实现。然后在⽬标计算机上执⾏。在此分析中，收集实际的统计数据，如运⾏时间和所需空间。
算法的复杂性
假设 X 是算法，n 是输⼊数据的⼤⼩，算法X 使⽤的时间和空间是决死那个 X 的效率的两个因素
时间因素      时间通过计算关键操作的数量来衡量，如排序算法中的⽐较
空间 因素      空间通过计算算法所需的最⼤存储空间来测量
算法  f(n) 的复杂性以算法 n 所需的运⾏时间和/或存储空间为输⼊数据的⼤⼩
空间复杂性
算法的空间复杂度表⽰该算法在其⽣命周期中所需的存储空间亮，算法所需的空间等于以下两个组件燕子配个好听的英文名
的总和
固定部分  是存储某些数据和变量所需的空间，与问题的⼤⼩⽆关。例如，使⽤的简单变量和常亮，程序⼤⼩等
变量部分    是变量所需的空间，其⼤⼩取决于问题的⼤⼩。例如，动态内存分配，递归堆栈空间等。
任何算法P 的空间复杂度S(p) 是 S(p) = C +SP(I)  ，其中C是固定部分，S(I)是算法的变量部分，取决于实例特征I，请看下⾯的例⼦
时间复杂度（没彻底理解）
算法的时间复杂度表⽰算法运⾏完毕所需的时间量。时间要求可以定义为⼀个数值函数T(n)，其中T(n)可以测量为步数，如果每部消耗的时间不变
例如，添加两个n位整数需要n个步骤。 因此，总计算时间是T(n)= c * n，其中c是加两位所⽤的时间。 在这⾥，观察到T(n)随着输⼊尺⼨的增加⽽线性增长。
python递归
递归允许函数⾃调⽤。修复代码的步骤会⼀次⼜⼀次的执⾏新值。还必须设置判断递归调⽤何时结束的标准
在下⾯的例⼦中，演⽰如何使⽤⼆进制搜索的递归⽅法。采⽤⼀个排序列表，并将其索引范围作为递归函数的输⼊
'''
使⽤python实现⼆进制搜索算法，如下所⽰。我们使⽤有序的项⽬表，并设计⼀个递归函数，
将起始索引和结束索引作为输⼊列表。然后⼆进制搜索数⽬⾃⾏调⽤，直到搜索到项⽬或在列表中结束
'''
def bsearch(list,idx0,idxn,val):
if (idxn<idx0):
return None
else:
instrument的名词#计算中间值的表达式
midval = idx0 +((idxn-idx0)//2)
#建⽴在以排序的基础上（计算的时候是以索引为标准的）
if list[midval] > val:
return bsearch(list,idx0,midval-1,val)
elif list[midval] < val:
return bsearch(list,midval+1,idxn,val)
else:
return midval
list = [8,11,24,56,88,131]
print(bsearch(list,0,5,24))
F:\7-9练习代码\fuxi\venv\ F:/7-9练习代码/fuxi/shujujiegou.py
2
Process finished with exit code 0
python回溯（下⾯的代码理解了，但是我觉的他真正的内涵⼀定是没理解）
回溯是递归的⼀种形式，单它涉及选择任何可能性的唯⼀选择。我们从选择⼀个选项开始，并从中退出。如果达到⼀个状态，会得出这样的结论：这个特定的选项不能提供所需的解决⽅案。通过遍历每个可⽤选项来重复这些步骤，直到获得所需的解决⽅案
以下是查给定字母集合的所有可能排列顺序的⽰例。当选择⼀对时，我们应该⽤回溯来验证是否已经创建了该确切的⼀对。如果尚未创建，则将该对添加到答案列表中，否则将被忽略。
def permute(list,s):
if list == 1:
return s
else:瑜伽英文
return [
y+x
for y in permute(1,s)
for x in permute(list-1,s)
]
print(permute(1,['a','b','c']))
print(permute(2,['a','b','c']))
F:\7-9练习代码\fuxi\venv\ F:/7-9练习代码/fuxi/shujujiegou.py
['a', 'b', 'c']
['aa', 'ab', 'ac', 'ba', 'bb', 'bc', 'ca', 'cb', 'cc']
Process finished with exit code 0
python树遍历算法
遍历是访问树的所有节点的过程，也可以打印它们的值。 因为所有节点都通过边(链接)连接，所以始终从根(头)节点开始。 也就是说，我们不能随机访问树中的⼀个节点。 这⾥介绍三种⽅式来遍历⼀棵树 -
顺序遍历
前序遍历
后序遍历
按顺序遍历
在这种遍历⽅法中，⾸先访问左侧⼦树，然后访问根，然后访问右侧⼦树。 我们应该永远记住每个节
点本⾝可能代表⼀个⼦树。织梦cms版权
在下⾯的python程序中，使⽤Node类为根节点以及左右节点创建占位符。 然后创建⼀个insert()函数来将数据添加到树中。 最
后，Inorder遍历逻辑通过创建⼀个空列表，并⾸先添加添加根节点或⽗节点，然后左节点来实现。 最后添加左节点以完成Inorder遍历。 请注意，对于每个⼦树重复此过程，直到遍历所有节点。
class Node:
def __init__(self,data):
self.left = None
self.data = data
self.right = None
def insert(self,data):
if self.data:
python基础代码练习
if  data < self.data:
if self.left is None:
self.left=Node(data)
else:
self.left.insert(data)
elif data > self.data:
if self.right is None:
self.right = Node(data)
else:
self.right.insert(data)
else:
self.data = data
# Print the Tree
def PrintTree(self):
if self.left:
self.left.PrintTree()
print(self.data)
if self.right:
self.right.PrintTree()
#Inorder traversal
#left -> Root -> Right
def inorderTraversal(self,root):
res=[]
if root:
res = self.inorderTraversal(root.left)
res.append(root.data)
res = res + self.inorderTraversal(root.right)
return res
root = Node(27)
root.insert(14)
root.insert(10)
root.insert(19)
root.insert(42)
print(root.inorderTraversal(root))
F:\7-9练习代码\fuxi\venv\ F:/7-9练习代码/fuxi/shujujiegou.py
[10, 14, 19, 27, 42]
Process finished with exit code 0
前序遍历
在这种遍历⽅法中，⾸先访问更节点，然后访问左节点，最后访问右边的⼦树
在下⾯的python程序中，使⽤Node类为根节点以及左右节点创建占位符，然后创建⼀个insert()函数来将数据添加到树种，最后，前序遍历逻辑中国创建⼀个空列表并⾸先添加根节点，，然后添加左节点来实现。最后添加右节点以完成前序遍历。请注意，对每个⼦树重复此过程，直到遍历多有节点
class Node:
def __init__(self,data):java怎么输入数组
self.left = None
self.right = None
self.data = data
#Inser Node
def insert(self,data):
if self.data:
if data < self.data:
if self.left is None:
self.left = Node(data)
else:
self.left.insert(data)
if data > self.data:
if self.right is None:
self.right = Node(data)
else:
self.right.insert(data)
#Print the Tree
def PrintTree(self):
if self.left:
self.left.PrintTree()
print(self.data),
if self.right:
self.right.PrintTree()
#Preorder traversal
#root -> left -> right
def PreorderTraversal(self,root):
res = []
if root:
res.append(root.data)
res = res + self.PreorderTraversal(root.left)
res = res + self.PreorderTraversal(root.right)
return res
root = Node(27)
root.insert(14)
root.insert(35)
root.insert(10)
root.insert(19)
root.insert(31)
root.insert(42)
print(root.PreorderTraversal(root))

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。