python语言中有算法吗


Posted in Python onJune 16, 2020

了解算法之前,我们先看一下什么是算法

定义:算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

python中的常见算法

冒泡排序

效率:O(n2)

原理:

比较相邻的元素,如果第一个比第二个大,就交换他们两个;

对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。做完以后,最后的元素会是最大的数,这里可以理解为走了一趟;

针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;

持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较,最后数列就是从大到小一次排列;

def bubble_sort(data):
  """
  冒泡排序
  :param data: 
  :return: 
  """
  for i in range(len(data)-1): # 趟数
    for j in range(len(data)-i-1): # 遍历数据,依次交换
      if data[j]>data[j+1]: # 当较大数在前面
        data[j],data[j+1]=data[j+1],data[j] #交换两个数的位置
 
if __name__=='__main__':
  import random
  data_list=list(range(30))
  random.shuffle(data_list)
  print("pre:",data_list)
  bubble_sort(data_list)
  print("after:",data_list)
#结果:
#pre: [22, 11, 19, 16, 12, 18, 20, 28, 27, 4, 21, 10, 9, 7, 1, 6, 5, 29, 8, 0, 17, 26, 13, 14, 15, 24, 25, 23, 3, 2]
#after: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]

选择排序

效率:O(n2)

原理:

每一次从待排序的列表中选出一个元素,并将其与其他数依次比较,若列表中的某个数比选中的数小,则交换位置,把所有数比较完毕,则会选出最小的数,将其放在最左边(这一过程称为一趟);

重复以上步骤,直到全部待排序的数据元素排完;

demo:

def select_sort(data):
  """
  选择排序
  :param data: 待排序的数据列表
  :return: 
  """
  for i in range(len(data)-1): #趟数
    min_index=i # 记录i趟开始最小的数的索引,我们从最左边开始
    for j in range(i+1,len(data)): # 每一次趟需要循环的次数
      if data[j] < data[min_index]: # 当数列中的某一个数比开始的数要小时候,更新最小值索引位置
        min_index=j
    data[i],data[min_index]=data[min_index],data[i] # 一趟走完,交换最小值的位置,第一趟最小
if __name__=='__main__':
  import random
  data_list=list(range(30))
  random.shuffle(data_list) # 打乱列表数据
  print("pre:",data_list)
  select_sort(data_list)
  print("after:",data_list)
#结果:
#pre: [20, 11, 22, 0, 18, 21, 14, 19, 7, 23, 27, 29, 24, 4, 17, 15, 5, 10, 26, 13, 25, 1, 8, 16, 3, 9, 2, 28, 12, 6]
#after: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]

插入排序

效率:O(n2)

原理:

以从小到大排序为例,元素0为第一个元素,插入排序是从元素1开始,尽可能插到前面。

插入时分插入位置和试探位置,元素i的初始插入位置为i,试探位置为i-1,在插入元素i时,依次与i-1,i-2······元素比较,如果被试探位置的元素比插入元素大,那么被试探元素后移一位,元素i插入位置前移1位,直到被试探元素小于插入元素或者插入元素位于第一位。

重复上述步骤,最后完成排序

demo:

def insert_sort(data):
  """
  插入排序
  :param data: 待排序的数据列表
  :return: 
  """
  for i in range(1, len(data)): # 无序区域数据
    tmp = data[i] # 第i次插入的基准数
    for j in range(i, -1, -1):
      if tmp < data[j - 1]: # j为当前位置,试探j-1位置
        data[j] = data[j - 1] # 移动当前位置
      else: # 位置确定为j
        break
    data[j] = tmp # 将当前位置数还原
 
if __name__=='__main__':
  import random
  data_list=list(range(30))
  random.shuffle(data_list) # 打乱列表数据
  print("pre:",data_list)
  insert_sort(data_list)
  print("after:",data_list)
#结果:
#pre: [7, 17, 10, 16, 23, 24, 13, 11, 2, 5, 15, 29, 27, 18, 4, 19, 1, 9, 3, 21, 0, 14, 12, 25, 22, 28, 20, 6, 26, 8]
#after: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]

堆排序

堆定义:本质是一个完全二叉树,如果根节点的值是所有节点的最小值称为小根堆,如果根节点的值是所有节点的最大值,称为大根堆。

效率:O(nlogn)

原理:

将待排序数据列表建立成堆结构(建立堆);

通过上浮(shift_up)或下沉(shift_down)等操作得到堆顶元素为最大元素(已大根堆为例);

去掉堆顶元素,将最后的一个元素放到堆顶,重新调整堆,再次使得堆顶元素为最大元素(相比第一次为第二大元素);

重复3操作,直到堆为空,最后完成排序;

归并排序

效率:O(nlogn)

空间复杂度:O(n)

原理:

申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列;

设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置;

比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置;

重复步骤3直到某一指针达到序列尾;

将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

到此这篇关于python语言中有算法吗的文章就介绍到这了,更多相关python里有算法吗内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木!

Python 相关文章推荐
Python Web服务器Tornado使用小结
May 06 Python
在Python中使用matplotlib模块绘制数据图的示例
May 04 Python
python中的闭包用法实例详解
May 05 Python
Python进行数据提取的方法总结
Aug 22 Python
python用户管理系统的实例讲解
Dec 23 Python
flask-socketio实现WebSocket的方法
Jul 31 Python
用uWSGI和Nginx部署Flask项目的方法示例
May 05 Python
python用for循环求和的方法总结
Jul 08 Python
pyftplib中文乱码问题解决方案
Jan 11 Python
40个你可能不知道的Python技巧附代码
Jan 29 Python
Python中的wordcloud库安装问题及解决方法
May 27 Python
Python实现一个优先级队列的方法
Jul 31 Python
python爬虫可以爬什么
Jun 16 #Python
通过cmd进入python的步骤
Jun 16 #Python
解决Keras 自定义层时遇到版本的问题
Jun 16 #Python
Keras实现支持masking的Flatten层代码
Jun 16 #Python
Keras自定义实现带masking的meanpooling层方式
Jun 16 #Python
浅谈keras 的抽象后端(from keras import backend as K)
Jun 16 #Python
记录模型训练时loss值的变化情况
Jun 16 #Python
You might like
php join函数应用
2011/05/04 PHP
PHP数据类型的总结分析
2013/06/13 PHP
ThinkPHP3.1的Widget新用法
2014/06/19 PHP
PHP rsa加密解密使用方法
2015/04/27 PHP
php根据日期显示所在星座的方法
2015/07/13 PHP
PHP性能分析工具xhprof的安装使用与注意事项
2017/12/19 PHP
JavaScript 获取用户客户端操作系统版本
2009/08/25 Javascript
基于jquery的设置页面文本框 只能输入数字的实现代码
2011/04/19 Javascript
JavaScript字符串String和Array操作的有趣方法
2012/12/18 Javascript
setInterval计时器不准的问题解决方法
2014/05/08 Javascript
javascript显示中文日期的方法
2015/06/18 Javascript
javascript+HTML5的canvas实现七夕情人节3D玫瑰花效果代码
2015/08/04 Javascript
基于Node.js实现nodemailer邮件发送
2016/01/26 Javascript
JavaScript 身份证号有效验证详解及实例代码
2016/10/20 Javascript
微信开发 使用picker封装省市区三级联动模板
2016/10/28 Javascript
基于Javascript倒计时效果
2016/12/22 Javascript
jQuery实现鼠标悬停3d菜单展开动画效果
2017/01/19 Javascript
详解vue.js移动端导航navigationbar的封装
2017/07/05 Javascript
vue.js整合mint-ui里的轮播图实例代码
2017/12/27 Javascript
使用FileReader API创建Vue文件阅读器组件
2018/04/03 Javascript
Vue高版本中一些新特性的使用详解
2018/09/25 Javascript
js+html5 canvas实现ps钢笔抠图
2019/04/28 Javascript
浅入深出Vue之组件使用
2019/07/11 Javascript
layui 弹出层回调获取弹出层数据的例子
2019/09/02 Javascript
Python实现发送email的几种常用方法
2014/08/18 Python
深入理解Javascript中的this关键字
2015/03/27 Python
python 统计数组中元素出现次数并进行排序的实例
2018/07/02 Python
pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法
2019/07/02 Python
pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用
2020/04/02 Python
Python 解决相对路径问题:&quot;No such file or directory&quot;
2020/06/05 Python
旷课检讨书3000字
2014/02/04 职场文书
《愚公移山》教学反思
2014/02/20 职场文书
酒桌上的开场白
2015/06/01 职场文书
2016年中学植树节活动总结
2016/03/16 职场文书
写作之关于描写老人的好段摘抄
2019/11/14 职场文书
opencv 分类白天与夜景视频的方法
2021/06/05 Python