Python学习笔记-Day5

冒泡算法：

实现1：

a = [,,,,,,,,,,,,,,]

def bubble(badlist):

    sort = False

    while not sort:

        sort = True

        for i in range(len(badlist)-):

            if badlist[i]>badlist[i+]:

                sort = False

                badlist[i],badlist[i+] = badlist[i+],badlist[i]

bubble(a)

print(a)

实现2

data = [10,4,33,21,54,3,8,11,5,22,2,1,17,13,6]

for j in range(len(data)):

    for i in range(len(data)-1):

        if data[i] > data[i+1]:

            data[i+1],data[i] = data[i],data[i+1]

            # tmp=data[i]

            #

            # data[i] = data[i+1]

            #

            # data[i+1] = tmp

print(data)

时间复杂度
（1）时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。

（2）时间复杂度 在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=Ｏ(f(n)),称Ｏ(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

指数时间

指的是一个问题求解所需要的计算时间m(n)，依输入数据的大小

而呈指数成长（即输入数据的数量依线性成长，所花的时间将会以指数成长）

for (i=1; i<=n; i++)

       x++;

for (i=1; i<=n; i++)

    　for (j=1; j<=n; j++)

          x++;

第一个for循环的时间复杂度为Ο(n)，第二个for循环的时间复杂度为Ο(n²)，则整个算法的时间复杂度为Ο(n+n²)=Ο(n²)。

常数时间

若对于一个算法，的上界与输入大小无关，则称其具有常数时间，记作时间。一个例子是访问数组中的单个元素，因为访问它只需要一条指令。但是，找到无序数组中的最小元素则不是，因为这需要遍历所有元素来找出最小值。这是一项线性时间的操作，或称时间。但如果预先知道元素的数量并假设数量保持不变，则该操作也可被称为具有常数时间。

对数时间

若算法的T(n) = O(log n)，则称其具有对数时间

常见的具有对数时间的算法有二叉树的相关操作和二分搜索。

对数时间的算法是非常有效的，因为每增加一个输入，其所需要的额外计算时间会变小。

递归地将字符串砍半并且输出是这个类别函数的一个简单例子。它需要O（log n）的时间因为每次输出之前我们都将字符串砍半。这意味着，如果我们想增加输出的次数，我们需要将字符串长度加倍。

线性时间　

如果一个算法的时间复杂度为O(n)，则称这个算法具有线性时间，或O(n)时间。非正式地说，这意味着对于足够大的输入，运行时间增加的大小与输入成线性关系。例如，一个计算列表所有元素的和的程序，需要的时间与列表的长度成正比。

随机数

>>> import random

>>> print(random.random())

0.6153296567923066

>>> print (random.randint(1,20))

16

>>> print (random.randint(1,20))

11

>>> print (random.randrange(1,20))

13

>>> print (random.randrange(1,20))

3

>>> print (random.randrange(1,20))

13

>>>

验证码实例：

import random

check_code = ""

for i in range(6):

    current = random.randint(0,4)

    if  current != i:

        tmp = chr(random.randint(65,90))

    else:

        tmp = random.randint(0,9)

    check_code += str(tmp)

print(check_code)

OS模块　　

提供对操作系统进行调用的接口

os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径

os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd

os.curdir  返回当前目录: ('.')

os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名：('..')

os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录

os.removedirs('dirname1')    若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推

os.mkdir('dirname')    生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname

os.rmdir('dirname')    删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname

os.listdir('dirname')    列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印

os.remove()  删除一个文件

os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录

os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息

os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"

os.linesep    输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"

os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串

os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'

os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示

os.environ  获取系统环境变量

os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径

os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回

os.path.dirname(path)  返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素

os.path.basename(path)  返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素

os.path.exists(path)  如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False

os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回True

os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False

os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False

os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略

os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间

os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 

os.popen(bash command).read() 返回命令执行结果，可以赋值保存

sys模块　　

sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径

sys.exit(n)        退出程序，正常退出时exit(0)

sys.version        获取Python解释程序的版本信息

sys.maxint         最大的Int值

sys.path           返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值

sys.platform       返回操作系统平台名称

sys.stdout.write('please:')

val = sys.stdin.readline()[:-1]

序列化模块

用于序列化的两个模块

json，用于字符串和 python数据类型间进行转换
pickle，用于python特有的类型和 python的数据类型间进行转换

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

import pickle,json # pickle只有python支持　它可以序列化函数

f = open('user_acc.txt',"wb") #json只支持序列化字符串

user_info = {

    "name":"alex",

    "jack":"3333",

}

f.write(pickle.dumps(user_info))

f.close()

f = open("user_acc.txt","rb")

data = pickle.loads(f.read())

for i in data:

    print(i,data)