一.概述 快速排序(quick sort)是一种分治排序算法.该算法首先 选取 一个划分元素(partition element,有时又称为pivot):接着重排列表将其 划分 为三个部分:left(小于划分元素pivot的部分).划分元素pivot.right(大于划分元素pivot的部分),此时,划分元素pivot已经在列表的最终位置上:然后分别对left和right两个部分进行 递归排序. 其中,划分元素的 选取 直接影响到快速排序算法的效率,通常选择列表的第一个元素或者中间元素或者最后一…

本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之队列.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,插入操作在队尾(rear)进行,删除操作在队首(front)进行. 二.ADT 队列ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① Queue() 创建队列② enqueue(item) 向队尾插入项③ dequeue() 返回队首的项,并从队列中删除该项④ empty() 判断队列是否为空⑤ size() 返回队列中项的个数 队列操作的…

一.概述 链表(linked list)是一组数据项的集合,其中每个数据项都是一个节点的一部分,每个节点还包含指向下一个节点的链接.根据结构的不同,链表可以分为单向链表.单向循环链表.双向链表.双向循环链表等.其中,单向链表和单向循环链表的结构如下图所示: 二.ADT 这里只考虑单向循环链表ADT,其他类型的链表ADT大同小异.单向循环链表ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① SinCycLinkedlist() 创建单向循环链表② add(item) 向链表中插入数据项③ remove…

一.概述 快速排序(quick sort)是一种分治排序算法.该算法首先 选取 一个划分元素(partition element,有时又称为pivot):接着重排列表将其 划分 为三个部分:left(小于划分元素pivot的部分).划分元素pivot.right(大于划分元素pivot的部分),此时,划分元素pivot已经在列表的最终位置上:然后分别对left和right两个部分进行 递归排序. 其中,划分元素的 选取 直接影响到快速排序算法的效率,通常选择列表的第一个元素或者中间元素或者最后一…

一.概述 用Python实现的数据结构与算法 涵盖了常用的数据结构与算法(全部由Python语言实现),是 Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python(简写为PSADSP)的读书笔记. PSADSP 对经典的数据结构与算法进行了全面而细致地讲解,有兴趣的读者可以直接阅读该书.根据个人的学习进度,本文当前只摘取和总结了书中的部分内容,后续会逐步更新. 二.目录 基本数据结构 用Python实现的数据结构与算法:堆…

快速排序详解 介绍: 快速排序于C. A. R. Hoare在1960年提出,是针对冒泡排序的一种改进.它每一次将需要排序的部分划分为俩个独立的部分,其中一个部分的数比的数都小.然后再按照这个方法对这俩个独立的部分分别进行快速排序,整个排序递归进行,从而使得整个数据变成有序序列.下面以一个8元素的乱序数组为例按照快速排序的思想,将这个数组一步一步的进行排序,再分别以C语言和python编写快速排序源码.本文全篇介绍从小到大排序,反序换符号就好 快排思想: 1.该数组的初始状态如下,一个8元素的乱…

引言 本文主要讲述JVM中几种常见的垃圾回收算法和相关的垃圾回收器,以及常见的和GC相关的性能调优参数. GC Roots 我们先来了解一下在Java中是如何判断一个对象的生死的,有些语言比如Python是采用引用计数来统计的,但是这种做法可能会遇见循环引用的问题,在Java以及C#等语言中是采用GC Roots来解决这个问题.如果一个对象和GC Roots之间没有链接,那么这个对象也可以被视作是一个可回收的对象. Java中可以被作为GC Roots中的对象有: 虚拟机栈中的引用的对象. 方法…

Python的hasattr() getattr() setattr() 函数使用方法详解 hasattr(object, name)判断一个对象里面是否有name属性或者name方法,返回BOOL值,有name特性返回True, 否则返回False.需要注意的是name要用括号括起来 1 >>> class test(): 2 ... name="xiaohua" 3 ... def run(self): 4 ... return "HelloWord&q…

前言 这篇文章主要介绍了Python subprocess模块功能与常见用法,结合实例形式详细分析了subprocess模块功能.常用函数相关使用技巧. 参考 1. Python subprocess模块功能与常见用法实例详解: 完…

利用python求解物理学中的双弹簧质能系统详解 本文主要给大家介绍了关于利用python求解物理学中双弹簧质能系统的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 物理的模型如下: 在这个系统里有两个物体,它们的质量分别是m1和m2,被两个弹簧连接在一起,伸缩系统为k1和k2,左端固定.假定没有外力时,两个弹簧的长度为L1和L2. 由于两物体有重力,那么在平面上形成摩擦力,那么摩擦系数分别为b1和b2.所以可以把微分方程写成这样: 这是一个二阶的微分方程,为了使用p…

python中利用队列asyncio.Queue进行通讯详解 本文主要给大家介绍了关于python用队列asyncio.Queue通讯的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. asyncio.Queue与其它队列是一样的,都是先进先出,它是为协程定义的 例子如下:     import asyncio        async def consumer(n, q):   print('consumer {}: starting'.format(n))   wh…

Python中生成器和yield语句的用法详解 在开始课程之前,我要求学生们填写一份调查表,这个调查表反映了它们对Python中一些概念的理解情况.一些话题("if/else控制流" 或者 "定义和使用函数")对于大多数学生是没有问题的.但是有一些话题,大多数学生只有很少,或者完全没有任何接触,尤其是"生成器和yield关键字".我猜这对大多数新手Python程序员也是如此. 有事实表明,在我花了大功夫后,有些人仍然不能理解生成器和yield关键…

前言 之前一直在美图秀秀调整自己的微信公众号首图,效果也不尽如人意,老是调来调去,最后发出来的图片被裁剪了一大部分,丢失部分关键信息,十分恼火,于是想着用python写一个程序,把微信公众号首图的模式固定下来,方便以后写公众号. 思路 根据微信公众号首图要求,可以上传一个不超过5M的图片,且图片尺寸要是2.35:1的尺寸,换算成像素是900:383,有了这些参数就可以做文章了,这里有两种思路 把今天推文的标题(文字)用图片展示出来,使得文字排列错落有致,简单粗暴,而又不失美感,这里可以利用mat…

这篇文章主要介绍了Python爬虫之爬取淘女郎照片示例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 本篇目标 抓取淘宝MM的姓名,头像,年龄 抓取每一个MM的资料简介以及写真图片 把每一个MM的写真图片按照文件夹保存到本地 熟悉文件保存的过程 1.URL的格式 在这里我们用到的URL是 http://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?page=1,问号前面是基地址,后面的参…

写在前面的话:关于数据结构与算法讲解的书籍很多,但是用python语言去实现的不是很多,最近有幸看到一本这样的书籍,由Brad Miller and David Ranum编写的<Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python>,地址为:http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html是英文的,写的不错,里面代码的实现也很详细,很多…

少年,不知道你好记不记得第三篇文章讲python内建数据结构的方法及其时间复杂度时里面关于dict与set的时间复杂度[为何访问元素为O(1)]原理我说后面讲吗?其实就是这篇文章讲啦. 目录: 一:Hash的定义 二:dict与set的实现原理 三:常用构造hash函数的方法 四:hash碰撞及其解决方法 五:dict的实现 一:Hash的定义 Hash,一般翻译做“散列”,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.[不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能…

这段时间把<Data Structure and Algorithms with python>以及<Problem Solving with  Algorithms and DataStructures>看完了(图那部分没仔细看,毕业设计开始了,有点忙).现在开始写点总结啦,主要顺序按照是problem solving那本书的,感觉这本条理更加清晰简单,而另一本相对杂乱些,不过其代码写的更pythonic一些.[github地址,包含了那两本书带笔记版以及下面零的代码] 这作为第…

1.CRF的预测算法条件随机场的预测算法是给定条件随机场P(Y|X)和输入序列(观测序列)x,求条件概率最大的输出序列(标记序列)y*,即对观测序列进行标注.条件随机场的预测算法是著名的维特比算法(Vitebi Algorthim). 维特比算法在隐马尔科夫模型的预测算法中已经详细介绍和Python实现过,详见以前的博客: [机器学习][隐马尔可夫模型-4]维特比算法:算法详解+示例讲解+Python实现 2.CRF的预测算法之维特比算法2.1维特比算法简介维特比算法实际使用动态规划解CRF条件…

使用的是<JavaScript数据结构与算法>一书中的快速排序,并加上自己的理解. 经测试,此算法的速度比内置的 sort 更快!而阮一峰的那个快排更像是归并排序,虽然写法简单很多,但是性能很差,数组太大还会爆栈. // 原理:快速排序也使用分治的方法,将原始数组分为较小的数组(但它没有像归并排序那样将它们分割开) // 1.从数组中选择中间一项作为主元 // 2.创建两个指针,左边一个指向数组第一个项,右边一个指向数组最后一个项.移动左指针直到我们找到一个比主元大的元素,接着,移动右指针直到…

一.集合及其运算 1.集合的概念 集合是一个无序的,不重复的数据组合,它的主要作用如下 *去重,把一个列表变成集合,就自动去重了 *关系测试,测试两组数据之前的交集.并集.差集.子集.父级.对称差集,判断没有交集等关系 2.常用操作: 1):集合的增删改查: #http://www.cnblogs.com/Jame-mei #集合的增删改查等基本操作 list1=set([1,3,5,7]) #1.增加 list1.add(9) #添加单项,update添加多项. list1.add('a')…

MAP,SET,LIST,等JAVA中集合解析(了解) - clam_clam的专栏 - CSDN博---有颜色, http://blog.csdn.net/clam_clam/article/details/6645021JAVA中集合map,set,list详解 - jzhf2012的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/jzhf2012/article/details/8465742Java中Map,List和Set的集合 - 毛毛虫的专栏 - CSDN博客--…

因有用户反映,在基础文章对字符串函数的讲解太过少,故写一篇文章详细讲解一下常用字符串函数.本文章是对:程序员带你十天快速入门Python,玩转电脑软件开发(三)中字符串函数的详解与扩充. 如果您想学习并参与本教程的完善与写作.请在下方讨论区,回复相关问题.一起完善本文章教程的书写. Python字符串常用函数. 声明字符串变量: str = '关注做全栈攻城狮,写代码也要读书,爱全栈,更爱生活.' 下面所有字符串函数函数,是对变量str进行操作: 求字符串长度: 函数使用: 运行结果: 值得注意…

1.首先明确一点: 高级语言是不能直接在CPU上运行的.CPU只能处理机器语言,就是黑客帝国里面那个10101010101110的数字流. 那么为了让机器语言能够在CPU上运行,那么就必须将其变成机器语言,那么怎么将高级语言变成机器语言呢? 无非是通过两种方式:编译或者解释. 2.那么编译型和解释型语言有那些呢? 编译型(代表):C(万恶之源)/C++(加了OOP的万恶之源) 解释性(代表):Java(世界上最好的语言).Python.C#. 3.编译型和解释型语言的区别: 3.1编译器和解释器…

这一篇我们来讲解setting.py,具体内容以注释形式写入到下面的setting.py代码中,篇幅所限已把官方所给英文注释删除. 全部源代码和详解请参看http://github.com/Cheng0829/mysite import os #Python 使用os.path模块中的对象和方法,处理目录.该模块提供大量用于路径判断.切分.连接及遍历的方法. BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))…

一.概述 堆栈(Stack)是一种后进先出(LIFO)的线性数据结构,对堆栈的插入和删除操作都只能在栈顶(top)进行. 二.ADT 堆栈ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: Stack() 创建堆栈 push(item) 向栈顶插入项 pop() 返回栈顶的项,并从堆栈中删除该项 clear() 清空堆栈 empty() 判断堆栈是否为空 size() 返回堆栈中项的个数 top() 返回栈顶的项 堆栈操作的示意图如下: 三.Python实现 使用Python的内建类型list列表,可以很…

一.算法 1.算法的时间复杂度 大 O 记法,是描述算法复杂度的符号O(1) 常数复杂度,最快速的算法. 取数组第 1000000 个元素 字典和集合的存取都是 O(1) 数组的存取是 O(1) O(logN) 对数复杂度 假设有一个有序数组,以二分法查找 O(n) 线性复杂度 假设有一个数组,以遍历的方式在其中查找元素 最坏情况是全部过一遍 O(nlogn) 求两个数组交集,其中一个是有序数组 A 数组每一个元素都要在 B 数组中进行查找操作 每次查找如果使用二分法则复杂度是 logN O(N…

顶先最后推荐:哈哈,意思是放到顶部强调其重要性,但是应该我总结的六种算法看完了后再看的一篇醍醐灌顶的文章 一:冒泡排序(Bubble Sort) 原理:假设有n个数,第一轮时:从第一个元素开始,与相邻的元素比较,如果前面的元素小就交换,直到第n-1个元素时,这样的结果是将最大的元素放到了最后,同理,第二轮还是从第一个元素开始比较,直到第n-2个元素,这样能够把剩下的n-1个数中的最大的数放到第n-1的位置,一直这样进行n-1轮就能够完成排序. def Bublesort(seq): i = 0…

目录: 前言 1:栈 1.1:栈的实现 1.2:栈的应用: 1.2.1:检验数学表达式的括号匹配 1.2.2:将十进制数转化为任意进制 1.2.3:后置表达式的生成及其计算 2:队列 2.1:队列的实现 2.2:队列的应用之囚徒问题 3:双端队列 3.1:双端队列的实现 3.2:双端队列的应用之回文检测 4:列表 3.1:链表的实现 前言 线性数据结构有四种:栈(stack),队列(queue),双端队列(deque),列表(list) 线性数据结构就是一群数据的集合,数据的位置和其加入的先后顺…

目录 一:python内部数据类型分类 二:各数据结构 一:python内部数据类型分类 这里有个很重要的东西要先提醒注意一下:原子性数据类型和非原子性数据类型的区别 Python内部数据从某种形式上可以分为两种: 其一是原子性数据类型:int,float,str 其余的是非原子性的(按有序性分): 有序的:list, tuple 无序的:set, dict 那么什么是原子性呢,在第一篇讲赋值语句时有个例子: 赋值语句:x = 6 其实这个过程是建立了一个指向(reference),左边的是指向…

目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记法): 对于其中的g(x)是关于操作元素数x为自变量的计算次数函数,而x趋近无穷大从而只留下最高项且忽略其常数项是为了集中看函数随着元素个数的大量增加后运行时间的增加速度从而用来衡量时间复杂度. e.g: for i in range(x): print(‘aha’) print(i) print(…