冒泡排序 所谓冒泡,就是将元素两两之间进行比较,谁大就往后移动,直到将最大的元素排到最后面,接着再循环一趟,从头开始进行两两比较,而上一趟已经排好的那个元素就不用进行比较了.(图中排好序的元素标记为黄色柱子) 冒泡排序动图演示 上python代码: def bubble_sort(items): for i in range(len(items) - 1): for j in range(len(items) - 1 - i): if items[j] > items[j + 1]: items

Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2

Python实现 import random a=[random.randint(1,999) for x in range(0,33)] # 冒泡排序,python中数组是按引用传递的,会直接在原数组上修改 def bubbleSort(array): flag = True i=0 while i<len(array) and flag: j=len(array)-1 flag = False while j>i: if array[j-1] > array[j]: array[j-

冒泡排序Python实现 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/10/28 19:41 # @Author : yuzhou_1shu # @Email : yuzhou_1shu@163.com # @File : bubble_sort.py # @Software: PyCharm def bubble_sort(collection): # 求序列的长度 length = len(collection) # 从序列中第一个元素开始以此跟后一个比较

代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 字典 (dictionary) 与列表 (list) Python 字典中使用了 hash table,因此查找操作的复杂度为 O(1),而 list 实际是个数组,在 list 中,查找需要遍历整个 list,其复杂度为

转自:http://www.douban.com/group/topic/31478102/ 这个资料库还有些不错的好文章: http://www.ibm.com/developerworks/cn/ 来看这篇<Python 代码性能优化技巧>http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/index.html 原文标题是代码性能优化,关键是性能优化,如果纯是代码优化则跟代码重构无异. 代码性能优化的本质:保证代码正确行

一.排序思想 排序思想参见:https://www.cnblogs.com/luomeng/p/10161794.html 二.python实现 def bubble_sort(nums): """ 冒泡排序 Python3 range() 函数返回的是一个可迭代对象(类型是对象),而不是列表类型, 所以打印的时候不会打印列表. Python2 range() 函数返回的是列表. :type nums: 待排序列 """ for i in ran

题目: 如果一个list是一组打乱的数字 list1=[3,2,1,9,10,78,6] 如何用python将这组打乱的数字进行冒泡排序? 题解: def sort(nums): for i in range(len(nums)-1): #这个循环负责设置冒泡排序进行的次数 for j in range(len(nums)-i-1): #j为列表下标 if nums[j] > nums[j+1]: nums[j],nums[j+1]=nums[j+1],nums[j] return numsnu

Table of Contents 1. 代码优化Part1 1.1. if 判断的短路特性 1.2. join 合并字符串 1.3. while 1 和 while True 1.4. cProfile, cStringIO 和 cPickle 1.5. 合理使用生成器 1.5.1. 区别 1.5.2. xrange 1.6. import 语句的开销 2. 参考资源: 3. NEXT ctypes 代码优化Part1 分享最近看到的关于代码优化的一些技巧. if 判断的短路特性 对于and,

Python即是面向过程语言,也是面向对象语言,很多其它情况下充当脚本语言的角色.虽是脚本语言,但相同涉及到代码优化的问题,代码优化可以让程序执行更快,它是在不改变程序执行结果的情况下使程序执行效率更高,依据80/20原则.实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常须要消耗80%的工作量. 优化通常包括双方面的内容: 1. 减小代码的体积.提高代码的可读性及可维护性. 2. 改进算法,减少代码复杂度,提高代码执行效率. 选择合适的数据结构一个良好的算法可以对性能起到关键作用.因此性能改进的

地址:http://www.codeproject.com/Tips/829060/Python-Code-Optimizations-Part-One 转发过来保存一下.喜欢精雕细琢,编程才有乐趣.作者牛. Introduction Listed below are some very common day to day usage scenarios, and a way to do them pythonically! Using the Code 1. Looping over a Ra

选择排序的时间复杂度为O(n^2),是不稳定的排序 冒泡排序的时间复杂度最好情况下为O(n),最坏情况下为O(n^2),平均情况下为O(n^2),是稳定的排序 插入排序的时间复杂度最好情况下为O(n),最坏情况下为O(n^2),,平均情况下为O(n^2),是稳定的排序 1.选择排序 def selection(lista): leng=len(lista); for i in range(0,leng): index=i; min=lista[i]; for j in range(i,leng)

前言 这里是记录一些本人在开发过程中遇到的一些细节问题.与君共勉. 版权说明 著作权归作者全部.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 作者:Coding-Naga链接:http://blog.csdn.net/lemon_tree12138/article/details/50736887 来源:CSDN 1.Python实现全排列 方案一: a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] result = list(itertools.permutations(a

1.核心思想:比较两个元素,如果前一个比后一个大则进行交换,经过对每个元素的比较,最后最大的元素被放在在最后位置 操作方法: 外层正常for循环遍历,到n-1位,内层for循环相邻两个数比较大小,小数在左边,大数在右边. 第一趟外层循环会把最大数依次比较互换位置,逐渐挪动到最后,比如例子里面元素6(虽然6已经在最后一位了) 第二趟外层循环会把第二大的数选出来,所以内层循环次数会减少一次,因为最大数已经选出来了 .....直到遍历结束 2.优化: , 0, 3, 6 开始第一趟比较开始,经过3趟的

P1383盗窃-黑珍珠 Accepted 标签:怪盗基德 VS OIBH[显示标签] 背景 怪盗基德 VS OIBH 第二话 描写叙述 今次怪盗基德再次对阵OIBH,目标是Black Star!基德已经突破了数层封锁,到达 了OIBH总部存放Black Star的房间门口.OIBH的人也不是等闲之辈,他们在门上 设了password.password问题上仅仅有两个正整数n,m. 基德已经获悉password的生成方法.现 在要你帮他计算出password. 生成方法是这种: 设一个数组a[1.

1.memory_profiler可以监控代码的内存消耗及增长量,以下面的代码为例. 发现在for循环里增加了0.3MB,这个工具可以帮助我们定位内存泄露的问题. 2.profile与cProfile可以监控代码的CPU占用,看下下面的代码. 结果如下,ncalls是调用次数,cumtime可以看到累计时间,包含子函数,tottime不包含子函数,可以看到总共占用cpu0.049秒,test用了0.038,test_1用例0.01秒,在上面的代码里,我们使用了sleep,但是看结果,可以确定sl

https://blog.csdn.net/egefcxzo3ha1x4/article/details/97844631

一.冒泡排序介绍 冒泡排序(英语:Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端. 二.冒泡排序原理 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.这一步做完,最后的元素应该会是最大的数. 针对所有的元素重复以

最近忙着准备各种笔试的东西,主要看什么数据结构啊,算法啦,balahbalah啊,以前一直就没看过这些,就挑了本简单的<啊哈算法>入门,不过里面的数据结构和算法都是用C语言写的,而自己对python相对比较熟悉,而且感觉用python实现数据结构相对容易一点.就把这个月来学到的一些,整理一下做个月底总结. 涉及到的书有<啊哈算法>.<复杂性思考>.<数据结构基础(C语言版) 第二版>.<Python Algorithms>,以及其他大牛们的网上教

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(