图的概念 图表示的是多点之间的连接关系,由节点和边组成.类型分为有向图,无向图,加权图等,任何问题只要能抽象为图,那么就可以应用相应的图算法. 用字典来表示图 这里我们以有向图举例,有向图的邻居节点是要顺着箭头方向,逆箭头方向的节点不算作邻居节点. 在python中,我们使用字典来表示图,我们将图相邻节点之间的连接转换为字典键值之间的映射关系.比如上图中的1的相邻节点为2和3,即可表示如下: graph={} graph[1] = [2,3] 按照这种方式,上图可以完整表示为: graph={}

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件2.找出这一次和上一次关系3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+…+n的数和? # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数

毕竟新手上路23333,有谬误还请指正. 课程设计遇到八数码问题(这也是一坨),也查过一些资料并不喜欢用类函数写感觉这样规模小些的问题没有必要,一开始用深度搜索却发现深搜会陷入无底洞,如果设定了深度限制又会有很多情况无法找到,然后果断放弃,改用广度搜索.  如果要改善代码效率还可以用双向搜索,即从起始状态和最终状态同时搜索,找到相同状态,这样搜索时间会缩短一半.此外还可以用A*(启发式算法)会显得高端很多. 题目要求: 在一个3*3的棋盘上,随机放置1到8的数字棋子,剩下一个空位.数字可以移动到

学习经验记录与分享—— 最近在学习中接触到了一种解决最短路径的实用方法----BFS(广度搜索),在这里总结并分享一下第一次学习的经验. 首先第一个要了解的是"queue"(队列函数),BFS以这个为核心展开,我先把队列函数常用用法写一下: 1.queue<队列数据类型> 队列名:例如:queue<int> Q;意思是创建一个存入int类型元素的队列.(接下来队列名都以Q示范) 2.Q.push(存入相应类型的元素名): 3.Q.pop();释放队列中的第一个元

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14313.html python一键电影搜索与下载 概述 使用python搜索并爬取豆瓣电影信息,包括评分,主演,导演,类型,上映时间,电影简介等信息,然后再从电影天堂搜索并爬取电影下载链接. 准备工作 安装python3.6 略 安装requests库(用于请求静态页面) pip install requests -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 安装lxml

广度搜索(degree) struct GraphNode{ int label; vector<GraphNode*> neighbours; GraphNode(int x):label(x){}; }; class Solution { public: bool canFinish(int numCourses, vector<vector<int>>& prerequisites) { vector<GraphNode*> graph; ve

一.背景介绍 你好,我是 @马哥python说 ,一名10年程序猿. 1.1 老版本 之前我开发过一个百度搜索的python爬虫代码,具体如下: [python爬虫案例]用python爬取百度的搜索结果! 这个爬虫代码自发布以来,受到了众多小伙伴的关注: ​ 但是,很多不懂python编程的小伙伴无法使用它,非常痛苦! 于是,我把这个程序封装成了一个桌面软件(exe文件),无需python运行环境也可以使用. 1.2 爬取目标 ​ 1.3 软件运行截图 ​ 1.4 爬取数据 ​ 1.5 实现思路

在数据结构那一块,搜索有顺序查找/二分查找/hash查找,而排序有冒泡排序/选择排序/插入排序/归并排序/快速排序.如果遇到数据量和数组排列方式不同,基于时间复杂度的考虑,可能需要用到混合算法.如果用C语言自己写,是一个很头疼且门槛很高的过程,python却用很简单的方式,让这类算法人人可用. 排序的话,python采用了一个sort函数,这个函数用的是一个适应性强的.稳定的.自然的归并算法,名为timsort.而查找,用字典,时间复杂度可以降低到O(1),而字典的实现方式,则是利用了hash函

我们在自己写python模块的时候,怎么样把自己写的模块加入到python默认就有的搜索路径中呢?不要每次非得import sys; sys.path.append(‘/home/uestc/researchDocuments/caffeNotebookExamples/’)才可. 解决办法是:自己写一个文件,后缀名为.pth.比如myPyPath.pth,在myPyPath.pth中写入路径名字: /home/uestc/researchDocuments/caffeNotebookExamp

本讲会对种子搜索网站的开发过程进行详细的讲解. 源码地址:https://github.com/geeeeeeeek/bt 项目开发过程 项目简介 该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站,做为本人的毕业设计.本人的研究方向是一项关于搜索的研究项目.在该项目中,笔者开发了一个简单版的搜索网站,实现了对数据库数据的检索和更新. 网站域名为bt.mypython.me 启动项目 django-admin startproject bt 创建应用 python3 manag

该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站,给师弟做的毕业设计.本人的研究方向是一项关于搜索的研究项目.在该项目中,笔者开发了一个简单版的搜索网站,实现了对数据库数据的检索和更新.通过开发该项目,笔者学习和巩固了python的相关技术和框架. 网站名称 基于python的种子磁力链接搜索网站 网站演示 https://bt.mypython.me 项目开发过程 项目部署过程 源码 https://github.com/geeeeeeeek/bt 项目简介 该项目是基于p

#coding utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs import re from Queue import Queue import threading from argparse import ArgumentParser arg = ArgumentParser(description='baidu_url_collet py-script by xiaoye') arg.add_argument('keywor

模块搜索顺序.重复导入.模块加载列表 0x00 模块搜索顺序: 举例: #test.py import sys for p in sys.path: print(p) 运行结果: C:\python //pycharm环境中的Add content roots to PYTHONPATH C:\python //脚本所在目录 C:\Users\ihoney\AppData\Local\Programs\Python\Python35\python35.zip //打包,java扎包,避免大量小文

功能:#在指定的盘符,如D盘,搜索出与用户给定后缀名(如:jpg,png)相关的文件 #然后把搜索出来的信息(相关文件的绝对路径),存放到用户指定的 #文件(如果文件不存在,则建立相应的文件)中 之前用java写过这样的一个小程序: java开发_快速搜索本地文件_小应用程序 今天突发奇想,用python写了一个类似的小程序. 先卡看运行效果吧: 运行效果的前部分: 运行效果的后部分: 写入信息后的文件: =============================================

kd树就是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构,可以运用在k近邻法中,实现快速k近邻搜索.构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分,依次选择坐标轴对空间进行切分,选择训练实例点在选定坐标轴上的中位数为切分点.具体kd树的原理可以参考kd树的原理. 代码是参考<统计学习方法>k近邻 kd树的python实现得到 首先创建一个类,用于表示树的节点,包括:该节点的值,用于划分左右子树的切分轴,左子树,右子树 class decisionnode: de

问题:之前使用pycharm,用的挺溜,但是电脑配置实在不争气,pycharm启动久了,耗去大量内存,导致运行起来越来越慢,于是转向使用sublime text. 把项目从pycharm切换到sublime text后,发现执行某个*.py文件的时候,出现找不到模块的问题,如下 解决办法: 1.点击Tools-->Build System-->New Build System... 会弹出一个编辑界面,在这个界面里面可以写出你的自定义构建系统.格式可以参考编辑器自带的,在编辑器安装目录的 Pa

1.运行环境 python3 centos7 2.Bottle的使用 使用bottle主要是因为它仅用python自带的库即可实现对web的搭建. bottle源码分析 bottle使用教程 3.代码 #app.py from bottle import route, run ,Bottle ,error ,static_file ,request from bottle import view , template from app import search from data import

在python学习过程中有一次需要进行GUI 的绘制, 而在python中有自带的库tkinter可以用来简单的GUI编写,于是转而学习tkinter库的使用. 学以致用,现在试着编写一个简单的磁文件搜索工具, 方法就是将指定的文件夹进行扫描遍历,把其中的每个文件路径数据存入数据库, 然后使用数据库搜索文件就很快捷.实现的效果大致如下: 整个程序分为大致几个模块: 主界面的绘制, 指定文件夹功能函数, 搜索文件功能函数, ui线程与扫描线程同步函数, 扫描线程工作函数 要实现扫描文件功能时, 导

咳咳~懂得都懂啊 点击此处找管理员小姐姐领取正经资料~ 开发环境 解释器: Python 3.8.8 | Anaconda, Inc. 编辑器: pycharm 专业版 先演示效果 开始代码,先导入模块 import tkinter as tk from tkinter import filedialog import os 创建窗口 root = tk.Tk() root.geometry('600x300') root.title('学习资料搜索工具') root.mainloop() 搜索

#!/usr/local/env python import os, sys nargs = len(sys.argv) if not 3 <= nargs <= 5: print "usage: %s search_text replace_text [inputfiel [outputfile]] " % os.path.basename(sys.argv[0]) #友好交互性提示 else : stext = sys.argv[1] #获取当前环境参数 即为$sear