兔子产子 1.问题描述 有一对兔子,从出生后的第3个月起每个月都生一对兔子.小兔子长到第3个月后每个月又生一对兔子,假设所有的兔子都不死,问30个月内每个月的兔子总对数为多少? 2.问题分析 兔子产子问题是一个有趣的古典数学问题,我们画一张表来找下兔子数的规律,如下表所示 月数 小兔子对数 中兔子对数 老兔子对数 兔子总对数 1 1 0 0 1 2 0 1 0 1 3 1 0 1 2 4 1 1 1 3 5 2 1 2 5 6 3 2 3 8 7 5 3 5 13 说明:不满1个月的兔子为小兔子

1.兔子生兔子 2.求100以内质数的和 3.150块钱花完问题

现在,越来越多的公司面试以及考验面试对算法要求都提高了一个层次,从现在,我讲每日抽出时间进行5+1算法题讲解,5是指基础题,1是指1道中等偏难.希望能够让大家熟练掌握python的语法结构已经一些高级函数的应用.这些题目是在某些刷题的网站上登记的有水平的题目.这里如果有需要input的简单题,就略去了输出结果.如果时间充裕,则就会增加每日更多习题. 一:基础算法题10道 1.判断用户输入的年份是否为闰年 题目解析: (1)问题分析:能被4整除但不能被100整除的年份为普通闰年,能被400整除的年

Lists 当实现 list 的数据结构的时候Python 的设计者有很多的选择. 每一个选择都有可能影响着 list 操作执行的快慢. 当然他们也试图优化一些不常见的操作. 但是当权衡的时候,它们还是牺牲了不常用的操作的性能来成全常用功能. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-list-dictionary.html,转载请注明源地址. 设计者有很多的选择,使他们实现list的数据结构.这些选

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转

说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来 稳定性: 稳定性指的是 当排序碰到两个相等数的时候,他们的顺序会不会发生交换.其实对于一个整数数列的排序,是否交换元素没有任何影响. 但是: 如果有这样一串二元组: ( 2, 5) (1 ,6 ) ( 2 , 8 ) 我们要优先按照第一个元素排序,如果相同再按照第二个元素排序 我们先按照第二个元素进行排序之后再按照第一个元素进行排序, 里面有两个元组第

第四百一十五节,python常用排序算法学习 常用排序 名称 复杂度 说明 备注 冒泡排序Bubble Sort O(N*N) 将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮 插入排序 Insertion sort O(N*N) 逐一取出元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,放到适当的位置 起初,已经排序的元素序列为空 选择排序 O(N*N) 首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾.以

一:基础算法题5道 1.阿姆斯特朗数 如果一个n位正整数等于其各位数字的n次方之和,则称该数为阿姆斯特朗数.判断用户输入的数字是否为阿姆斯特朗数. (1)题目分析:这里要先得到该数是多少位的,然后再把每一位的数字截取出来,把各位数字的n次方之和和该数一起判断即可.(2)算法分析:python中有len()函数可以得到一个字符串的长度,因此需要先把一个正整数转化为正整数字符串.然后从高位向低位截取(也可以反过来).或者高效算法利用for循环切片. 从高位到低位:用正整数除了10的n次方,得到的商就

交换排序 ＝＝＝ 冒泡排序,快速排序 插入排序 ＝＝＝直接插入排序,希尔排序 选择排序 ＝＝＝ 简单选择排序,堆排序 归并排序 基数排序 冒泡排序 要点 冒泡排序是一种交换排序. 什么是交换排序呢? 交换排序:两两比较待排序的关键字,并交换不满足次序要求的那对数,直到整个表都满足次序要求为止. 原理:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换到前面. 算法思想 它重复地走访过要排序的数列,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.走访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

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

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

1.兔子生兔子问题: 2.打印菱形 3.求100以内质数的和 4.洗发水15元一瓶,牙膏5元一支,香皂2元一块,150元刚好花完有多少种情况?

1.兔子生兔子问题 方法一: 方法二: 2.打印菱形 3.求100以内质数的和

你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题

Python之 continue继续循环 在循环过程中,可以用break退出当前循环,还可以用continue跳过后续循环代码,继续下一次循环. 假设我们已经写好了利用for循环计算平均分的代码: L = [75, 98, 59, 81, 66, 43, 69, 85] sum = 0.0 n = 0 for x in L: sum = sum + x n = n + 1 print sum / n 现在老师只想统计及格分数的平均分,就要把 x < 60 的分数剔除掉,这时,利用 continu

Python 如何跳出多重循环 抛异常 return

for和while基本语法 break和continue else的使用 enumerate和zip在循环中的应用 for和while基本语法 Python中的的循环使用for和while语句来实现,基本语法结构如下: #while语法while expression: statements #for语法 for item in s: statements while无限循环执行循环体中的语句,直到相关表达式求值为False.for语句迭代s中的所有元素,直到没有可迭代的元素为止.所有可迭代的对

1.条件语句 Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块. if if语句执行有个特点,它是从上往下判断,如果在某个判断上是True,把该判断对应的语句执行后,就忽略掉剩下的elif和else,如果if和 elif条件都为Flast择执行else 2.循环语句 while while 判断条件: 语句 我们可以通过设置while的条件表达式永远不为 false 来实现无限循环!(死循环) while循环可以使用else语句: 在 while …

1.平衡点问题: 比如int[] numbers = {1,3,5,7,8,25,4,20}; 25前面的总和为24,25后面的总和也是24,25这个点就是平衡点:假如一个数组中的元素,其前面的部分等于后面的部分,那么这个点的位序就是平衡点要求:返回任何一个平衡点 def balance_point(li): start = 0 end = len(li)-1 sum_start = li[start] sum_end = li[end] while start < end: if sum_st

自己用Python写的数据挖掘中的ID3算法,现在觉得Python是实现算法的最好工具: 先贴出ID3算法的介绍地址http://wenku.baidu.com/view/cddddaed0975f46527d3e14f.html 自己写的ID3算法 from __future__ import division import math table = {'age': {'young', 'middle', 'old'}, 'income': {'high', 'middle', 'low'},

近期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西.百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下.当然,不是很深入.深入的话,得运用到深度学习这货.Python深度学习当然不在话下. 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片. 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法.这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash).dHash是我自己命名的,为了和pHash区分.这里两种方法,我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下: 1.