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

伪代码: 全部代码: a=[] b=[] def f(x,y,z): b.append([x,y,z]) if x==15 and y==15: print(x,y,z) i=0; for x in b: print(i,x,end="\n") i+=1 exit() if [x,y,z] not in a: a.append([x,y,z]) else: b.pop() return y1,y2,y3=30-x,17-y,13-z xt,yt,zt = 0,0,0 # way1: i

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

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

自从工作后就没什么时间更新博客了,最近抽空学了点Python,觉得Python真的是很强大呀.想来在大学中没有学好数据结构和算法,自己的意志力一直不够坚定,这次想好好看一本书,认真把基本的数据结构和算法补一补. Python讲数据结构和算法的书,我想说的是真的太少了!!广泛搜索,中文的图书基本上没有,倒是找到两本外文的: Problem Solving with Algorithms and Data Structures (用Python讲解数据结构与算法) Python Algorithms

一.广度优先算法BFS(Breadth First Search) 基本实现思想 (1)顶点v入队列. (2)当队列非空时则继续执行,否则算法结束. (3)出队列取得队头顶点v: (4)查找顶点v的所以子节点,并依次进入队列: (5)转到步骤(2).  python伪代码: def BFS(root) Q=[] Q.append(root[0]) while len(Q)>0: node=Q.pop(0) print (node) #将所有子节点入队列 for i in node_child:

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

今天依旧是学算法,前几天在搞bbs项目,界面也很丑,评论功能好像也有BUG.现在不搞了,得学下算法和数据结构,笔试过不了,连面试的机会都没有…… 今天学了折半查找算法,折半查找是蛮简单的,但是归并排序我就挺懵比,看教材C语言写的归并排序看不懂,后来参考了别人的博客,终于搞懂了. 折半查找 先看下课本对于 折半查找的讲解.注意了,折半查找是对于有序序列而言的.每次折半,则查找区间大约缩小一半.low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标.出现low>high时,说明目标关键字在整个有序

小老鼠走进了格子迷宫,如何能绕过猫并以最短的路线吃到奶酪呢? 注意只能上下左右移动,不能斜着移动. 在解决迷宫问题上,深度优先算法的思路是沿着一条路一直走,遇到障碍或走出边界再返回尝试别的路径. 首先用一个二维数组来把迷宫"数字化". int[][] maze = new int[5][4]; 迷宫中每个格子的横纵坐标对应数组的一维和二维索引,例如最左上角的格子是maze[0][0],数组的值表示该格子是否可以通过,0表示可以通过,1表示该格子有猫. 初始化迷宫,标记猫的位置: thi

Python实现常用排序算法 冒泡排序 思路: 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,也就是说该数列已经排序完成. 代码: def bubble_sort(lists): # 冒泡排序 count = len(lists) for i in range(0, count): for j in range(i + 1, count): if lists[i] > lists[j]: lists[i], lis

知识内容: 1.递归复习 2.算法基础概念 3.查找与排序 参考资料: http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5474411.html 关于时间复杂度:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5910253.html 关于递归:http://www.cnblogs.com/alex371

对于深度优先算法,第一个直观的想法是只要是要求输出最短情况的详细步骤的题目基本上都要使用深度优先来解决.比较常见的题目类型比如寻路等,可以结合相关的经典算法进行分析. 常用步骤: 第一道题目:Dungeon Master  http://poj.org/problem?id=2251 Input The input consists of a number of dungeons. Each dungeon description starts with a line containing th

英雄要从H点出发,去解救位于M点的美女. 迷宫的围墙用#表示,带*号的位置表示有杀手埋伏,这些点都是不能走的, 那么英雄要最少走多少步才能解救美女呢? package myalgorithm; import java.util.Arrays; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; public class ShortPath { /*全局最短路径*/ public int stepnum = 999; /*构建11*11的迷宫,

几天前自己写了个将阿拉伯数字转为中文财务数字的程序.用的递归,不幸的是它是树形递归. 虽然实际过程中不太可能出现金额数字大到让Python递归栈溢出,但是始终是一块心病,这玩意终究在理论上是受限制的. 我持续地零散地思考过这个问题,今天终于将其一举拿下,并且还是两个版本,一个是函数式(尾递归),一个是命令式.总算是解决一个心病了. 关键在于哪?原来的思路是从左到右转换数字,这种思路用树形递归表示并不难,但是你尝试转化为尾递归时会让你欲仙欲死..反正我是没有弄出来,还浪费了很多时间. 不知怎么的,

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

源于经典 数据结构作为计算机从业人员的必备基础,Java, c 之类的语言有很多这方面的书籍,Python 相对较少, 其中比较著名的一本 problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python. 其中<用Python解决数据结构与算法问题>是problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python 的中文版. 在线阅读:https://facert.g

Python递归_打印节点信息 递归特性:1.必须由一个明确的结束条件2.每次进入更深一层递归时,问题规模相比上一次递归都应该有所减少3.递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用时通过栈(stack)   这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,   栈就会减一层栈帧.由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致   栈溢出) 一.需求1:打印所有的节点 [root@db01 test]# cat duigui1.py #!/us

用Python实现随机森林算法,深度学习 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做

使用 Python实现 K_Means聚类算法: 问题定义 聚类问题是数据挖掘的基本问题,它的本质是将n个数据对象划分为 k个聚类,以便使得所获得的聚类满足以下条件: 同一聚类中的数据对象相似度较高: 不同聚类中的对象相似度较小. 相似度可以根据问题的性质进行数学定义. K-means算法就是解决这类问题的经典聚类算法 它的基本思想是以空间中k个点为中心,进行聚类,对最靠近他们的对象归类. 通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果其IPO描述如下: 输入:N个数据

Python递归实现汉诺塔: def f3(n,x,y,z): if(n==1): print(x,'--->',z) else: f3(n-1,x,z,y) print(x,'--->',z) f3(n-1,y,x,z) n=int(input('请输入汉罗塔层数:')) f3(n,'X','Y','Z') 运行结果如下: