python實現5種算法的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、python算法有哪些
• 2、面試官常問十大經典算法排序（用Python實現）
• 3、python中有哪些簡單的算法？
• 4、python 算法種類
• 5、建議收藏！10 種 Python 聚類算法完整操作示例

python算法有哪些

算法（Algorithm）是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表着用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規範的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。

一個算法應該具有以下七個重要的特徵：

①有窮性（Finiteness）：算法的有窮性是指算法必須能在執行有限個步驟之後終止；

②確切性(Definiteness)：算法的每一步驟必須有確切的定義；

③輸入項(Input)：一個算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸     入是指算法本身定出了初始條件；

④輸出項(Output)：一個算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒       有輸出的算法是毫無意義的；

⑤可行性(Effectiveness)：算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行       的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）；

⑥高效性(High efficiency)：執行速度快，佔用資源少；

⑦健壯性(Robustness)：對數據響應正確。

相關推薦：《Python基礎教程》

五種常見的Python算法：

1、選擇排序

2、快速排序

3、二分查找

4、廣度優先搜索

5、貪婪算法

面試官常問十大經典算法排序（用Python實現）

算法是一種與語言無關的東西，更確切地說就算解決問題的思路，就是一個通用的思想的問題。代碼本身不重要，算法思想才是重中之重

我們在面試的時候總會被問到一下算法，雖然算法是一些基礎知識，但是難起來也會讓人非常頭疼。

排序算法應該算是一些簡單且基礎的算法，但是我們可以從簡單的算法排序鍛煉我們的算法思維。這裡我就介紹經典十大算法用python是怎麼實現的。

十大經典算法可以分為兩大類：

比較排序： 通過對數組中的元素進行比較來實現排序。

非比較排序： 不通過比較來決定元素間的相對次序。

算法複雜度

冒泡排序比較簡單，幾乎所有語言算法都會涉及的冒泡算法。

基本原理是兩兩比較待排序數據的大小 ，當兩個數據的次序不滿足順序條件時即進行交換，反之，則保持不變。

每次選擇一個最小（大）的，直到所有元素都被輸出。

將第一個元素逐個插入到前面的有序數中，直到插完所有元素為止。

從大範圍到小範圍進行比較-交換，是插入排序的一種，它是針對直接插入排序算法的改進。先對數據進行預處理，使其基本有序，然後再用直接插入的排序算法排序。

該算法是採用 分治法 對集合進行排序。

把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列，對這兩個子序列分別採用歸併排序，最終合併成序列。

選取一個基準值，小數在左大數在在右。

利用堆這種數據結構所設計的一種排序算法。

堆是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。利用最大堆和最小堆的特性。

採用字典計數-還原的方法，找出待排序的數組中最大和最小的元素，統計數組中每個值為i的元素出現的次數，對所有的計數累加，將每個元素放在新數組依次排序。

設置一個定量的數組當作空桶；遍歷輸入數據，並且把數據一個一個放到對應的桶里去；對每個不是空的桶進行排序；從不是空的桶里把排好序的數據拼接起來。

元素分布在桶中：

然後，元素在每個桶中排序：

取得數組中的最大數，並取得位數；從最低位開始取每個位組成新的數組；然後進行計數排序。

上面就是我整理的十大排序算法，希望能幫助大家在算法方面知識的提升。看懂之後可以去試着自己到電腦上運行一遍。最後說一下每個排序是沒有調用數據的，大家記得實操的時候要調用。

參考地址：

python中有哪些簡單的算法？

基礎加減乘除算法：

加法 2 + 2；

減法 2 – 2；

乘法 2 * 2；

除法 2 / 2。

整除運算：

第一種 2 / 3 整型與整型相除，獲取整數，條件是除數被除數都是整數；

第二種 2 // 3 雙斜杠整除算法，只獲取小數點前的部分整數值。

冥運算：

例子1： 2 ** 3；

例子2； -2 ** 3；

例子3： (-2) ** 3

以上這些運算算法夠簡單吧。

python 算法種類

1. 選擇排序算法：選擇排序是一種簡單直觀的排序算法。原理：首先在未排序序列中找到最小或最大元素，存放到排序序列的起始位置;然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最大最小元素，然後放到已排序序列的後面，以此類推直到所有元素均排序完畢。

2. 快速排序算法：快速排序的運行速度快於選擇排序。原理：設要排序的數組為N，首先任意選取一個數據作為關鍵數據，然後將所有比它小的數放到它前面，所有比它大的數都放到它後面，這個過程稱之為快速排序。

3. 二分查找算法：二分查找的輸入是一個有序的列表，如果要查找的元素包含在一個有序列表中，二分查找可以返回其位置。

4. 廣度優先搜索算法：屬於一種圖算法，圖由節點和邊組成。一個節點可以與多個節點連接，這些節點稱為鄰居。它可以解決兩類問題：第一類是從節點A出發，在沒有前往節點B的路徑;第二類問題是從節點A出發，前往B節點的哪條路徑最短。使用廣度優先搜索算法的前提是圖的邊沒有權值，即該算法只用於非加權圖中，如果圖的邊有權值的話就應該使用狄克斯特拉算法來查找最短路徑。

5. 貪婪算法：又叫做貪心算法，對於沒有快速算法的問題，就只能選擇近似算法，貪婪算法尋找局部最優解，並企圖以這種方式獲得全局最優解，它易於實現、運行速度快，是一種不錯的近似算法。

建議收藏！10 種 Python 聚類算法完整操作示例

聚類或聚類分析是無監督學習問題。它通常被用作數據分析技術，用於發現數據中的有趣模式，例如基於其行為的客戶群。有許多聚類算法可供選擇，對於所有情況，沒有單一的最佳聚類算法。相反，最好探索一系列聚類算法以及每種算法的不同配置。在本教程中，你將發現如何在 python 中安裝和使用頂級聚類算法。完成本教程後，你將知道：

聚類分析，即聚類，是一項無監督的機器學習任務。它包括自動發現數據中的自然分組。與監督學習（類似預測建模）不同，聚類算法只解釋輸入數據，並在特徵空間中找到自然組或群集。

群集通常是特徵空間中的密度區域，其中來自域的示例（觀測或數據行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作為樣本或點特徵空間的中心(質心)，並且可以具有邊界或範圍。

聚類可以作為數據分析活動提供幫助，以便了解更多關於問題域的信息，即所謂的模式發現或知識發現。例如：

聚類還可用作特徵工程的類型，其中現有的和新的示例可被映射並標記為屬於數據中所標識的群集之一。雖然確實存在許多特定於群集的定量措施，但是對所識別的群集的評估是主觀的，並且可能需要領域專家。通常，聚類算法在人工合成數據集上與預先定義的群集進行學術比較，預計算法會發現這些群集。

有許多類型的聚類算法。許多算法在特徵空間中的示例之間使用相似度或距離度量，以發現密集的觀測區域。因此，在使用聚類算法之前，擴展數據通常是良好的實踐。

一些聚類算法要求您指定或猜測數據中要發現的群集的數量，而另一些算法要求指定觀測之間的最小距離，其中示例可以被視為“關閉”或“連接”。因此，聚類分析是一個迭代過程，在該過程中，對所識別的群集的主觀評估被反饋回算法配置的改變中，直到達到期望的或適當的結果。scikit-learn 庫提供了一套不同的聚類算法供選擇。下面列出了10種比較流行的算法：

每個算法都提供了一種不同的方法來應對數據中發現自然組的挑戰。沒有最好的聚類算法，也沒有簡單的方法來找到最好的算法為您的數據沒有使用控制實驗。在本教程中，我們將回顧如何使用來自 scikit-learn 庫的這10個流行的聚類算法中的每一個。這些示例將為您複製粘貼示例並在自己的數據上測試方法提供基礎。我們不會深入研究算法如何工作的理論，也不會直接比較它們。讓我們深入研究一下。

在本節中，我們將回顧如何在 scikit-learn 中使用10個流行的聚類算法。這包括一個擬合模型的例子和可視化結果的例子。這些示例用於將粘貼複製到您自己的項目中，並將方法應用於您自己的數據。

1.庫安裝

首先，讓我們安裝庫。不要跳過此步驟，因為你需要確保安裝了最新版本。你可以使用 pip Python 安裝程序安裝 scikit-learn 存儲庫，如下所示：

接下來，讓我們確認已經安裝了庫，並且您正在使用一個現代版本。運行以下腳本以輸出庫版本號。

運行該示例時，您應該看到以下版本號或更高版本。

2.聚類數據集

我們將使用 make _ classification ()函數創建一個測試二分類數據集。數據集將有1000個示例，每個類有兩個輸入要素和一個群集。這些群集在兩個維度上是可見的，因此我們可以用散點圖繪製數據，並通過指定的群集對圖中的點進行顏色繪製。這將有助於了解，至少在測試問題上，群集的識別能力如何。該測試問題中的群集基於多變量高斯，並非所有聚類算法都能有效地識別這些類型的群集。因此，本教程中的結果不應用作比較一般方法的基礎。下面列出了創建和匯總合成聚類數據集的示例。

運行該示例將創建合成的聚類數據集，然後創建輸入數據的散點圖，其中點由類標籤（理想化的群集）着色。我們可以清楚地看到兩個不同的數據組在兩個維度，並希望一個自動的聚類算法可以檢測這些分組。

已知聚類着色點的合成聚類數據集的散點圖接下來，我們可以開始查看應用於此數據集的聚類算法的示例。我已經做了一些最小的嘗試來調整每個方法到數據集。3.親和力傳播親和力傳播包括找到一組最能概括數據的範例。

它是通過 AffinityPropagation 類實現的，要調整的主要配置是將“ 阻尼 ”設置為0.5到1，甚至可能是“首選項”。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，我無法取得良好的結果。

數據集的散點圖，具有使用親和力傳播識別的聚類

4.聚合聚類

聚合聚類涉及合併示例，直到達到所需的群集數量為止。它是層次聚類方法的更廣泛類的一部分，通過 AgglomerationClustering 類實現的，主要配置是“ n _ clusters ”集，這是對數據中的群集數量的估計，例如2。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組。

使用聚集聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

5.BIRCHBIRCH

聚類（ BIRCH 是平衡迭代減少的縮寫，聚類使用層次結構)包括構造一個樹狀結構，從中提取聚類質心。

它是通過 Birch 類實現的，主要配置是“ threshold ”和“ n _ clusters ”超參數，後者提供了群集數量的估計。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，可以找到一個很好的分組。

使用BIRCH聚類確定具有聚類的數據集的散點圖

6.DBSCANDBSCAN

聚類（其中 DBSCAN 是基於密度的空間聚類的噪聲應用程序）涉及在域中尋找高密度區域，並將其周圍的特徵空間區域擴展為群集。

它是通過 DBSCAN 類實現的，主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超參數。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，儘管需要更多的調整，但是找到了合理的分組。

使用DBSCAN集群識別出具有集群的數據集的散點圖

7.K均值

K-均值聚類可以是最常見的聚類算法，並涉及向群集分配示例，以盡量減少每個群集內的方差。

它是通過 K-均值類實現的，要優化的主要配置是“ n _ clusters ”超參數設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組，儘管每個維度中的不等等方差使得該方法不太適合該數據集。

使用K均值聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

8.Mini-Batch

K-均值Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的樣本而不是整個數據集對群集質心進行更新，這可以使大數據集的更新速度更快，並且可能對統計噪聲更健壯。

它是通過 MiniBatchKMeans 類實現的，要優化的主配置是“ n _ clusters ”超參數，設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，會找到與標準 K-均值算法相當的結果。

帶有最小批次K均值聚類的聚類數據集的散點圖

9.均值漂移聚類

均值漂移聚類涉及到根據特徵空間中的實例密度來尋找和調整質心。

它是通過 MeanShift 類實現的，主要配置是“帶寬”超參數。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，可以在數據中找到一組合理的群集。

具有均值漂移聚類的聚類數據集散點圖

10.OPTICSOPTICS

聚類（ OPTICS 短於訂購點數以標識聚類結構）是上述 DBSCAN 的修改版本。

它是通過 OPTICS 類實現的，主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超參數。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，我無法在此數據集上獲得合理的結果。

使用OPTICS聚類確定具有聚類的數據集的散點圖

11.光譜聚類

光譜聚類是一類通用的聚類方法，取自線性線性代數。

它是通過 Spectral 聚類類實現的，而主要的 Spectral 聚類是一個由聚類方法組成的通用類，取自線性線性代數。要優化的是“ n _ clusters ”超參數，用於指定數據中的估計群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，找到了合理的集群。

使用光譜聚類聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

12.高斯混合模型

高斯混合模型總結了一個多變量概率密度函數，顧名思義就是混合了高斯概率分布。它是通過 Gaussian Mixture 類實現的，要優化的主要配置是“ n _ clusters ”超參數，用於指定數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，我們可以看到群集被完美地識別。這並不奇怪，因為數據集是作為 Gaussian 的混合生成的。

使用高斯混合聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

在本文中，你發現了如何在 python 中安裝和使用頂級聚類算法。具體來說，你學到了：