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python算法有哪些
Python算法的特徵
1. 有窮性：算法的有窮性指算法必須能在執行有限個步驟之後終止;
2. 確切性：算法的每一步驟必須有確切的定義;
3. 輸入項：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：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：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操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成;
6. 高效性：執行速度快、佔用資源少;
7. 健壯性：數據響應正確。
Python算法分類：
1.
冒泡排序：是一種簡單直觀的排序算法。重複地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果順序錯誤就交換過來。走訪數列的工作是重複地進行直到沒有再需要交換，也就是說該排序已經完成。
2.
插入排序：沒有冒泡排序和選擇排序那麼粗暴，其原理最容易理解，插入排序是一種最簡單直觀的排序算法啊，它的工作原理是通過構建有序序列，對於未排序數據在已排序序列中從後向前排序，找到對應位置。
3.
希爾排序：也被叫做遞減增量排序方法，是插入排序的改進版本。希爾排序是基於插入排序提出改進方法的排序算法，先將整個待排序的記錄排序分割成為若干個子序列分別進行直接插入排序，待整個序列中的記錄基本有序時，再對全記錄進行依次直接插入排序。
4. 歸併排序：是建立在歸併操作上的一種有效的排序算法。該算法是採用分治法Divide and的一個非常典型的應用。
5. 快速排序：由東尼·霍爾所發展的一種排序算法。又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應用，本質上快速排序應該算是冒泡排序基礎上的遞歸分治法。
6.
堆排序：是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序算法。堆積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它的父結點。
7.
計算排序：其核心在於將輸入的數據值轉化為鍵存儲在額外開闢的數組空間中，作為一種線性時間複雜度的排序，計算排序要求輸入的數據必須是具有確定範圍的整數。
python中有哪些簡單的算法？
首先謝謝邀請，
python中有的算法還是比較多的？
python之所以火是因為人工智能的發展，人工智能的發展離不開算法！
感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。
這本書對於算法從基本的入門到實現，循序漸進的介紹，比如裡面就涵蓋了數學建模的常用算法。
第 1章 從數學建模到人工智能
1.1 數學建模1.1.1 數學建模與人工智能1.1.2 數學建模中的常見問題1.2 人工智能下的數學1.2.1 統計量1.2.2 矩陣概念及運算1.2.3 概率論與數理統計1.2.4 高等數學——導數、微分、不定積分、定積分
第2章 Python快速入門
2.1 安裝Python2.1.1 Python安裝步驟2.1.2 IDE的選擇2.2 Python基本操作2.2.1 第 一個小程序2.2.2 注釋與格式化輸出2.2.3 列表、元組、字典2.2.4 條件語句與循環語句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高級操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter
第3章 Python科學計算庫NumPy
3.1 NumPy簡介與安裝3.1.1 NumPy簡介3.1.2 NumPy安裝3.2 基本操作3.2.1 初識NumPy3.2.2 NumPy數組類型3.2.3 NumPy創建數組3.2.4 索引與切片3.2.5 矩陣合併與分割3.2.6 矩陣運算與線性代數3.2.7 NumPy的廣播機制3.2.8 NumPy統計函數3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy數據的保存
第4章 常用科學計算模塊快速入門
4.1 Pandas科學計算庫4.1.1 初識Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可視化圖庫4.2.1 初識Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib繪圖案例4.3 SciPy科學計算庫4.3.1 初識SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy圖像處理案例第5章 Python網絡爬蟲5.1 爬蟲基礎5.1.1 初識爬蟲5.1.2 網絡爬蟲的算法5.2 爬蟲入門實戰5.2.1 調用API5.2.2 爬蟲實戰5.3 爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1 多進程5.3.2 多線程5.3.3 協程5.3.4 小結
第6章 Python數據存儲
6.1 關係型數據庫MySQL6.1.1 初識MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初識NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小結6.3.1 數據庫基本理論6.3.2 數據庫結合6.3.3 結束語
第7章 Python數據分析
7.1 數據獲取7.1.1 從鍵盤獲取數據7.1.2 文件的讀取與寫入7.1.3 Pandas讀寫操作7.2 數據分析案例7.2.1 普查數據統計分析案例7.2.2 小結
第8章 自然語言處理
8.1 Jieba分詞基礎8.1.1 Jieba中文分詞8.1.2 Jieba分詞的3種模式8.1.3 標註詞性與添加定義詞8.2 關鍵詞提取8.2.1 TF-IDF關鍵詞提取8.2.2 TextRank關鍵詞提取8.3 word2vec介紹8.3.1 word2vec基礎原理簡介8.3.2 word2vec訓練模型8.3.3 基於gensim的word2vec實戰
第9章 從回歸分析到算法基礎
9.1 回歸分析簡介9.1.1 “回歸”一詞的來源9.1.2 回歸與相關9.1.3 回歸模型的劃分與應用9.2 線性回歸分析實戰9.2.1 線性回歸的建立與求解9.2.2 Python求解回歸模型案例9.2.3 檢驗、預測與控制
第10章 從K-Means聚類看算法調參
10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means簡介10.1.2 目標函數10.1.3 算法流程10.1.4 算法優缺點分析10.2 K-Means實戰
第11章 從決策樹看算法升級
11.1 決策樹基本簡介11.2 經典算法介紹11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼係數11.2.5 小結11.3 決策樹實戰11.3.1 決策樹回歸11.3.2 決策樹的分類
第12章 從樸素貝葉斯看算法多變 193
12.1 樸素貝葉斯簡介12.1.1 認識樸素貝葉斯12.1.2 樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3 樸素貝葉斯算法的優缺點12.2 3種樸素貝葉斯實戰
第13章 從推薦系統看算法場景
13.1 推薦系統簡介13.1.1 推薦系統的發展13.1.2 協同過濾13.2 基於文本的推薦13.2.1 標籤與知識圖譜推薦案例13.2.2 小結
第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅
14.1 初識TensorFlow14.1.1 什麼是TensorFlow14.1.2 安裝TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念與原理14.2 TensorFlow數據結構14.2.1 階14.2.2 形狀14.2.3 數據類型14.3 生成數據十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成隨機數14.4 TensorFlow實戰
希望對你有幫助！！！
貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！！
PYTHON的數據結構和算法介紹
當你聽到數據結構時，你會想到什麼？
數據結構是根據類型組織和分組數據的容器。它們基於可變性和順序而不同。可變性是指創建後改變對象的能力。我們有兩種類型的數據結構，內置數據結構和用戶定義的數據結構。
什麼是數據算法-是由計算機執行的一系列步驟，接受輸入並將其轉換為目標輸出。
列表是用方括號定義的，包含用逗號分隔的數據。該列表是可變的和有序的。它可以包含不同數據類型的混合。
months=[‘january’,’february’,’march’,’april’,’may’,’june’,’july’,’august’,’september’,’october’,’november’,’december’]
print(months[0])#print the element with index 0
print(months[0:7])#all the elements from index 0 to 6
months[0]=’birthday #exchange the value in index 0 with the word birthday
print(months)
元組是另一種容器。它是不可變有序元素序列的數據類型。不可變的，因為你不能從元組中添加和刪除元素，或者就地排序。
length, width, height =9,3,1 #We can assign multiple variables in one shot
print(“The dimensions are {} * {} * {}”.format(length, width, height))
一組
集合是唯一元素的可變且無序的集合。它可以讓我們快速地從列表中刪除重複項。
numbers=[1,2,3,4,6,3,3]
unique_nums = set(numbers)
print(unique_nums)
models ={‘declan’,’gift’,’jabali’,’viola’,’kinya’,’nick’,betty’ }
print(‘davis’ in models)#check if there is turner in the set models
models.add(‘davis’)
print(model.pop())remove the last item#
字典
字典是可變和無序的數據結構。它允許存儲一對項目(即鍵和值)
下面的例子顯示了將容器包含到其他容器中來創建複合數據結構的可能性。
* 用戶定義的數據結構*
使用數組的堆棧堆棧是一種線性數據結構，其中元素按順序排列。它遵循L.I.F.O的機制，意思是後進先出。因此，最後插入的元素將作為第一個元素被刪除。這些操作是:
溢出情況——當我們試圖在一個已經有最大元素的堆棧中再放一個元素時，就會出現這種情況。
下溢情況——當我們試圖從一個空堆棧中刪除一個元素時，就會出現這種情況。
隊列是一種線性數據結構，其中的元素按順序排列。它遵循先進先出的F.I.F.O機制。
描述隊列特徵的方面
兩端:
前端-指向起始元素。
指向最後一個元素。
有兩種操作:
樹用於定義層次結構。它從根節點開始，再往下，最後的節點稱為子節點。
鏈表
它是具有一系列連接節點的線性數據。每個節點存儲數據並顯示到下一個節點的路由。它們用來實現撤銷功能和動態內存分配。
圖表
這是一種數據結構，它收集了具有連接到其他節點的數據的節點。
它包括:
算法
在算法方面，我不會講得太深，只是陳述方法和類型:
原文：
python算法設計的步驟有三步分別是
1. 弄清楚題目的意思，列出題目的輸入、輸出、約束條件
其中又一道題目是這樣的：“有一個mxn的矩陣，每一行從左到右是升序的，每一列從上到下是升序的。請實現一個函數，在矩陣中查找元素elem，找到則返回elem的位置。”題設只說了行和列是升序的，我在草稿紙上畫了一個3×4的矩陣，裡面的元素是1~12，於是我就想當然的認為矩陣的左上角是最小的元素，右下角是最大的元素。於是整個題目的思考方向就錯了。
2. 思考怎樣讓算法的時間複雜度儘可能的小
繼續以上面的題目為例子。可以有如下幾種算法：
a. 遍歷整個矩陣進行查找，那麼複雜度為O(m*n)；
b. 因為每一行是有序的，所以可以對每一行進行二分查找，複雜度為O(m*logn)。但是這樣只用到了行有序的性質。
c. 網上查了一下，最優的算法是從矩陣的左下角開始，比較左下角的元素（假設為X）與elem的大小，如果elem比X大，那麼X所在的那一列元素就都被排除了，因為X是該列中最大的了，比X還大，那麼肯定比X上面的都大；如果elem比X小，那麼X所在的那一行就可以排除了，因為X是這一行里最小的了，比X還小那麼肯定比X右邊的都小。每迭代一次，矩陣的尺寸就縮小一行或一列。複雜度為O(max(m,n))。
可以先從複雜度較高的實現方法入手，然後再考慮如何利用題目的特定條件來降低複雜度。
3. 編寫偽代碼或代碼
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/251912.html
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