關於python算法實踐章節答案的信息

本文目錄一覽：

• 1、python算法編程題，求代碼
• 2、Python 算法 2022-06-23
• 3、Python 算法
• 4、Python之動態規划算法
• 5、求Python大神解答

python算法編程題，求代碼

這道題的核心在於設計算法：

根據描述：這道題的編程思路應該是這樣的：任意三個數的和除以2=剩餘三個數中的任意兩數的平均值=遊戲機的價格。

可以這樣做，把六個數放入數組中，做一個多層嵌套循環遍歷所有組合，當滿足上述條件時執行一個返回結果的動作，可能有不止一個答案。

Python 算法 2022-06-23

描述：一群孩子做遊戲，現在請你根據遊戲得分來發糖果，要求如下：

給定一個數組 arrarr 代表得分數組，請返回最少需要多少糖果

描述：有 n 個活動即將舉辦，每個活動都有開始時間與活動的結束時間，第 i 個活動的開始時間是 starti ,第 i 個活動的結束時間是 endi ,舉辦某個活動就需要為該活動準備一個活動主持人。

一位活動主持人在同一時間只能參與一個活動。並且活動主持人需要全程參與活動，換句話說，一個主持人參與了第 i 個活動，那麼該主持人在 (starti,endi) 這個時間段不能參與其他任何活動。求為了成功舉辦這 n 個活動，最少需要多少名主持人。

輸入：

2,[[1,2],[2,3]]

返回值：

1

說明：

只需要一個主持人就能成功舉辦這兩個活動

輸入：

2,[[1,3],[2,4]]

返回值：

2

說明：

需要兩個主持人才能成功舉辦這兩個活動

描述：假設你有一個數組prices，長度為n，其中prices[i]是股票在第i天的價格，請根據這個價格數組，返回買賣股票能獲得的最大收益

1.你可以買入一次股票和賣出一次股票，並非每天都可以買入或賣出一次，總共只能買入和賣出一次，且買入必須在賣出的前面的某一天

2.如果不能獲取到任何利潤，請返回0

3.假設買入賣出均無手續費

數據範圍： 0 = n = 10^5 , 0 = val = 10^4

要求：空間複雜度 O(1)，時間複雜度 O(n)

描述：假設你有一個數組prices，長度為n，其中prices[i]是某隻股票在第i天的價格，請根據這個價格數組，返回買賣股票能獲得的最大收益

描述：描述

假設你有一個數組prices，長度為n，其中prices[i]是某隻股票在第i天的價格，請根據這個價格數組，返回買賣股票能獲得的最大收益

這裡的buy2以及profit2如何更新？

1.只有一個數出現奇數次，其它數出現偶數次

2.共有兩個數出現奇數次，其它數目出現偶數次

#一個數與自己的取反加1就是得到該數最右位置的1

eor(~eor+1)

Python 算法

什麼是算法

“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。”

“在談到算法時，我們不得不去了解一下什麼是時間複雜度和空間複雜度這兩個概念”

計算機科學中，算法的時間複雜度是一個函數，它定量描述了該算法的運行時間,時間複雜度常用大O符號（大O符號（Big O notation）是用於描述函數漸進行為的數學符號。

空間複雜度：它是用來評估算法內存佔用大小的一個式子。

Python 算法的幾大重要特徵

Python算法除了具有以上特徵，還和時間和空間有關係，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，因此， 一個Python算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。

通過實例加深對算法的理解

如題所示：

要求x,y,z的1000以內取值滿足x x+y y=z*z，同時x+y+z=1000,求解出所以x,y,z的組合情況？

求解過程如下

這裡使用了一個waste_time方法作為裝飾器來計算裝飾過的方法的執行時間，這裡有兩種算法來求解這個問題

代碼如下：

總結：

通過這個示例，對於同一個問題給出兩種不同的算法，兩種算法在執行過程中我增加了對程序執行時間的統計，通過時間上的對比發現兩個算法的執行時間相差非常的大，如響應結果所示。

由此我們可以得出一個結論，就是實現不同的算法程序執行的時間可以反應出算法的效率，即算法有優劣之分，好的算法可以節約時間，提高效率，反之則不然。

Python之動態規划算法

動態規划算法中是將複雜問題遞歸分解為子問題，通過解決這些子問題來解決複雜問題。與遞歸算法相比，動態編程減少了堆棧的使用，避免了重複的計算，效率得到顯著提升。

先來看一個簡單的例子，斐波那契數列.

斐波那契數列的定義如下。

斐波那契數列可以很容易地用遞歸算法實現：

上述代碼，隨着n的增加，計算量呈指數級增長，算法的時間複雜度是 。

採用動態規划算法，通過自下而上的計算數列的值，可以使算法複雜度減小到 ，代碼如下。

下面我們再看一個複雜一些的例子。

這是小學奧數常見的硬幣問題： 已知有1分，2分，5分三種硬幣數量不限，用這些硬幣湊成為n分錢，那麼一共有多少種組合方法。

我們將硬幣的種類用列表 coins 定義；

將問題定義為一個二維數組 dp，dp[amt][j] 是使用 coins 中前 j+1 種硬幣( coins[0:j+1] )湊成總價amt的組合數。

例如： coins = [1,2,5]

dp[5][1] 就是使用前兩種硬幣 [1,2] 湊成總和為5的組合數。

對於所有的 dp[0][j] 來說，湊成總價為0的情況只有一種，就是所有的硬幣數量都為0。所以對於在有效範圍內任意的j，都有 dp[0][j] 為1。

對於 dp[amt][j] 的計算，也就是使用 coins[0:j+1] 硬幣總價amt的組合數，包含兩種情況計算：

1.當使用第j個硬幣時，有 dp[amt-coins[j]][j] 種情況，即amt減去第j個硬幣幣值，使用前j+1種硬幣的組合數；

2.當不使用第j個硬幣時，有 dp[amt][j-1] 種情況，即使用前j種硬幣湊成amt的組合數；

所以： dp[amt][j] = dp[amt – coins[j]][j]+dp[amt][j-1]

我們最終得到的結果是：dp[amount][-1]

上述分析省略了一些邊界情況。

有了上述的分析，代碼實現就比較簡單了。

動態規划算法代碼簡潔，執行效率高。但是與遞歸算法相比，需要仔細考慮如何分解問題，動態規劃代碼與遞歸調用相比，較難理解。

我把遞歸算法實現的代碼也附在下面。有興趣的朋友可以比較一下兩種算法的時間複雜度有多大差別。

上述代碼在Python 3.7運行通過。

求Python大神解答

最後的輸出語句已經限定了函數名是gcd

函數里的算法是求最大公約數的輾轉相除法。輾轉相除法是一個循環處理過程，所以第二個是while

同理，最後return的應該是n

def gcd(m,n):

r=m%n

while r:

m=n

n=r

r=m%n

else:

return n