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Python常用算法 共有 235 个词条内容

算法演练——解决“选排列”问题

    从n个元素中挑选m个元素进行排列,每个元素最多可重复r 次。其中m ∈ [2,n],r ∈ [1,m]。例如从4个元素中挑选3个元素进行排列,每个元素最多可重复r 次。6.4.1 算法分析:把后者看作是前者的一种状态使用回溯子集树法解决此问题,解x 的...[继续阅读]

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小结

    到此为止,解决经典算法问题的知识已经全部讲解完毕,本书内容也已经全部完结。在我们讲解的各种算法思想中,每一种算法都有自己的优势和适用场景。当读者朋友们在编写代码时,建议根据自己项目的现实情况来选择使用合理的算...[继续阅读]

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小结

    到此为止,迭代算法思想的基本知识和具体用法已经讲解完毕。在数学应用领域中,迭代算法很受欢迎,为解决高数问题做出了杰出的贡献。在现实应用中,建议大家尽量多用迭代解决问题,但是同时也要做好代码不够简洁的准备。在本书...[继续阅读]

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算法演练——二分法找出有序列表指定值

    二分法是一种快速查找的方法,时间复杂度低,逻辑简单易懂,总的来说就是不断地除以2。在本节的内容中将讲解使用二分法找出有序列表指定值的过程。4.2.1 算法分析:确定中位数二分法查找非常快且非常常用,但唯一的要求是数组必...[继续阅读]

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算法演练——分解数字

    编写一个Python 程序,分解出给定多位数中每个位数的数字并按顺序存放到列表中。例如将一个5 位数12345 分解为 [1, 2, 3, 4, 5]。3.6.1 算法分析:递归除以10对一个多位数的分解,个位数不变,十位、百分位、千分位和万分位跟除以10 或10 的...[继续阅读]

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交换类排序:快速排序算法

    快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进,其基本思想是通过一次排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程...[继续阅读]

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算法演练——向一个列表中插入两个新值

    请看下面的实例文件cha02.py,功能是向一个列表中插入一个新值。函数binaryInsert()的功能是使用折半插入算法向列表中添加新元素,将变量m 设置为中间点,然后使用if 语句判断最大值和最小值的关系,根据对比结果实现插入操作。文件...[继续阅读]

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第7章 迭代算法思想

    迭代算法能够利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。在本章的内容中,将详细讲解迭代算法思想的基...[继续阅读]

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算法演练——比较顺序查找算法和折半查找算法的效率

    在下面的实例文件duibi.py 中,演示了同时使用比较顺序查找算法和折半查找算法的过程。首先分别通过函数line_search() 和binary_search() 实现顺序查找算法和二分查找算法功能,然后使用函数timer(func) 分别计算这两个函数的执行时间,这样...[继续阅读]

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斐波那契查找算法基础

    在介绍斐波那契查找算法之前,我们先介绍一下和它紧密相连并且大家都熟知的一个概念——黄金分割。黄金比例又称黄金分割,是指事物各部分之间存在一定的数学比例关系,即将整体一分为二,较大部分与较小部分之比等于整体与较...[继续阅读]

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