python的算法实现

1.python中有哪些简单的算法?

算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

一个算法应该具有以下七个重要的特征:

①有穷性(Finiteness):算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止;

②确切性(Definiteness):算法的每一步骤必须有确切的定义;

③输入项(Input):一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输 入是指算法本身定出了初始条件;

④输出项(Output):一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没 有输出的算法是毫无意义的;

⑤可行性(Effectiveness):算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行 的操作步,即每个计算步都可以在有限时间内完成(也称之为有效性);

⑥高效性(High efficiency):执行速度快,占用资源少;

⑦健壮性(Robustness):对数据响应正确。

2.求Python二叉树的几个算法求几个二叉树的method!1)给?

二叉树算法,网上是比较多的; 可能按照你的需求不是很多: 下面是我用的一个,不过你可以借鉴一下的: # -*- coding: cp936 -*- import os class Node(object): """docstring for Node""" def __init__(self, v = None, left = None, right=None, parent=None): self。

value = v self。left = left self。

right = right self。parent = parent class BTree(object): """docstring for BtTee """ def __init__(self): self。

root = None self。size = 0 def insert(self, node): n = self。

root if n == None: self。 root = node return while True: if node。

value n。value: if n。

right == None: n。parent = n n。

right = node break else: n = n。right def find(self, v): n = self。

root # http://yige。org while True: if n == None: return None if v == n。

value: return n if v n。 value: n = n。

right def find_successor(node): '''查找后继结点''' assert node != None and node。 right != None n = node。

right while n。left != None: n = n。

left return n def delete(self, v): n = self。 find(v) print "delete:",n。

value del_parent = n。parent if del_parent == None: self。

root = None; return if n != None: if n。left != None and n。

right != None: succ_node = find_successor(n) parent = succ_node。 parent if succ_node == parent。

left: #if succ_node is left sub tree parent。 left = None if succ_node == parent。

right: #if succ_node is right sub tree parent。 right = None if del_parent。

left == n: del_parent。left = succ_node if del_parent。

right == n: del_parent。right = succ_node succ_node。

parent = n。parent succ_node。

left = n。left succ_node。

right = n。right del n elif n。

left != None or n。right != None: if n。

left != None: node = n。left else: node = n。

right node。 parent = n。

parent if del_parent。left == n: del_parent。

left = node if del_parent。 right == n: del_parent。

right = node del n else: if del_parent。 left == n: del_parent。

left = None if del_parent。right == n: del_parent。

right = None def tranverse(self): def pnode(node): if node == None: return if node。 left != None: pnode(node。

left) print node。value if node。

right != None: pnode(node。 right) pnode(self。

root) def getopts(): import optparse, locale parser = optparse。OptionParser() parser。

add_option("-i", "--input", dest="input", help=u"help name", metavar="INPUT") (options, args) = parser。 parse_args() #print options。

input return (options。input) if __name__ == '__main__': al = [23, 45, 67, 12, 78,90, 11, 33, 55, 66, 89, 88 ,5,6,7,8,9,0,1,2,678] bt = BTree() for x in al : bt。

insert(Node(x)) bt。delete(12) bt。

tranverse() n = bt。find(12) if n != None: print "find valud:",n。

value。

3.python的需求量真的很大吗

作为一名从业多年的IT人,我来回答一下这个问题。

Python语言伴随着大数据和人工智能的发展而得到了广泛的使用,可以说Python的发展势头非常好。那么目前Python程序员的市场需求量到底大不大呢?为了回答这个问题,我们对Python的应用场景做一个概括的分析:第一个应用场景:Web开发。

Python一直是Web领域的三大解决方案之一,另外两个解决方案是Java和PHP。国内使用Python做Web开发的团队并不太多,这些团队也大部分都集中在一线城市。

曾经有一个调查机构做过统计,在全球范围内,Python在发达地区的使用频率远远高于普通地区,经济越不发达的地区使用Python开发的情况越少。 我第一次接触Python就是源于我一个在美国做开发的学生,他告诉我在美国Python比较流行。

但是,目前在国内做Web开发比较多的选择是Java和PHP。第二个场景:大数据及机器学习。

在大数据及机器学习领域使用Python开发的情况要远远好于Web开发,尤其在机器学习领域,使用Python做算法实现非常普遍。 但是目前我国的大数据领域正在经历从概念向产业的转换过程,大数据以及机器学习领域的落地项目还不多,只能说未来的发展空间会比较大。

总的来说,Python目前的需求量还没有完全的释放出来,而且由于Python自身学习起来并不困难(很简单),所以目前很多Python程序员都是Java程序员转过去的,所以目前市场上招聘Python程序员的数量并不大。 相信未来Python的需求量会持续增加。

我使用Python的时间比较久,我在头条上陆续写了一些关于学习Python的文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会有所收获。如果有关于Python方面的问题,也可以咨询我。

谢谢! 。

4.python算法设计的步骤有三步分别是

1. 弄清楚题目的意思,列出题目的输入、输出、约束条件其中又一道题目是这样的:“有一个mxn的矩阵,每一行从左到右是升序的,每一列从上到下是升序的。

请实现一个函数,在矩阵中查找元素elem,找到则返回elem的位置。”题设只说了行和列是升序的,我在草稿纸上画了一个3x4的矩阵,里面的元素是1~12,于是我就想当然的认为矩阵的左上角是最小的元素,右下角是最大的元素。

于是整个题目的思考方向就错了。2. 思考怎样让算法的时间复杂度尽可能的小继续以上面的题目为例子。

可以有如下几种算法:a. 遍历整个矩阵进行查找,那么复杂度为O(m*n);b. 因为每一行是有序的,所以可以对每一行进行二分查找,复杂度为O(m*logn)。但是这样只用到了行有序的性质。

c. 网上查了一下,最优的算法是从矩阵的左下角开始,比较左下角的元素(假设为X)与elem的大小,如果elem比X大,那么X所在的那一列元素就都被排除了,因为X是该列中最大的了,比X还大,那么肯定比X上面的都大;如果elem比X小,那么X所在的那一行就可以排除了,因为X是这一行里最小的了,比X还小那么肯定比X右边的都小。每迭代一次,矩阵的尺寸就缩小一行或一列。

复杂度为O(max(m,n))。可以先从复杂度较高的实现方法入手,然后再考虑如何利用题目的特定条件来降低复杂度。

3. 编写伪代码或代码。

5.Python需要掌握到什么程度才可以涉足机器学习领域

我目前正在使用Python做机器学习方面的研发,所以我来回答一下这个问题。

机器学习目前被广泛使用,诸如智慧医疗、智慧交通、智慧物流等领域都有机器学习的身影,我目前正在做的研发内容主要涉及智慧诊疗,这也是一个大方向。机器学习的目的就是从杂乱无章的数据中找到背后的规律(Machine Learning in Action),机器学习的发展比较依赖于大数据的发展,可以说大数据是机器学习的重要基础。

机器学习通常的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、训练算法、使用算法等几个核心环节。Python由于其自身的特点(简单、库丰富)在人工智能、大数据领域有广泛的应用,研发人员一般在实现算法的时候都会选择使用Python,因为调整起来也比较简单,所以很受欢迎。

我在早期的时候使用Java做算法实现,后来改用的Python,改用Python之后确实比较方便。Python本身并不复杂,我在使用Python做机器学习之前完全没有使用过Python,在学习了不到一周的时间之后就开始使用了,所以做机器学习的研发对Python的要求并不高,完全可以一边学习一边使用。

我使用Python和Java的时间比较久,我在头条上还写了关于学习Java和Python方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会让你有所收获。如果有关于Python方面的问题,也可以咨询我。

谢谢! 。

python的算法实现

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