十大经典排序算法(python实现)(原创) 使用场景: 1,空间复杂度 越低越好.n值较大: 堆排序 O(nlog2n) O(1) 2,无空间复杂度要求.n值较大: 桶排序 O(n+k) O(n+k) 经典排序算法图解: 经典排序算法的复杂度: 大类一(比较排序法): 1.冒泡排序(Bubble Sort)[前后比较-交换] python代码实现: 1 d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6, 4, 2, 3, 54, 45, 4,

1.选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法.它的原理是这样:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的后面,以此类推,直到所有元素均排序完毕.算法实现如下: #找到最小的元素 def FindSmall(list): min=list[0] for i in range(len(list)): if list[i]<min: min=list[i] return min #选择排序 def Selec

提到排序算法,常见的有如下几种:冒泡排序.选择排序.插入排序.快速排序.堆排序.归并排序.希尔排序:查找算法最常见二分查找.这些算法的时间复杂度如下: 算法名称 时间复杂度(一般情况) 冒泡排序 O(n2) 选择排序 O(n2) 插入排序 O(n2) 快速排序 O(nlog2n) 堆排序 O(nlog2n) 归并排序 O(nlog2n) 希尔排序 O(1.3n) 二分查找 O(log2n) 二分查找前提要求序列必须是有序的,所以下面我先介绍各排序算法的实现.注:默认按照升序排列 1.冒泡排序 冒

冒泡排序 简介 冒泡排序(英语:Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端. 思路 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素会是最大的数. 针对所有的元素重复以

十种排序算法 1. 常见算法分类 十种常见排序算法一般分为以下几种: (1)非线性时间比较类排序: ​ a. 交换类排序(快速排序.冒泡排序) ​ b. 插入类排序(简单插入排序.希尔排序) ​ c. 选择类排序(简单选择排序.堆排序) ​ d. 归并排序(二路归并排序.多路归并排序) (2)线性时间非比较类排序: ​ a. 技术排序 ​ b. 基数排序 ​ c. 桶排序 总结: (1)在比较类排序种,归并排序号称最快,其次是快速排序和堆排序,两者不相伯仲,但是有一点需要注意,数据初始排序状态对

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,

概述 狄克斯特拉算法--用于在加权图中找到最短路径 ps: 广度优先搜索--用于解决非加权图的最短路径问题 存在负权边时--贝尔曼-福德算法 下面是来自维基百科的权威解释. 戴克斯特拉算法(英语:Dijkstra's algorithm,又译迪杰斯特拉算法)由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉在1956年提出.戴克斯特拉算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图的单源最短路径问题.该算法存在很多变体:戴克斯特拉的原始版本找到两个顶点之间的最短路径,但是更常见的变体固定了一个顶点作为源节点然后找到该顶

数据结构作为计算机基础的必修内容,也是很多大型互联网企业面试的必考题.可想而知,它在计算机领域的重要性. 然而很多计算机专业的同学,都仅仅是了解数据结构的相关理论,却无法用代码实现各种数据结构. 今日整理了一份常见数据结构的 Python 实现,希望大家能够参考代码,亲自动手通过代码实现各种数据结构,以巩固知识加深理解. 以下内容整理于<Python 实现各种常用算法> 栈 class Stack(object): def __init__(self, limit=10): self.stac

数据结构与算法(Python) Why? 我们举一个可能不太恰当的例子: 如果将最终写好运行的程序比作战场,我们码农便是指挥作战的将军,而我们所写的代码便是士兵和武器. 那么数据结构和算法是什么?答曰:兵法! 我们可以不看兵法在战场上肉搏,如此,可能会胜利,可能会失败.即使胜利,可能也会付出巨大的代价.我们写程序亦然:没有看过数据结构和算法,有时面对问题可能会没有任何思路,不知如何下手去解决:大部分时间可能解决了问题,可是对程序运行的效率和开销没有意识,性能低下:有时会借助别人开发的利器暂时解决

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

转自:http://blog.csdn.net/hengjie2009/article/details/7540135 acm常见算法及例题  初期:一.基本算法:     (1)枚举. (poj1753,poj2965)     (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586)     (3)递归和分治法.     (4)递推.     (5)构造法.(poj3295)     (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)二.图算

常见算法是js实现汇总 /*去重*/ <script> function delRepeat(arr){ var newArray=new Array(); var len=arr.length; for(var i=0;i<len;i++){ for(var j=i+1;j<len;j++) { if(arr[i]==arr[j]) { ++i; } } newArray.push(arr[i]); } return newArray; } var arr=new Array(&

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要

转载: 八大排序算法的 Python 实现 本文用Python实现了插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

kNN算法原理 k最近邻(k-Nearest Neighbor)算法是比较简单的机器学习算法.它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,思想很简单:如果一个样本在特征空间中的k个最近邻(最相似)的样本中大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. kNN算法的步骤 第一阶段:确定k值(指最近的邻居的个数),一般是一个奇数 第二阶段:确定距离度量公式.文本分类一般使用夹角余弦,得出待分类数据点和所有已知类别的样本点,从中选择距离最近的k个样本: 第三阶段:统计这k个样本点钟各个类别的数量 kN