BFS算法整理(python实现) 广度优先算法(Breadth-First-Search),简称BFS,是一种图形搜索演算算法. 1. 算法的应用场景 2. 算法的模板 2.1 针对树的BFS模板 无需分层遍历 from collections import deque # Definition for a binary tree node. class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.ri

本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 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(Fin

本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 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(Fin

一.递归 汉诺塔算法:把A柱的盘子,移动到C柱上,最少需要移动几次,大盘子只能在小盘子下面 1.当盘子的个数为n时,移动的次数应等于2^n – 1 2.描述盘子从A到C: (1)如果A只有一个圆盘,可以直接移动到C: (2)如果A有N个圆盘,可以看成A有1个圆盘(底盘) + (N-1)个圆盘,首先需要把 (N-1) 个圆盘移动到 B,然后,将 A的最后一个圆盘移动到C,再将B的(N-1)个圆盘移动到C. 3.代码 i = 0 def move(n, a, b, c): global i if n

1,什么是算法的时间和空间复杂度 算法(Algorithm)是指用来操作数据,解决程序问题的一组方法,对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但是在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别. 那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢? 主要还是从算法所占用的时间和空间两个维度取考量. 时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常使用时间复杂度来描述. 空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常用空间复杂度来描述 因此,评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度

数据结构简介 1,数据结构 数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成.简单来说,数据结构就是设计数据以何种方式组织并存贮在计算机中.比如:列表,集合与字典等都是一种数据结构.而之前已经学习过列表,字典,集合,元组等,这里就简单说一下不再赘述. N.Wirth:“程序=数据结构+算法” 数据:数据即信息的载体,是能够输入到计算机中并且能被计算机识别,存储和处理的符号总称. 数据元素:数据元素是数据的基本单位,又称之为记录(Record),一般,数据元

算法就是为了解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤 算法的复杂度,表示代码的运行效率,用一个大写的O加括号来表示,比如O(1),O(n) 认为算法的复杂度是渐进的,即对于一个大小为n的输入,如果他的运算时间为n3+5n+9,那么他的渐进时间复杂度是n3 递归 递归就是在函数中调用本身,大多数情况下,这会给计算机增加压力,但是有时又很有用,比如下面的例子: 汉诺塔游戏 把A柱的盘子,移动到C柱上,最少需要移动几次,大盘子只能在小盘子下面 递归实现: def hanoi(x, a, b, c):

一,算法定义 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

算法就是为了解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤 算法的复杂度,表示代码的运行效率,用一个大写的O加括号来表示,比如O(1),O(n) 认为算法的复杂度是渐进的,即对于一个大小为n的输入,如果他的运算时间为n3+5n+9,那么他的渐进时间复杂度是n3 递归 递归就是在函数中调用本身,大多数情况下,这会给计算机增加压力,但是有时又很有用,比如下面的例子: 汉诺塔游戏 把A柱的盘子,移动到C柱上,最少需要移动几次,大盘子只能在小盘子下面 递归实现: def hanoi(x, a, b, c):

1,贪心算法 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的的时在某种意义上的局部最优解. 贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解.要会判断一个问题能否用贪心算法来计算.贪心算法和其他算法比较有明显的区别,动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解),而不是贪心地选择:回溯法是尝试选择一条路,如果选择错了的话可以“反悔”,也就是回过头来重新选择其他的试试. 1.1

引言:从斐波那契数列看动态规划 斐波那契数列:Fn = Fn-1 + Fn-2    ( n = 1,2     fib(1) = fib(2) = 1) 练习:使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列的第 n 项 代码如下: # _*_coding:utf-8_*_ def fibnacci(n): if n == 1 or n == 2: return 1 else: return fibnacci(n - 1) + fibnacci(n - 2) # 写这个是我们会发现计算f(5) 要算两

排序是计算机语言需要实现的基本算法之一,有序的数据结构会带来效率上的极大提升. 1.插入排序 插入排序默认当前被插入的序列是有序的,新元素插入到应该插入的位置,使得新序列仍然有序. def insertion_sort(old_list): n=len(old_list) k=0 for i in range(1,n): temp=old_list[i] j=i while j>0 and temp<old_list[j-1]: old_list[j]=old_list[j-1] j=j-1

1,树 树是一种非常重要的非线性数据结构,直观的看,它是数据元素(在树中称为节点)按分支关系组织起来的结构,很像自然界中树那样.树结构在客观世界中广泛存在,如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形象表示.树在计算机领域中也得到了广泛应用,如在编译源程序时,可用树表示源程序的语法结构.又如在数据库系统中,树型结构也是信息的重要组织形式之一.一切具有层次关系的问题都可以用树来描述. 树(Tree)是元素的集合.树的定义是递归的,树是一种递归的数据结构.比如:目录结构.树是由n个结点组成的集合:如

1.快速排序 过一趟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 一般选取第一个数作为关键数据k,我们要把比k小的所有数据移到它的左面,从后往前找第一个比它小的数据,交换位置 比k大的数据移到它的右面,从前往后找第一个比它大的数据,交换位置,完成一个循环. def quick1_sort(list): if len(list) < 2: return list else: key = list[0] small = [i for i in list[1

1.选择排序 不断找到最小的(找最大的也是可以的) 首先拿到第一个,然后发现比它小的,记住下标.循环一轮,找到最小的数的位置 和 最左边的数交换位置 然后从第二个开始....和第二个交换位置,循环最后变得有序 #coding=utf-8 def select_sort(list): for i in range(len(list)): min = i for j in range(i+1,len(list)): if list[min]>list[j]: min = j list[min], l

一: #计算平均数,中位数和众数 #coding:utf-8 #计算平均数,中位数和众数 import random lst = [random.randint(0,10) for i in range(11)] s = sum(lst) length = len(lst) average = s*1.0 / length print "The average is:",average lst.sort()print "From small to bigger,",

Python之路,Day21 - 常用算法学习   本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 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

第四百一十五节,python常用排序算法学习 常用排序 名称 复杂度 说明 备注 冒泡排序Bubble Sort O(N*N) 将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮 插入排序 Insertion sort O(N*N) 逐一取出元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,放到适当的位置 起初,已经排序的元素序列为空 选择排序 O(N*N) 首先在未排序序列中找到最小元素,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元素,然后放到排序序列末尾.以

ACM算法模板 · 一些常用的算法模板-模板合集(打比赛专用)

目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记法): 对于其中的g(x)是关于操作元素数x为自变量的计算次数函数,而x趋近无穷大从而只留下最高项且忽略其常数项是为了集中看函数随着元素个数的大量增加后运行时间的增加速度从而用来衡量时间复杂度. e.g: for i in range(x): print(‘aha’) print(i) print(

20个必不可少的Python库也是基本的第三方库 读者您好.今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具.我主要用它替代tkinter.你一定会爱上它的. Pillow.它是