Python是一种通用的高级编程语言。可以使用Python开发桌面GUI应用程序,网站和Web应用程序,进行数据科学等。此外,Python作为一种高级编程语言,可以通过注意通用来专注于应用程序的核心功能。编程任务。编程语言的简单语法规则使您更容易保持代码库的可读性和应用程序的可维护性。
iTesting,爱测试,爱分享 沉寂了一段时间,继续学习。 算法这个系列我想分享很久了,奈何本身对算法不是特别了解,又找不到合适的载体来分享。 最近看了本有趣的算法书, 文中通过图文并茂的讲解给我很大启发,尝试着分享下。需要注意的是, 文中各个算法的写法不是简单的拷贝,算理解思想后拿Python3重新写了遍,分享的代码和书中的例子也稍有不同,加了些日常工作中会做的处理,如有不适,请联系我。 二分查找 --仅当列表是有序的时候才能用 思想: 1.目标是找数组中的某一个元素,暂叫item 2.找出整个数组中间
在 Python 中,for 循环是一种常用的结构,用于遍历序列(如列表、元组、字符串)中的元素。
我琢磨着目录,心想终于要把这些主题搞明白了。但那本书深奥难懂,看了几周后我就放弃了。直到遇到一位优秀的算法教授后,我才认识到这些概念是多么地简单而优雅。
流沙book:https://book.bornforthi.com/zh/column/jysf/Linkedlisttoimplementanunorderedlist/
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第9篇《散列表》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢!
Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会,而是触及到你的工作边缘,并没有更多的使用,可是面试却需要了解。
这道题是一个从 1 到 n 的数组,共有 n! 个全排列序列,找到第 k 个全排列序列。
1.*进行查找,一是光标会跳到下一个匹配项上,二是所有出现这个词的地方都会被高亮显示出来。如果没有高亮,运行:set hls
区块链可以说是互联网成立以来最重要和最具颠覆性的技术之一。它是比特币和其他加密货币背后的核心技术,在过去几年引起大家广泛的关注。 区块链的核心是一个分布式数据库,允许双方直接交易,而无需中央机构,也就是通常大家所说的"去中心化"。"去中心化"这个简单而重要的概念对银行、政府和市场等机构具有重大意义,可以说,任何依赖中央数据库作为核心竞争优势的企业或组织都可能受到区块链技术的挑战甚至颠覆。 本文的目标是给你一个区块链技术的实用介绍,而不是炒作比特币和其他加密货币概念。第1节和第2节介绍了区块链一些核心概念
Python 内置了强大的数据结构,比如列表、元组、字典,让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来,但是正是因为 Python 做了太多,让我们忽视了很多细节,本文通过解析 CPython 源码,介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
文件操作的时候使用with语句可以自动调用关闭文件操作,即使出现异常也会自动关闭文件操作。
对于许多开发人员而言,编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多,常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关,这只会增加压力。
The numberic keypad on your mobile phone looks like below: 123 456 789 0 suppose you are holding your mobile phone with single hand. Your thumbpoints at digit 1. Each time you can 1)press the digit your thumbpointing at.2)moveyour thumb right,3)move your thumb down. Moving yourthumb left or up is not allowed. By using the numeric keypad under above constrains, you can producesome numbers like 177 or 480 while producing other numbers like 590 or52 is impossible. Given a number K, find out the maximum number less than or equal to Kthat can be produced.
前一段时间和同事聊到Python技术知识,发现自己对生成器,迭代器傻傻分不清楚,于是乎查文档,找资料,有了此文。
在之前的博客也有提到,数值型数据结构在这里就不过多介绍了。在这里提及一些需要知道的知识点。
这是你将要输入的下一个 Python 脚本,它向你介绍了if语句。输入这个代码,确保它能够完美运行,然后我们将看看你的练习是否有所收获。
问题描述:将一个三位整数反转并输出。如输入123,输出321;输入900,输出9。
当数据项存储在诸如列表的集合中时,我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中,这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的,我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
能够手不离键盘快速的书写,代码,文件等,但是要练熟了才能形成战斗力,否则几乎寸步难行。。
单调栈的实质是有单调性的栈,包括单调递增栈和单调递减栈。通过栈的入栈和出栈维护一个动态的滑动窗口,然后栈顶元素是该窗口的最大值或最小值,通过一次遍历,就可以计算出所有元素的下一个较大值或较小值。
vim就不多介绍了,很好用很强大。在windows下可以用gvim,配置一下_vimrc文件,再配合cscope和ctag等工具,就是一个功能强大的IDE。
上一节我们已经可以获取到网页内容,但是获取到的却是一长串的 html 代码,并不是我们想要的数据。那这一节,我们就来看看怎么去解析这些网页,轻松的拿到我们想要的数据。
散列表是一种常用于实现关联数组或映射的数据结构,它通过将键映射到值的方式,能够实现快速的数据检索。在本文中,我们将深入讲解Python中的散列表,包括散列函数、冲突解决方法、散列表的实现和应用场景,并使用代码示例演示散列表的操作。
理解和掌握堆(Heap)数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构,常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用,包括最小堆和最大堆,以及它们的应用场景。
有时候,这些数据中会包含大量文本语料。比如,假如我们需要搞清楚「xxx文件 」中谁给谁发送过邮件,那么我们就要筛查 1150 万份文档!我们可以采用人工方式,亲自阅读每一封电子邮件,但我们也可以利用 Python 的力量。毕竟,代码存在的意义就是自动执行任务。
假设你们班级100个同学每个人的学号是由院系-年级-班级和编号组成,例如学号为01100168表示是1系,10级1班的68号。为了快速查找到68号的成绩信息,可以建立一张表,但是不能用学号作为下标,学号的数值实在太大。因此将学号除以1100100取余,即得到编号作为该表的下标,那么,要查找学号为01100168的成绩的时候,只要直接访问表下标为68的数据即可。这就能够在O(1)时间复杂度内完成成绩查找。
散列表(或哈希表,HashMap)是一种最优时间复杂度可以达到O(1)的数据结构,其原理是根据指定键的hash值来确定它在表中的大致位置,之后再去寻找。在介绍这个数据结构如何实现之前,先让我们看看散列函数的相关知识。
将较为高级的计算机语言L1转化为较为低级的计算机语言L0(计算机实际执行的语言),这一转化过程称为程序翻译,翻译的工具称为编译器。然后交给计算机执行。L1这种就叫编译型(翻译型)编程语言,有C/C++、Object-C、Golang等
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顺序查找的基本思想:从表的一端开始,顺序扫描线性表,依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较,若当前扫描到的结点关键字与 K相等,则查找成功;若扫描结束后,仍未找到关键字等于 K的结点,则查找失败。
加入我们想要生成一个list,它的内容是从1到8的整数,我们可以用list(range(1:9))来进行生成:
链表、列表,说起来有点相似,作用也有点类似,但可别傻傻分不清楚。我们一般说的列表,是一个连续的序列,用来存储一组数据。而链表,虽然也是有序的存储结构,但它不限定要“连续”的。
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后,它也逐渐取代 Java,成为编程界的头牌语言。
线性查找算法是最简单的查找算法之一。线性查找算法的输入是一个数组或列表和项,该算法查找数组中是否存在该项。如果找到该项,则返回其索引;否则,可以返回null或你认为在数组中不存在的任何其他值。
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性,使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量 _xxx 不能用’from module import *’导入 __xxx__ 系统定义名字 __xxx 类中的私有变量名 核心风格:避免用下划线作为变量名的开始。 因为下划线对解释器有特殊的意义,而且是内建标识符所使用的符号,我们建议程序员避免用下划线作为变量名的开始。一般来讲,变量名_xxx被看作是“私有 的”,在模块或类外不可以使用。当变量是私有的时候,用_xxx 来表示变量是很好的习惯。因为变量名__xxx__对Python 来说有特殊含义,对
本文是在阅读Aditya Bhargava先生算法图解一书所做的总结,文中部分代码引用了原文的代码,在此感谢Aditya Bhargava先生所作出的这么简单的事例,对基础算法感兴趣的朋友可以阅读原文。由于本人也是编程初学者,所以本书比较浅显易懂,所介绍的算法配上插图也十分易懂,这里只是介绍几种最基础的算法由浅入深以帮助理顺一些简单的思维逻辑。
说到面向对象,就少不了研究面向对象的特点(继承,封装,多态)。Python中类的继承的关键是正确使用super()函数,而这恰好是我们理解最不好的地方。先看看一般类的继承的代码(关于我写的类的详解1就
例1: print(type(p.contents)) #list print(p.contents) #可通过索引获取它的某一个元素。
选择指定符号 (", ', ), }, ]) 区域内的内容 举个例子 : [ a + cda [daff ] ], 当前光标在 [daff] 范围
无论是顺序表还是树表,查找数据元素时要进行一系列的键值比较的过程,为了减少比较次数,就需要使数据元素的存储位置和键值之间建立某种联系,为此我们就需要使用散列技术动态查找表。首先我们需要熟悉几个基本一概念:
散列表是一种动态的集合,它支持插入,检索,删除等字典操作。散列表是数组的扩展,一般的数组可以在 O(1) 的时间复杂度内进行随机读取,而散列表则使用一个特殊的函数来为各个元素分组在查找元素,只需要用特殊函数计算一次,就可以知道元素存放的位置
本文选自 Python 的官方文档。它列举了 27 个设计及历史的问题,其中有些问题我曾经分享过,例如为什么使用显式的 self、浮点数的问题、len(x) 而非 x.len() 等等。大部分的回答很简略精要,适合在空闲之余翻阅。建议你先收藏起来,随时查看,温故知新。
Guido van Rossum 认为使用缩进进行分组非常优雅,并且大大提高了普通 Python 程序的清晰度。大多数人在一段时间后就学会并喜欢上这个功能。
https://docs.python.org/zh-cn/3.7/faq/design.html
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