#根据元素查找索引 2 ---- 2、列表的遍历 >>> for i in shoplist: ... ...循环 2、后面跟上for循环，可以有多个for循环，也可以在for循环后面再加个if条件 3、for循环后面可以是任何方式的迭代器(元组,列表,生成器..)...，字典生成器可以接受迭代的键值对 d = dict((k,v) for (k,v) in iterable) 2、在python2.7或3以后，可以直接使用字典推导式语法 ...d = {k:v for k,v in iterable} 3、python2.7以上兼容两种写法，python2.6只能使用第一种 4、可以用任何方式的迭代器(元组，列表，字典...)...{n}来匹配对应的参数，如上面的方法3 注：C#格式仅Python2.7以上版本可以使用 7.2、列表格式化 >>> msg = ['name','Alice'] >>> print '%s:%s'%
所有这些都是完成类似任务的方法：对列表或数组中的值排序。例如，简单的选择排序重复查找列表中的最小值，并进行交换直到列表是有序的。...对于N个元素的列表，它需要N个循环，每个循环都执行大约N个比较，来查找要交换的值。...print(i) # [1 0 3 2 4] 此结果的第一个元素给出最小元素的索引，第二个值给出第二小元素的索引，依此类推。...(x, 3) # array([2, 1, 3, 4, 6, 5, 7]) 请注意，结果数组中的前三个值是数组中的三个最小值，其余数组位置包含其余值。...如果我们只是对最近的k个邻居感兴趣，我们所需要的就是对每一行进行分区，以便最小的k + 1个平方距离首先出现，更大的距离填充数组的剩余位置。
(要求;不允许使用数组作辅助空间)。 正确答案 PS：||代表注释 1．[题目分析] 题目要求按递增次序输出单链表中各结点的数据元素，并释放结点所占存储空间。...应对链表进行遍历，在每趟遍历中查找出整个链表的最小值元素，输出并释放结点所占空间；再查次最小值元素，输出并释放空间，如此下去，直至链表为空，最后释放头结点所占存储空间。...=null） ∥循环到仅剩头结点。 {pre=head； ∥pre为元素最小值结点的前驱结点的指针。 p=pre->next； ∥p为工作指针 while（p->next!...=null） { if（p->next->datanext->data）pre=p；∥记住当前最小值结点的前驱 p=p->next； } printf（pre->next->data）；∥输出元素最小值结点的数据...[算法讨论] 算法中使用的指针变量只有pre，p和u三个，请读者细心体会。要注意没特别记最小值结点，而是记其前驱。
检查完所有的元素之后，最小的元素会被放在数组的第一个位置，然后算法会从第二个位置继续。这个过程进行到数组的倒数第二个位置时，所有的数据便完成了排序。 原理： 选择排序用到双层嵌套循环。...外循环从数组的第一个元素移动到倒数第二个元素；内循环从当前外循环所指元素的第二个元素开始移动到最后一个元素，查找比当前外循环所指元素小的元素。每次内循环迭代后，数组中最小的值都会被赋值到合适的位置。...初始列表为： E A D H B 第一次排序会找到最小值，并将它和列表的第一个元素进行交换： A E D H B 接下查找第一个元素后面的最小值（第一个元素此时已经就位），并对它们进行交换： A B D...我们需要两个排好序的子数组，然后通过比较数据的大小，先从最小的数据开始插入，最后合并得到第三个数组。然而，实际上操作的相当大的数据的时候，使用归并排序是很耗内存的，这里我们了解一下就行。...你每猜一个数字，你的朋友将会作出下面三种回应之一： 猜对了 猜大了 猜小了 这个游戏很简单，如果我们使用二分查找的策略进行的话，我们只需要经过短短的几次就确定我们要查找的数据了。
检查完所有的元素之后，最小的元素会被放在数组的第一个位置，然后算法会从第二个位置继续。这个过程进行到数组的倒数第二个位置时，所有的数据便完成了排序。 原理： 选择排序用到双层嵌套循环。...外循环从数组的第一个元素移动到倒数第二个元素；内循环从当前外循环所指元素的第二个元素开始移动到最后一个元素，查找比当前外循环所指元素小的元素。每次内循环迭代后，数组中最小的值都会被赋值到合适的位置。...初始列表为： E A D H B 第一次排序会找到最小值，并将它和列表的第一个元素进行交换： A E D H B 接下查找第一个元素后面的最小值（第一个元素此时已经就位），并对它们进行交换： A B D...归并排序 原理: 把一系列的排好序的子序列合并成一个大的有序序列。从理论上讲，这个算法很容易实现。我们需要两个排好序的子数组，然后通过比较数据的大小，先从最小的数据开始插入，最后合并得到第三个数组。...你每猜一个数字，你的朋友将会作出下面三种回应之一： 猜对了 猜大了 猜小了 这个游戏很简单，如果我们使用二分查找的策略进行的话，我们只需要经过短短的几次就确定我们要查找的数据了。
---- 选择排序： 文字描述：对一个序列A中的元素A[1]~A[n],令i从1到n枚举，进行n趟操作，每趟从待排序部分【i,n】中选择最小的元素，令其与待排序部分的第一个元素A[i]进行交换，这样元素...2.对每一对相邻元素做同样的工作，最后的元素应该会是最大的数。 3.针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 4.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。...，len个数进行len-1趟 for (j=0; j循环为每趟比较的次数，第i趟比较len-i次 if (arr[j]...优化：在0~i-1个有序元素给第i个元素寻找插入的位置时，使用二分查找法可以有效提高查找插入位置的时间效率，经过优化的插入排序称为折半插入排序 ---- 折半插入排序： Java代码： public static...容器配合使用（想了解的请点击如下链接） 参考：1044题-[编程拓展]三个字符串的排序-题解(STL—-vector+sort) 2.cmp()实现 （1）从大到小 bool cmp(int a,int
f中读取的每一行做模式匹配的判断，如果不匹配则放入pre_lines队列中去，继续查找下一行，只保存最大能允许的行数，这个有参数maxlen控制，多出的数据则覆盖前面的，直到匹配到了需要的关键字，则返回一个生成器...sys.argv[1] pattern = sys.argv[2] keep_num = int(sys.argv[3]) with open(log_file) as f: #这个循环就是从...比如 defaultdict（set）这里传入了一个set类型，这表示其中的keys为集合，要在key中加入数据则要使用集合的内置add方法，对应的value也会符合集合的特点，无序性，唯一性。...value，这里要使用set类型。...words = re.findall(r"\w+",f.read().lower()) #Counter方法可以从一个列表中统计每个元素出现的次数，.most_common（n）用于筛选出出现次数最多n
选择排序 思想(从小到大) 每一趟从待排序的记录中选出最小的元素，顺序放在已排好序的序列最后，直到全部记录排序完毕 分析 假设数组中有个n元素 第一趟：在整个数组中选择出最小的元素，和数组中的第一个元素交换位置...，那么此时的第一个元素就是最小的 第二趟： 从第二个元素开始再次查找剩余数组中最小的元素，和数组中的第二个元素交换位置，那么此时的第一个和第二个元素就是最小的 第三趟： 从第三个元素开始再次查找剩余数组中最小的元素...，和数组中的第三个元素交换位置，那么此时的前三个就是从小到大的排序 第四趟………………………….第n-1趟 选择排序 思想(从小到大) 每一趟从待排序的记录中选出最小的元素，顺序放在已排好序的序列最后，...直到全部记录排序完毕 分析 假设数组中有个n元素 第一趟：在整个数组中选择出最小的元素，和数组中的第一个元素交换位置，那么此时的第一个元素就是最小的 第二趟： 从第二个元素开始再次查找剩余数组中最小的元素...，和数组中的第二个元素交换位置，那么此时的第一个和第二个元素就是最小的 第三趟： 从第三个元素开始再次查找剩余数组中最小的元素，和数组中的第三个元素交换位置，那么此时的前三个就是从小到大的排序 第四趟…
有序数组相对于无序数组的性能优势 在实现上，无序数组和有序数组的性能差异， 本质上是顺序查找和二分查找的性能差异。...关于顺序查找和二分查找的区别可以看下我的上一篇博客 【算法】二分查找/插值查找/斐波那契查找 三个成员变量，一个核心方法 我们使用的有序数组类的代码结构如下图所示： （二分查找字典） public class...所以要添加i<N这个判断条件 for循环里的判断条件 for循环里执行的操作是： 将数组keys和vals中大于给定key和val的元素全部右移一位。...key的最小值。...有序数组和无序链表的性能差异， 本质上还是顺序查找和二分查找的性能差异。
按照秒来执行定时任务 由于crontab的最小执行单元是分钟，所以，如果要事先秒级别的定时任务的话，可以采用以下几种方案 1：sleep函数 通过设置多个定时器，折算成秒，假设需要20s，触发一次...，需要的定时器个数为n=60/20=3个，然后 * * * * * /usr/local/bin/python2.7 my.py * * * * * sleep 20; /usr/local/bin.../python2.7 my.py * * * * * sleep 40; /usr/local/bin/python2.7 my.py 2：shell脚本中通过sleep函数进行设置 注意：...对于上述方法如果间隔的秒数太少，例如1秒执行一次，这样就需要在crontab 加入60/1=60条语句。简直是坑死了，可以采用下面的shell脚本实现，以脚本中的循环方式避免相似命令重复书写。...例如需要每7秒执行一次，就需要找到7与60的最小公倍数，7与60的最小公倍数是420（即7分钟）。将 test.sh step的值为7，循环结束条件i<420即可。
二分查找 算法描述： 前提：有已排序数组 A 定义左边界 L、右边界 R，确定搜索范围，循环执行二分查找（3、4两步） 获取中间索引 M = Floor((L+R) /2) 中间索引的值...③ A[M] 的其它元素都小于 T，无需比较，中间索引右边去找，M + 1 设置为左边界，重新查找 当 L > R 时，表示没有找到，应结束循环 算法实现： public...48 的结点时，查找成功需要比较的次数 使用二分法在序列 1,4,6,7,15,33,39,50,64,78,75,81,89,96 中查找元素 81 时，需要经过（ ）次比较 在拥有128...，每一轮从未排序的子集中选出最小的元素，放入排序子集。...（需要一个索引指向最小值） 重复以上步骤，直到整个数组有序 优化点：为减少交换次数，每一轮可以先找最小的索引，在每轮最后再交换元素 算法实现 java C public static void
return i; } 如果func(i)函数是在i上单调的函数，一定可以使用二分查找技巧优化 for 循环。...「在i上单调的函数」是指func(i)的返回值随着i的增加而增加，或者随着i的增加而减小。 为什么满足这个条件就可以使用二分查找？因为这个逻辑和「在有序数组中查找一个元素」是完全一样的呀！...把nums分割成m个子数组，相当于在len(nums)个元素的序列中切m - 1刀，对于每两个元素之间的间隙，我们都有两种「选择」，切一刀，或者不切。...那么应该使用搜索左侧边界的二分查找，还是搜索右侧边界的二分查找呢？...，因为我们的算法会返回最小的那个max，所以应该使用搜索左侧边界的二分查找算法。
这里的思路是： 首先定义出数组，在定义一个中间变量zj 然后一个for循环控制比较的轮次，所以这里i从1开始，循环中i循环的轮次是数组长度-1，然后里面在嵌套一个for循环控制每一轮比较的次数...//不确定循环次数，使用while玄幻 //定义中间值等于最大值和最小值和的一半 var zjx = parseInt((minx+maxx)/2);...在上面的二分法中： 首先定义最大值 maxx，最小值 minx 中间值 zjx 也可以再循环中定义 我们不能确定循环的次数，所以这里使用 while 循环 首先找出中间值，中间值等于最大值和最小值的和除以...2 如果要查找的数等于中间值，输出 如果中间值大于要查找的数，说明要查找的数比中间值小，在中间值左边，然后把中间值作为最大，继续循环 如果中间值小于要查找的数，说明要查找的数比中间值大，在中间值右边，然后把中间值作为最小...，继续循环 如果遇到还剩下两个数的情况，这两个值就一个大的是最大值，一个小的是最小值，取出的中间值因为在程序中去掉了分数，只留整数，所以中间值也就是最小值，这时判断要查找的数是否是中间值即最小值右边的数即最大值
只不过在归纳法中，归纳步是无限地使用的，而这里存在循环终止，停止归纳。 ---- 用循环不变式验证插入排序 初始化: 从上面的代码可以看到。...，因为for循环最后会多执行一次第三个递增语句。 ...冒泡排序 冒泡排序的得名来自于其算法的过程类似于冒泡：以从小到大的顺序来说，每次交换相邻的两个元素，直至最小的元素冒泡到未排序的部分最左边。...其java实现代码如下： private static void bubbleSort(int[] arr) { // i可以看做是未排序数组的最左端元素下标，每次循环最左端冒泡出最小的元素...，只不过选择排序是每次遍历未排序部分选择最小元素，冒泡排序时对未排序部分依次两两对比。
数组的遍历 前面我们是通过下标一个个从数组中取出元素的，这种在数组中元素比较多的情况下，会比较麻烦这时我们可以考虑使用前面介绍的循环来实现。...(二分查找) 前提条件：只能够针对排好序的数据进行查找 查找思路：每次都实现查找数据的中间元素，将需要找的数据和中间那个元素进行比较，这样查找可以减少至少一半的效率 8.增强版for循环 增强版for循环也称为...相对于之前的普通for循环要简洁一些 语法格式： for(元素类型 元素变量 : 遍历对象 ){ // 循环体 使用元素变量 } package com.bobo.array; public...class ArrayDemo04 { /** * for(元素类型 元素变量 : 遍历对象 ){ // 循环体 使用元素变量 } * @param args */ public...： 外层循环控制一维数组的个数 内存循环控制每一个一维数组的元素个数 11.4 课堂案例 1.统计三个班级中的学员的成绩的平均分 package com.bobo.array; public class
数据结构具体指同一类数据元素中各元素之间的相互关系，包括三个组成成分，数据的逻辑结构、存储结构和数据运算结构。...所以在插入待排元素时可以使用折半查找的方式更快速的确定新元素的位置，当元素个数较多时，折半插入排序优于直接插入排序。...选择排序介绍 选择排序的核心思想是：每一趟从无序区中选出关键字最小的元素，按顺序放在有序区的最后（生成新的有序区，无序区元素个数减1），直到全部排完为止。...直接选择排序 也称简单选择排序，整个过程就是每一趟都将无序区中的所有元素进行逐一比较，找到最小的元素，与无序区中的首个元素进行交换，有序区长度加1，无序区长度减1。...时间复杂度 了解了算法的核心思想后可以发现，整体的排序趟数（外循环）与每趟排序中的元素比较次数（内循环）均和序列的初始顺序无关，因此时间复杂度T(n)= n ( n − 1 ) 2 \frac{n(n-
以此类推，无序序列中最小的值就会被冒到序列的起始位置。 每轮冒泡都会从无序序列中冒出那个最小的值，所以经过n(数列有n个值)次冒泡后，我们的数列就是有序的了。...在下方第一步中就是按照增量为5的方式进行分组的。我们将为一组的元素使用直线进行相连，分完组后，我们就将组内中的元素进行插入排序。...在下方代码中，最外层循环负责增量的生成和缩减，里边的双重循环就是我们之前我们插入排序的代码，不步长要使用我们希尔排序生成的step，具体代码如下所示： ?...下方是对下方步骤的详细介绍： 初识状态下，我们整个数组就是无序的，从整个数组中我们找到了最小的元素35，其下标为5。然后将35与无序序列第一个元素62进行交换。...代码实现起来还是比较简单的，就是通过一个循环，不断的从无序序列中选出那个最小的值与无序序列中的第一个值进行交换即可。下方第一个框中就是从无序序列中查找最小的那个值的代码，第二个框就是交换的过程。
<= outer - 1; inner++) { //每轮内层循环都从头开始逐个比较两个相邻元素, 每次循环比较索引+1...然后, 将最小的元素放置在第 0 个位置上, 接着再从第1 个位置开始重复以上操作, 一直到第N-1个元素完成这种选择排序后才终止. 。 在选择排序算法中使用了两层循环....外层循环从数组的第一个元素移动到数组第N-1个元素, 而内层循环则从数组的第二个元素移动到数组的最后一个元素, 并且内循环遍历一遍之后, 就会把找到的最小值赋值到本轮内循环最开始的索引位置上....++) { min = outer; //先将最小值索引指向当前外层循环变量对应的索引处 //内层循环从外层循环的索引后面一位开始, 到最后一个元素结束...下面是代码: (注释掉三个排序函数中的this.
第一种查找算法，使用find()函数在vector容器中查找特定元素，如果查找成功，则输出元素在容器中的位置（下标）。注意，该函数仅查找序列中的第一个符合条件的元素。...最后，使用for循环遍历这两个容器，并输出它们所包含的元素。...最后使用for循环遍历合并后的vect容器，并输出它们所包含的元素。...最后，代码使用循环遍历表示vector容器内部的元素，并输出每一个元素的值。...此函数也接受一个vector容器，并返回其中随机抽取的一个元素。 在main()函数中，将标准库和boost版本的随机函数各循环执行了10次，并在每轮循环中输出从vector容器中随机取出的元素。
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