一个算法应该具有以下五个重要的特征： 有穷性：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； 确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义； 输入项：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，...二、python中的常见算法 冒泡排序 效率：O(n2) 原理： 比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换他们两个； 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。.../usr/bin/env python3 #_*_ coding:utf-8 _*_ #Author:wd def quick_sort(data,left,right): """ 快速排序...data_list) #结果： #pre: [3, 66, 58, 34, 33, 50, 6, 21, 1] #after: [1, 3, 6, 21, 33, 34, 50, 58, 66] 参考资料： Python...入门系列教程 python入门 Python入门基础教程 快速学习python基础 建立python语言世界
Python是如何进行内存管理的: Python内存空间是以Python私有堆的形式进行管理的。...所有的Python对象和数据结构都存放在一个私有堆中。解释器可以访问私有堆，而程序员不可以。 将Python堆空间中的内存分配给Python对象的工作是由Python内存管理器完成的。...） 题目：有一家公司要提高利润，有三个方案，第一个是先提高m%,再此基础上再提高n%。...第二个方案是先提高n%,再此基础上再提高m%,第三个方案是每次都提高(m+n)/2%，请问哪种方 案提高利润最多?...这无疑是1号能够获取最大收益的方案了 华为2012算法题 题目: 有栋建筑物高100层。若从第N层或更高的楼层扔下来，鸡蛋就会破掉。若从第N层以下的楼层扔下来则不会破掉。
前言 数据结构和算法是程序的 2 大基础结构，如果说数据是程序的汽油，算法则就是程序的发动机。 什么是数据结构？ 指数据在计算机中的存储方式，数据的存储方式会影响到获取数据的便利性。...常见算法思想 2.1 穷举算法思想 穷举算法也称为枚举算法或暴力破解法，是一种原始算法。 什么是原始算法? 要了解原始算法的概念，就需要理解计算机的思维模式。...穷举算法的结构有一个较大的特点，往往会出现循环语法结构层层嵌套。 在此基础上思考，是否存在优化方案，可以减少循环次数。 题目中还有一个隐式条件，我很爱编程中的每一个汉字所对应的数字不能相同。...2.3 递归算法 具体解决问题时，总是一种算法借鉴另一种算法，或一个算法中融入另一种算法。算法之间互相交织、迭代而诞生出新的算法。...总结 本文介绍了常见的几种基础算法 ，除些之外，还有更多算法思想。如动态规划、摸拟思想……限于篇幅原因，本文中即不一一罗列，也不深研算法内在细节。
Python基础-排序算法 对于给定的一组数据，我们希望能够对其中的元素进行排序，让其中的元素按照某种顺序排列，这就是排序算法的基本要求。...排序算法广泛应用于数据处理，例如在一张电影票房榜中，我们希望能够将电影按照票房高低进行排序，这样我们就能够找出票房最高的电影。 在Python中，我们可以使用内置的sorted函数来对数据进行排序。.../usr/bin/python3 -- coding: utf-8 -- movies = [("Citizen Kane", 1941), ("Spirited Away", 2001), ("It's
K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。...什么是K最近邻算法？ K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即最近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...KNN算法不需要训练模型，而是利用训练集中的数据进行预测。 KNN的原理 KNN算法的原理非常简单，主要包括以下几个步骤： 计算距离：计算测试样本与训练样本之间的距离，通常使用欧氏距离或曼哈顿距离。...Python实现KNN算法 下面通过Python代码演示如何实现KNN算法： import numpy as np class KNN: def __init__(self, k=3):...通过本文的介绍，你已经了解了KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。希望本文能够帮助你更好地理解和应用KNN算法。
冒泡排序法是一种基础的排序算法，其基本思想是通过相邻元素之间的比较和交换，使得每一轮循环都能将当前未排序的最大（或最小）元素“冒泡”到序列的最末端，直到整个序列全部有序。...下面是一个使用Python编程语言实现冒泡排序的例子： def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): # 每一轮循环
for (auto x : a) cout << x << " "; return 0; } ---- 02.第k个数 题目描述 给定一个长度为 n 的整数数列，以及一个整数 k，请用快速选择算法求出数列从小到大排序后的第...这里可以运用我们性价比最高，代码最好写，效率特高的归并排序算法 归并排序中的左数组和右数组在内部都是有序且相对原数组中的位置都是从左到右的，我们可以利用这一性质当我们判断左数组中的某一个元素(下标为i)...l = mid + 1; // r = mid - 1; } // 如果是整数二分最终得到的l和r必定相等而且满足 check(l) 且 check(r); 当然本题用c++的算法库的二分查找函数...r + 1 >> 1; if(a[mid] <= x) l = mid; else r = mid - 1; } cout << l << endl; } } 算法库二分...l); return 0; } 高精度 01.高精度加法 02.高精度减法 03.高精度乘法 04.高精度除法 前缀和与差分 01.前缀和 02.子矩阵的和 03.差分 04.差分矩阵 双指针算法
逻辑回归是一种常用的分类算法，尤其适用于二分类问题。本文将介绍逻辑回归的原理、实现步骤以及如何使用Python进行逻辑回归的编程实践。 什么是逻辑回归？...尽管名字中含有“回归”，但实质上是一种分类算法。逻辑回归通过将特征值的线性组合传递给一个称为sigmoid函数的激活函数，将线性输出转换为概率输出，从而进行分类。...梯度下降优化：利用梯度下降算法更新模型参数，使损失函数最小化。 预测：根据模型输出的概率值进行分类预测。...Python实现逻辑回归 下面我们通过Python代码来演示如何实现逻辑回归： import numpy as np class LogisticRegression: def __init_...通过本文的介绍，你已经了解了逻辑回归的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。希望本文能够帮助你更好地理解和应用逻辑回归算法。
随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一颗弱学习器，通过投票或平均的方式来提高整体的准确率和稳定性。...本文将详细介绍随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是随机森林？ 随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来进行分类或回归。...Python实现随机森林 下面我们通过Python代码来演示如何使用随机森林进行分类： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection...总结 随机森林是一种强大的机器学习算法，它在许多实际问题中都表现出色。通过本文的介绍，你已经了解了随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。...希望本文能够帮助你更好地理解和应用随机森林算法。
最近利用晚上闲下来的时间整理了一些基础的排序算法，这些排序算法一般的就是在学习数据结构的时候都是要求掌握的，作为一个开发者来说，会排序那是最基础的技能，也是最重要的技能，下面我们就一起来看看吧！...一趟快速排序的算法是： 1）设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1； 2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]; 3）从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索...另外，i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候，此时令循环结束） 代码，使用递归算法来实现： def quick_sort(arr, low, high): # temp = a[0]...i in range(j,len(a)-1): if a[count] > a[i+1]: count = i+1 #python...如此反复执行，便能得到一个有序序列了 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。
Python 算法基础篇：回溯算法的原理与应用 引言 回溯算法是一种经典的算法技术，它在解决组合、排列、子集和图问题等方面表现出色。...本篇博客将详细解释回溯算法的原理，探讨回溯算法的应用，并通过实例代码演示它在问题求解中的灵活运用。 ❤️ ❤️ ❤️ 1....回溯算法的概念 回溯算法是一种通过逐步试错的方式来搜索解空间，从而求解问题的算法技术。在回溯算法中，系统尝试在当前状态下做出一步决策，然后检查该决策是否导致了问题的解或者更进一步的问题。...回溯算法的基本思想类似于深度优先搜索，但它更加灵活和高效。 2. 回溯算法的原理 回溯算法的核心原理是使用递归函数来进行状态的枚举和回退。...回溯算法的应用 回溯算法在组合、排列、子集和图问题等方面有着广泛的应用。除了上述的实例外，回溯算法还可以用于解决八皇后问题、解数独等经典问题，以及一些更加复杂的组合优化问题。
决策树是一种常用的机器学习算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。它的工作原理类似于人类的决策过程，通过对特征的问询逐步进行分类或者预测。...本文将详细介绍决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是决策树？ 决策树是一种基于树结构的分类和回归算法，它通过一系列的问题对数据进行拆分，直到最终得到预测结果。...Python实现决策树 下面我们通过Python代码来演示如何使用决策树进行分类： from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import...总结 决策树是一种直观且易于理解的机器学习算法，在实际应用中有着广泛的应用。通过本文的介绍，你已经了解了决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。...希望本文能够帮助你更好地理解和应用决策树算法。
Python大牛讲解算法基础入门实例~想学习速度哦！
Python 算法基础篇：什么是算法及其重要性 引言 算法是计算机科学中的基础概念之一，它是解决问题的一系列步骤和规则。无论是编写一个简单的程序还是开发一个复杂的应用，算法都是不可或缺的。...无论是网络路由、图像处理、自然语言处理还是人工智能，算法都是解决这些问题的基础。通过深入理解问题并设计适当的算法，我们可以以更高效和可靠的方式解决这些挑战。...算法实践与 Python Python 是一种流行的编程语言，它非常适合实现算法。 Python 具有简洁而易读的语法，丰富的标准库和强大的第三方库支持。...结论 本篇博客介绍了算法的概念及其在计算机科学中的重要性。算法是计算机科学中不可或缺的基础，它们可以帮助我们解决各种问题，提高程序性能，并优化资源利用。...Python 作为一种流行的编程语言，提供了丰富的工具和库来实现和应用各种算法。 通过实际示例，我们展示了 Python 中算法的实际应用，包括线性搜索和快速排序算法。
不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。一起看一下前6种排序算法，看看如何在Python中实现它们。...归并排序 归并排序是分而治之算法的完美例子。...它简单地使用了这种算法的两个主要步骤： (1)连续划分未排序列表，直到有N个子列表，其中每个子列表有1个“未排序”元素，N是原始数组中的元素数。...快速排序 快速排序也是一种分而治之的算法，如归并排序。虽然它有点复杂，但在大多数标准实现中，它的执行速度明显快于归并排序，并且很少达到最坏情况下的复杂度O(n²) 。
-43ea9aa02889 注：本文的相关链接请点击文末【阅读原文】进行访问 算法基础：五大排序算法Python实战教程 ?...排序算法的复杂度 排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试，还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。...让我们看一下前6种排序算法，看看如何在Python中实现它们！ 冒泡排序 冒泡排序通常是在CS入门课程中教的，因为它清楚地演示了排序是如何工作的，同时又简单易懂。...阅读原文】： https://ai.yanxishe.com/page/TextTranslation/1374 AI研习社每日更新精彩内容，观看更多精彩内容： AI/机器学习年度2018年度进展综述 算法基础...：五大排序算法Python实战教程 手把手：用PyTorch实现图像分类器（第一部分） 手把手：用PyTorch实现图像分类器（第二部分） 等你来译： 对混乱的数据进行聚类 初学者怎样使用Keras进行迁移学习
Python 算法基础篇之最小生成树算法： Prim 算法和 Kruskal 算法 引言 在图论中，最小生成树是一个重要的概念，它是一个连通图的子图，包含图中的所有节点，并且边的权重之和最小。...Prim 算法和 Kruskal 算法是两种常用的最小生成树算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。...最小生成树问题在不同的应用场景中有不同的解决方法，其中 Prim 算法和 Kruskal 算法是两种常见且高效的解决方法。 2. Prim 算法 Prim 算法是一种用于寻找最小生成树的贪心算法。...2.1 Prim 算法的实现 下面是 Prim 算法的 Python 实现： import heapq def prim(graph, start): min_spanning_tree =...3.1 Kruskal 算法的实现 下面是 Kruskal 算法的 Python 实现： def find(parent, node): if parent[node] !
1. opencv-python介绍 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了用于处理图像和视频的各种功能和算法。...3.特征检测和描述：OpenCV 提供各种特征检测和描述算法，包括关键点检测（如 Harris 角点检测、FAST 特征检测等）、特征描述（如 SIFT、SURF、ORB、BRISK 算法等）和特征匹配...5.图像分割和轮廓提取：OpenCV 提供了各种图像分割算法，如基于阈值的方法、基于边缘的方法（如 Canny 边缘检测）以及更高级的分割算法（如 GrabCut、分水岭算法等）。...OpenCV 支持多种编程语言，包括 C++、Python、Java 等。在 Python 中使用 OpenCV，可以通过安装相应的 Python 包 opencv-python 来使用。 2....for opencv-python 然后是通过下载离线的whl文件安装可以，whl包地址：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/
本文将详细介绍支持向量机的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是支持向量机？ 支持向量机是一种监督学习算法，它可以用于分类和回归任务。...训练模型：通过优化算法（如SMO算法）寻找最优的超平面。 预测：根据训练好的模型，对新的数据进行分类预测。...Python实现支持向量机 下面我们通过Python代码来演示如何使用支持向量机进行分类： from sklearn import datasets from sklearn.model_selection...总结 支持向量机是一种强大且灵活的分类算法，它在许多实际问题中都表现出色。通过本文的介绍，你已经了解了支持向量机的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。...希望本文能够帮助你更好地理解和应用支持向量机算法。
随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。简单来说，算法就是一个计算过程，解决问题的方法。...算法的特征 一个算法应该具有五个重要的特征： 有穷性(Finiteness)：算法的有穷性是指算法必须在执行有限的步骤之后终止。...算法的评定 同一问题可以用不同的算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。其一个算法的评价只要从(时间复杂度)和(空间复杂度)来考虑。...Python中的算法排序 一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢。...在Python中有个内置模块——heapq，其中可以用这个模块来实现堆排序 from cal_time import cal_time import heapq def sift(li, low, high
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
