可以看到,4种方法运行时间差别挺大的,列表连接(concat)最慢,List range最快,速度相差近 100 倍。append要比 concat 快得多。另外,我们注意到列表推导式速度大约是 append 两倍的样子。
二叉树(Binary tree)是树形结构的一个重要类型。二叉树特点是每个结点最多只能有两棵子树,且有左右之分。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式,二叉树的存储结构及其算法都较为简单,因此二叉树显得特别重要。
经过四十多天缓慢的刷题,现在进度大概是刷了八十多道 LeetCode 题,最近也在吸取过来人的经验,仍然需要对刷题计划进行调整。
https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum/
ADT(abstract data type)是由用户定义的数据类型,它制定了一组数据值的集合及可作用在这些数据值上的一组操作。ADT的定义与它的具体实现无关,因此只关注如何使用它,无需关注它的具体实现。
通过某种方式(例如对元素进行编号)组织在一起的数据元素的集合,这些数据元素可以是数字或者字符,甚至可以是其它的数据结构。
写优先队列也是在写爬虫的时候想到的,当时没想用PageRank算法(最终也没用),就直接用优先队列来放URL,但是发现Python没有优先队列。
刚开始学写代码的时候,我们都是想到什么就写什么,反正一个代码文件总归也不会太长。但等进一步深入编程之后,就不能没有章法地随便写了,也要讲究一些“套路”。“数据结构和算法”就是编程的重要套路之一。有了这些套路,我们可以更容易实现功能、让bug更少、代码运行效率更高、程序更容易维护和扩展。
一 list内置操作的时间复杂度 接下来简单说明几个重要的list内置操作的时间复杂度: index[]索引可以获取list中相应索引位置的元素,时间复杂度为O(1),表明通过一步操作就能够定位到索
给定一个非空列表和一个非负整数 k,把列表右侧的 k 位依次移动到左侧。例如:[1, 2, 3, 4, 5, 6],n 为3,则移动以后,变为:[4, 5, 6, 1, 2, 3]。
list 的数量是指 len(l)。分配的槽位数量是指在内存中实际分配的数量。通常情况,内存中分配的数量要大于 list 的数量。这是为了当添加新元素时,避免内存再分配。
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。
可以通过下标访问列表中的元素,下标从0开始。当下标超出范围时,会抛出IndexError异常。下标可以是负数,负数下标从右开始,与正数下标刚好相反。负数下标从-1开始。不管是正数的下标还是负数的下标,只要超出范围,就会抛出异常。
这道题是给一个温度列表,重新生成一个列表:对应位置是需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。
be a list of n distinct input integers. We call the pair (i, j) an inversion if i < j and
前面两篇文章,我们对算法以及时空复杂度进行了详细的讲解,但是,这其实是远远不够的,时空复杂度只是我们算法学习中的冰山一角,下面让我们通过数组的学习来正式打开算法与数据结构的大门吧!
知其然也要知其所以然,python中的容器对象真的不多,平常我们会很心安理得的根据需求来使用对应的容器,不定长数据用list,想去重用set,想快速进行匹配用dict,字符处理用str,可为何能实现这个效果呢?比如我们用list的时候,知道这玩意可以随意存储各种格式,存整型、浮点、字符串、甚至还可以嵌套list等其他容器,这底层的原理到底是用数组实现的,还是用链表?比如我们的字典,底层是用数组还是其他?如果是其他如哈希表,那又怎么实现输入数据的顺序排列?这次不妨一层层剖析,推演一番。贪多嚼不烂,本次就先对list进行分析
这道题是给一个数组,各个数字连除,通过加括号,使得除操作的结果最大。刚开始想着是遍历所有加括号的方式,然后求出最大结果。但是,发现加括号的规律很麻烦。
Python内置类型性能分析 timeit模块 timeit模块可以⽤来测试⼀⼩段Python代码的执⾏速度。 class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>) Timer是测量⼩段代码执⾏速度的类。 stmt参数是要测试的代码语句(statment); setup参数是运⾏代码时需要的设置; timer参数是⼀个定时器函数,与平台有关。 timeit.Timer.timeit(number=1000000) Timer类中测试语句执⾏速度的对象⽅法。number参数是测试代码时的测试 次数,默认为1000000次。⽅法返回执⾏代码的平均耗时,⼀个float类型的 秒数。 list的操作测试
Given an array of integers A, find the sum of min(B), where B ranges over every (contiguous) subarray of A.
Given a circular array (the next element of the last element is the first element of the array), print the Next Greater Number for every element. The Next Greater Number of a number x is the first greater number to its traversing-order next in the array, w
如果 a+b+c=1000,且 a^2+b^2=c^2(a,b,c 为自然数),如何求出所有a、b、c可能的组合? import time start_time = time.time() # 注
众所周知,在编程的世界里,数据结构作为程序员的一把利剑,能够帮助我们高效地处理和组织数据。数据结构主要分为线性结构和非线性结构两类。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。每种数据结构都有其独特的特点和适用场景,正确选择和应用能够极大地提高程序的效率和性能。
https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/
列表特性总结 列表的一些特点: 列表是最常用的线性数据结构 list是一系列元素的有序组合 list是可变的 列表的操作, 增:append、extend、insert 删:clear、pop、remove 改:reverse、sort 查:count、index 其他:copy >>> [a for a in dir(list) if not a.startswith('__')] ['append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'inser
这道题的关键在于如何执行替换操作,如果我们使用常规的从前往后遍历字符串替换空格,由于需要将 1 个字符替换为 3 个字符,因此替换时需要将当前字符后面的所有字符整体后移,这会导致总的时间复杂度达到
经典排序算法和python详解(三):归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序
算法的概念 算法是计算机处理信息的本质,因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地,当算法在处理信息时,会从输入设备或数据的存储地址读取数据,把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。 对于算法而言,实现的语言并不重要,重要的是思想。 算法可以有不同的语言描述实现版本(如C描述、C++描述、Python描述等),我们现在是在用Python语言进行描述实现。 算法的五大特性 输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有
定义:闭包是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体(即:闭包=函数+引用环境)(想想Erlang的外层函数传入一个参数a, 内层函数依旧传入一个参数b, 内层函数使用a和b, 最后返回内层函数)
线性表的顺序表示指的是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素,这种表示 也称作线性表的顺序存储结构或顺序映像。通常,称这种存储结构的线性表为顺序表(Sequent ial List
pop操作默认为删除表尾元素并将其返回O(1),指定非尾端位置为O(n)时间复杂度。
我们前面讲过list、deque、堆、字典树等高性能计算的技巧,这一节我们来整理一下Python中常用操作的时间复杂度。本文中的N表示容器的元素数量,K表示参数中元素的数量或参数的值。
抽象数据类型(ADT - Abstract Data Types) ------------> " 栈 " 是一个有次序的数据集,每个数据仅从" 栈顶 " 一端加入到数据集中,从数据集中移除,栈具有后进先出LIFO的特性.
https://leetcode-cn.com/problems/next-greater-element-i/
基本思想:从左到右遍历数组,比较相邻两个数字的大小,如果前者比后者大,则交换他们的位置(从小到大排列)。一次遍历,使得最大值到最右端。重复n次遍历,则数据为从小到大排列。
算法实现中经常需要构造和处理一些特殊的数据结构,Python 标准库中有一些模块可以帮到我们。
前言 本文主要介绍Python中的双端队列deque,具体会介绍: 什么是双端列表? Python列表与双端列表 双端列表的使用 a 什么是双端队列? deque的英文意思是Double-Ended
Python 列表/字典操作时间复杂度 #1 环境 Python3.7.3 #2 List 操作 操作说明 时间复杂度 index(value) 查找list某个元素的索引 O(1) a = index(value) 索引赋值 O(1) append(value) 队尾添加 O(1) pop() 队尾删除 O(1) pop(index) 根据索引删除某个元素 O(n) insert(index, value) 根据索引插入某个元素 O(n) iterration search(in) 列表搜索(其实就是in
我们已经知道算法是具有有限步骤的过程,其最终的目的是为了解决问题,而根据我们的经验,同一个问题的解决方法通常并非唯一。这就产生一个有趣的问题:如何对比用于解决同一问题的不同算法?为了以合理的方式提高程序效率,我们应该知道如何准确评估一个算法的性能。 通过本节学习,应掌握以下内容:
到达速率就是外部车辆进入优化路网在单位时间内的流量,每个进入的lane有不同的到达速率。
Given a sequence of n integers a1, a2, …, an, a 132 pattern is a subsequence ai, aj, ak such that i < j < k and ai < ak < aj. Design an algorithm that takes a list of n numbers as input and checks whether there is a 132 pattern in the list.
马上要把大话数据结构这本书看完啦,现在已经对数据结构有了一种系统上的了解,后面的事情就疯狂练习力扣上的编程题目啦,第九章是本书的最后一章,却是以前我学数据结构最先学的部分—–排序。
最近有些偷懒,距离上次更新也有两个星期了,原因我也很清楚,就是又开始有些迷茫了,购买了不少课程,仍不能减轻内心的焦虑。焦虑的原因还是想得太多,做得太少,总想一口吃个胖子,而实际上,学习是有滞后性的,而且因人而异,因此学习时不应报着是否有用无用的功利心态,书到用时方恨少,学习重在积累,你学习到的知识可能短期内用不到,但说不定未来某天某个时机,或者眼界的提升都有助于未来的选择和发展,这样想,内心平静了许多。其实脚踏实地的去干就行了,空想无用,不如学也。
https://leetcode-cn.com/problems/implement-queue-using-stacks/
比较好的做法还是先沟通确认清楚,看看大家是否针对的为同一场景,对某些名词的认识是否统一,其实就是对错误结论的再次确认。
0.说在前面1.数组中的第K个最大元素1.0 问题1.1 降序方法1.2 递归快排1.3 非递归快排1.4 最大堆排序1.5 最小堆排序2.二叉搜索树中第K小的元素2.0 问题2.1 递归中序遍历2.2 非递归中序遍历
添加 List.append('yy') #追加到末尾 List.insert(0,'yy') #追加到列首,适用场景是给Python添加环境变量时。 # 如: sys.path.insert(0,path) 修改 List[0] = 'yl' 删除 List.pop(0) #删除第一个数据 List.pop() #删除最后一个数据 List.pop(num) #删除指定位置数据 取值 List[0] #取第一个值List[0:5] #取前五个值List[-1] #取最后一个值 位置与统计 L
来源 | https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
来源:https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
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