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使用os.walk提取压缩文件并避免递归提取

作为一名合格的技术员,在要=使用os.walk来提取压缩文件并避免递归提取,我们可以在遍历文件时检查文件的扩展名,并且只处理压缩文件而非目录。...下面是一个示例代码,展示了如何使用os.walk来实现这一功能,并且避免了递归提取。具体的问题下面可以跟着我一起来看看,具体需要的参数以及问题我会一一详细的解答。...在以下代码中,extractRecursive 函数通过 os.walk 遍历指定路径下的所有文件和目录,并使用 magic 模块来识别文件类型。...使用os.walk提取压缩文件并避免递归提取并不难,只要你熟悉Python的文件操作和zipfile模块的基本用法。...os.walk提供了一种逐级遍历目录结构的简单方法,而zipfile模块则可以用来处理压缩文件。主要的挑战可能在于理解如何在遍历文件时过滤出压缩文件,并且在解压缩时避免递归提取。

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使用python的os.walk()对目标路径进行遍历

需求背景 在使用python处理和扫描系统文件的过程中,经常要使用到目录或者文件遍历的功能,这里通过引入os.walk()的功能直接来实现这个需求。...使用示例 由于功能模块本身比较简单,这里直接提供一个简单示例供参考: # walker.py import os d = [] f = [] for root, dirs, files in os.walk...注意在os.walk()执行的过程中,是不对文件夹和文件进行区分的,因此中间遍历的顺序是无法控制的。关于文件夹和文件的无差别处理,跟系统中存储文件夹/文件的编号形式(innode)有关。...这个os.walk()的示例执行结果如下: [dechin@dechin-manjaro path_walk]$ python3 walker.py Thie is the directories list...decorator/1/example2/rprint /home/dechin/projects/2021-python/tmp_file/tempfile_test.py 到这里功能演示就结束了,使用os.walk

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python使用os.listdir和os.walk获得文件的路径

C:\Users\Administrator\Desktop\file\test3.txt 情况2:递归的情况,一个目录下面既有目录(目录下面还可能有目录和文件)也有文件,如何读取里面所有文件,使用os.walk...: os.walk介绍: 我们在桌面上面建立一个file目录,里面的组织结构如下: file(dir): --|file1(dir): --|file1_test1.txt...txt 运行一下代码: import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\file' for dirpath,dirnames,filenames in os.walk...file1_test1.txt', 'file1_test2.txt'] C:\Users\Administrator\Desktop\file\file2 [] ['file2_test1.txt'] os.walk...如何获得一个路径下面所有的文件路径: import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\file' for dirpath,dirnames,filenames in os.walk

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常见排序算法-冒泡排序、选择排序 、插入排序 、快速排序、 归并排序 、堆排序

‍个人主页: 才疏学浅的木子 ‍♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题,请告知非常感谢 ‍♂️ 本文来自专栏: 算法 算法类型:排序算法 排序算法 冒泡排序 冒泡排序的优化 选择排序 插入排序...快速排序 归并排序排序 冒泡排序 平均时间复杂度: o(n^2) 最好时间: o(n) 最坏时间: o(n^2) 空间复杂度: o(1) 是否稳定: 稳定 简单的冒泡排序...[3,2,1,4,5,6] 如果按照普通冒泡排序下次需要遍历的下标范围为[0,4] 但是[3,4]是已经有序的,所以可以减少比较,保存上次交换的结束位置 public int[] bubbleSort...平均时间复杂度: o(n^2) 最好时间: o(n) 最坏时间: o(n^2) 空间复杂度: o(1) 是否稳定: 稳定 插入排序 public int[] insertSort...平均时间复杂度: o(nlogn) 最好时间: o(nlogn) 最坏时间: o(n^2) 空间复杂度: o(logn) 是否稳定: 不稳定 快速排序 public void

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基本排序算法(冒泡排序 选择排序 插入排序 快速排序 归并排序 基数排序 希尔排序

项目地址:https://github.com/windwant/windwant-service/tree/master/algorithm 冒泡排序:两两比较,大数冒泡 升序: public static...选择排序:选择剩余元素中最小(最大)的元素放置到初始选择集合中(空) public static void SelectionSortAsc(int[] arr){ int min = 0;...:设定一个初始已排序的集合(一般选择一个元素),从剩余的集合中将各个元素以此插入到初始集合中的正确位置 public static void insertionSort(int [] array){...左边的元素值都小于anchor值,右边的值都大于anchor值,递归排序左右两侧排序 //左边元素。...值索引+1---high if (end < high) { quikeSort(arr, end + 1, high); } } 归并排序

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①归并排序、快速排序 、堆排序、计数排序

] ①归并排序、快速排序 、堆排序、计数排序 归并排序 ⚪步骤 ⚪实现 ⚪复杂度 快速排序 ⚪步骤 ⚪实现 ⚪复杂度 堆排序 ⚪步骤 ⚪实现 ⚪复杂度 912....排序数组 315. 计算右侧小于当前元素的个数 561. 数组拆分 1122. 数组的相对排序(计数排序) 268. 丢失的数字(计数排序) 215. 数组中的第K个最大元素 347....交易逆序对的总数 ①归并排序、快速排序 、堆排序、计数排序 归并排序 ⚪步骤 归并排序: 归并排序是一种分治法(Divide and Conquer)的经典排序算法,它的基本思想是将原始数组划分成较小的数组...快速排序 ⚪步骤 快速排序: 快速排序(Quick Sort)是一种常用的基于分治思想的排序算法。...堆排序 ⚪步骤 堆排序: 堆排序(Heap Sort)是一种基于二叉堆数据结构的排序算法,它利用堆的性质进行排序。堆是一个完全二叉树,可以分为最大堆和最小堆两种类型。

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详解排序算法--堆排序选择排序排序

选择排序 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。...首先在未排序序列中找到最小(大)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(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。...选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中,选择排序属于非常好的一种。 ? !...这就是堆排序的由来 堆排序排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。...原地堆排序 基于以上堆相关的操作,我们可以很容易的定义堆排序

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排序算法之交换排序(冒泡排序、快速排序

交换排序 所谓交换,是指根据序列中两个关键字的比较结果来对换这两个记录在排序中的位置。...冒泡排序 概念 冒泡排序的基本思想是:从前往后(或从后往前)两两比较相邻元素的值,若为逆序(即A[I-1]>A[I]),则交换它们,直到序列比较完。...我们称它为第一趟冒泡,结果是将最小的元素交换到待排序列的第一个位置(或将最大的元素交换到待排序列的最后一个位置),关键字最小的元素如气泡一样逐渐向上“漂浮”。最终一个一个排好了位置。...概念 快速排序的基本思想是基于分治法的:在待排序表L【1.。。...n】中任取一个元素pivot作为枢轴(通常取首元素),通过一趟排序将待排序表划分为独立的两部分,使其中一个表L【1.。。k-1】中的元素都大于枢轴pivot,另一个表L【k+1.。。。

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排序算法】冒泡排序、选择排序、插入排序

冒泡排序 依次比较相邻的两个元素,将比较小的数放在前面,比较大的数放在后面,直到所有元素排列完。 最容易理解的版本 对一个数组的n个整型数据进行n趟排序,每趟排序都尝试将较大值放到数组右侧。...剩余元素均小于5,后续排序无需再与5进行比较。 在第二趟排序结束后,数组最右侧是4,5,剩余元素均小于4,5,后续排序无需再对4,5进行比较。...选择排序 分别从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。...选择排序是不稳定的排序算法,即对于值相同的数据元素,彼此的前后顺序可能会发生改变。 对比冒泡排序 与冒泡排序不同: 冒泡排序是逐趟选出未排序序列中的最大值,置于右侧。...不同于冒泡排序,选择排序每趟排序最多只会改变两个元素的位置。不能设置flag检查是否排序完成,也无法通过flag检查。 选择排序需要遍历剩余所有元素,内层循环不能同冒泡循环一样修改右边界。

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排序——冒泡排序

冒泡排序 比较相领的元素 - 如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个。 - 对每一个相领元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。 - 这步做完后,最后的元素会是最大的数。...> n; cout << "请输入数组元素:"; for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; // 输入数组a f(a, n); cout << "排序后的元素为...int i = 0; i < n; i++) cout << a[i] << " "; cout << endl; return 0; }请输入数组长度:5 请输入数组元素:8 4 9 2 1 排序后的元素为...复杂度计算 - 最优时间复杂度:O(n) (表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素,排序结束。)...- 最坏时间复杂度:O(n^2) - 稳定性:稳定 ************ python代码实现 '''冒泡排序-BubbleSort''' def bubble_sort(alist): for

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排序——选择排序

选择排序 --- 简单选择排序 基本思想 每一趟在后面 n-i +1个中选出关键码最小的对象, 作为有序序列的第 i 个记录 算法实现 void SelectSort(SqList &L){ // 对记录序列...L.length]作简单选择排序 for(i = 1; i <= L.length; i++){ // 选择第 i 小的记录,并交换到位 k = i; for(j = i + 1; j <...算法分析 含有n个叶子节点的完全二叉树的深度为log2 n+1,则选择排序的每一趟都需作log2n次比较,排序的时间复杂度O(nlog2n)。...改进:简单选择排序没有利用上次选择的结果,是造成速度满的重要原因。如果,能够加以改进,将会提高排序的速度。...--- 堆排序 堆:把待排序的数据元素存放在数组中r1…n,把r看成是一棵完全二叉树,每个结点表示一个记录。ri结点的左孩子是r2i,右孩子是r2i+1。

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排序——快速排序

快速排序 基本思想 任取一个元素 (如第一个) 为中心 所有比它小的元素一律前放,比它大的元素一律后放,形成左右两个子表; 对各子表重新选择中心元素并依此规则调整,直到每个子表的元素只剩一个 [在这里插入图片描述...[low] = L.r[0]; return low; } void QSort(SqList &L, int low, int high){ // 对记录序列L[low..high]进行快速排序...pivotkey = Partition(L, low, high); // 对 L[low..high] 进行一次划分 QSort(L, low, pivotloc-1); // 对低子表递归排序...,pivotloc是枢轴位置 QSort(L, pivotloc+1, high); // 对高子表递归排序 } } // 第一次调用函数 Qsort 时,待排序记录序列的上、下界分别为 1 和...void QuickSort( SqList & L) { // 对顺序表进行快速排序 QSort(L.r, 1, L.length); } 算法分析 时间复杂度:O(n^2) - 最好: O

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排序——冒泡排序

冒泡排序 基本思想 依次比较相临两个数据元素的大小,若逆序则交换两个数据元素,否则不交换。 当完成一趟交换以后,最大的元素将会出现在数据序列的最后一个位置。...重复以上过程,直到待排序序列中没有逆序为止。...每趟结束时,不仅能挤出一个最大值到最后面位置,还能同时部分理顺其他元素; **一旦下趟没有交换,还可提前结束排序** 算法实现 c++代码实现 // 原始冒泡排序 void bubblf_sort...L.r[j]; L.r[j] = L.r[j + 1]; L.r[j + 1] = temp; change = true; } } } python代码实现 '''冒泡排序...,比较次数为 n-1,不移动 - 最坏情况下:需 n-1趟排序,第i趟比较n-i次,移动3(n-i)次 空间复杂度为 O(1) 是一种稳定的排序方法

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