其他排序算法的Python实现请参考:Python版归并排序算法(附Python程序__name__属性用法演示视频),侏儒排序算法原理与Python实现,Python版基于递归的冒泡排序算法,Python版快速排序算法,Python版选择排序算法,Python版冒泡法排序算法。 本文再给出Python版的堆排序算法,这样的话关于排序算法基本上就全了。本文代码主要借助于标准库heapq中的入堆和出堆函数来实现,属于原地排序,直接影响原来的列表。 from heapq import heappush, he
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,两个对象的距离越近,其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的,因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
希望小小詹同学学习同时能便于他人~ ---- 本文用Python实现了快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序、堆排序、选择排序、冒泡排序共7种排序算法。上篇已经介绍了前三种~给出原文链接如下:程序员面试必备之排序算法汇总(上) 📷 四、归并排序 1.介绍 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。
关于尼姆游戏的介绍请参考上一篇文章:一个傻傻的尼姆游戏及其Python实现,本文使用Python实现一个聪明的尼姆游戏。 在聪明模式中,计算机每次拿走足够多的物品使得堆的大小是2的幂次方减1——也就是
堆排序(Heap Sort)是一种基于二叉堆数据结构的排序算法,它通过将元素构建成一个最大堆或最小堆,然后重复从堆中移除根节点,直到堆为空,从而得到有序数组。堆排序是一种原地排序算法,具有稳定的时间复杂度,通常效率较高。本文将详细介绍堆排序的工作原理和Python实现。
heapq 库是Python标准库之一,提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆,出堆等),可以用于实现堆排序算法。
思想:两堆已排好的牌,牌面朝下,首先掀开最上面的两张,比较大小取出较小的牌,然后再掀开取出较小牌的那一堆最上面的牌和另一堆已面朝上的牌比较大小,取出较小值,依次类推......
Nim Game、WordPattern、Move zeros、First Bad version、Ugly Number五个算法的python实现。
堆排序算法是一个基于完全二叉树形结构的排序算法。二叉树是需要抽象出来的,只是为了方便来理解排序的过程。
heapq模块实现了Python中的堆排序,并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。
在前一篇提到过,python中魔法函数构成了数据结构自定义的协议。我们可以基于这个协议去定义自己的方法类去达到自己的目的,Python提供了两个魔法方法,分别是__iter__和__next__。又为了支持for...in...行为,牵扯进了__getitem__,这写函数是实现迭代协议的关键。
下压栈(或简称栈)是一种基于后进后出的(LIFO)策咯的集合类型. 其中添加移除新项总发生在同一端。这一端通常称为“顶部”。与顶部对应的端称为“底部”。栈的例子很常见,想象桌上有一堆书., 只有顶部的那本书封面可见,要看到其他书的封面,只有先移除他们上面的书.
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。进程被包含在进程中,是进程中实际处理单位。一条线程就是一堆指令集合。一条线程是指进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。那么如何用python来实现多线程呢?
要说在工作中最让人头疼的就是用同样的方式处理一堆文件夹中文件,这并不难,但就是繁。所以在遇到机械式的操作时一定要记得使用Python来合理偷懒!今天我将以处理微博热搜数据来示例如何使用Python批量处理文件夹中的文件,主要将涉及:
前几天一直在寻找能够输出python函数运行时最大内存消耗的方式,看了一堆的博客和知乎,也尝试了很多方法,最后选择使用memory_profiler中的mprof功能来进行测量的,它的原理是在代码运行过程中每0.1S统计一次内存,并生成统计图。
找出最大或最下的K个元素,可以使用Python库中的heapq模块,该模块提供两个函数nlargest()求最大K个和nsmallest()求最小K个。
为什么要进行数据降维?直观地好处是维度降低了,便于计算和可视化,其深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃,并且数据降维保留了原始数据的信息,我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训练和预测,但将有效提高训练和预测的时间与效率。
堆排序的实现是靠叫做“堆”的数据结构来实现的。所以学习堆排序,首先要了解什么是堆 堆 堆是一个数组,每个结点表示数组中的一个元素,堆可以看做是一个近似的完全二叉树。完全二叉树是所有叶结点深度相同,且所有内部结点度为2的2叉树。 树的高度:从结点x向下到某个叶结点最长简单路径中边的条数 表示堆的数组A包括两个属性:A.length给出数组元素的个数,A.heap-size表示有多少个堆元素存储在该数组中。 最大堆和最小堆 最大堆:除了根以外的所有结点i都要满足 A[PARENT(i)] >= A[i] 意思是
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 📷 stop_words:设置停用词表,这样的词我们就不会统计出来(多半是虚拟词,冠词等等),需要列表结构,所以代码中定义了一个函数来处理停用词表…前言前文给
作者:董伟明 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22275595 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
“ Python实现一个算法总是比你理解这个算法更简单,这也是Python如此流行的原因之一。”
今天CoCo酱给大家介绍一下关于八大排序算法的Python实现,对八大排序算法进行详细描述和代码实现,下面我们一起来看一下吧。 1、插入排序 描述: 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素)。在第一部分排序完成后,
今天被问了进程和线程是什么? 按概念回答了 “进程是操作系统分配资源的最小单元,线程是操作系统调度的最小单元”。
发布于 2014-08-25 23:12:16 | 595 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递
很高兴再次见到生信技能树的粉丝们,我是技能树VIP小编tsznxx,目前在安德森肿瘤医院工作,记忆力好的小朋友应该对我之前的教程有印象: 用GenePred注释文件进行数据分析 在那里我用了最优雅的方式来解决基因结构的呈现方式,希望对大家胃口。 如何下载注释文件并查看基因结构 对bed格式的基因组区间文件进行基因注释 生物信息学技能面试题(第3题)-探索人类基因组注释文件 生物信息学技能面试题(第5题)-根据GTF画基因的多个转录本结构 这里我将带来完全不一样的教程: 人生苦短 我用Python! 之前用过
最简单的优先级队列可能就是一堆不同大小的数组成的队列,每次需要取出其中最小或最大的数,这是我们可以把这些数本身的大小叫做他们的优先级。
受2011年发生的大地震及海啸影响,福岛第一核电站1至3号机组堆芯熔毁。事故发生后,东京电力公司持续向1至3号机组安全壳内注水以冷却堆芯并回收污水,截至2021年3月,已储存了125万吨核污水,且每天新增140吨。
近日把数据结构翻出来看看,发现自己这方面的知识很欠缺,算是自己的记录,也希望给正在学习数据结构的老铁们分享,共同学习。。。
这篇来讲讲逆向破解js的方法, 先拿美团外卖的请求参数, X-FOR-WITH 练练手
b. 当时投递简历时调研了一下,大文娱、本地生活以及飞猪,据说都不是太核心,竞争较小。
今晚想实现这样一个功能:将输入字符串中的字母 “i” 变成字母 “p”。当时想的很简单,直接用for循环遍历,然后替代,出问题的代码如下:
嘿,大家好!今天我要和大家分享一个有趣的话题:如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗,社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。每天,我们都会在社交媒体上发布各种各样的内容,包括文字、图片、视频等等。但是,这些海量的数据中,如何找到我们感兴趣的关键词呢?
01 — 要求 从海量数据中按照某个规则找出前K名,简化起见,从一个海量的整形数组中,找出前K个最大元素。 无法直接一次性读入内存,可以将文件依次分批读入,找出前K个最大值。 02 — 最小堆实现思路 实现思路: 从海量数据中按照索引,选取前K个元素,建立一个小根堆; 遍历第K+1个元素, 若满足:这个元素不小于当前堆顶,则继续下一个遍历; 若满足:这个元素大于当前栈顶,则与堆顶元素交换,然后调整堆为最小堆 直到遍历结束 03 — 最小堆的python实现 class TopKByHeap(object)
完全二叉树的结构特点是,除了最后一层,其他层的节点数都是满的,最后一层的节点靠左排列。
聚类分析(Cluster Analysis)是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下,聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法,将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法(Hierarchical Clustering)、k均值聚类(K-means Clustering)、模糊聚类(Fuzzy Clustering)以及密度聚类(Density Clustering)等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
我们需要一个用于WebAssembly的Python实现,这已经不是什么秘密了。它不仅将Python引入到浏览器中,而且由于iOS和Android都支持将JavaScript作为应用的一部分运行,它也将Python引入到移动端。这一切都让我兴奋。
http://gk.link/a/108GK ,内容挺全面,学了应该对算法有帮助。
我们从近10000个python开源框架中评价整理的34个最为好用的开源框架,它们细分可以分为Python Toolkit、Web、Terminal、Code Editor、Debugging、complier、Data Related、Chart8类,分布情况如下图:
人工智能和深度学习的热潮极大的带动了Python的发展,迅速在Python生态圈中催生了大批的涉及各个方面的优秀Python开源框架,今天小编就带你回顾下2018年度最优秀好用的Python开源框架。
因子分析(factor analysis)因子分析的一般步骤factor_analyzer模块进行因子分析使用Python实现因子分析初始化构建数据将原始数据标准化处理 X计算相关矩阵C计算相关矩阵C的特征值 和特征向量 确定公共因子个数k构造初始因子载荷矩阵A建立因子模型将因子表示成变量的线性组合.计算因子得分.
Python自身作为一门编程语言,它有多种实现。这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言,但是彼此之间,特别是与CPython之间还是有些差别的。
本文实例讲述了Python实现批量修改图片格式和大小的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
这个仓库用python语言实现了绝大部分算法,主要是用于教学目的,因此效率稍微低于工业界。
糖豆贴心提醒,本文阅读时间8分钟 今天我们来讲一个关于Kmeans聚类的数据分析案例,通过这个案例让大家简单了解大数据分析的基本流程,以及使用Python实现相关的聚类分析。 1.Anaconda软件的安装过程及简单配置 2.聚类及Kmeans算法介绍 3.案例分析:Kmeans实现运动员位置聚集 如果你刚刚接触大数据,相信本文会对你有一些帮助。 一. Anaconda软件安装及使用步骤 我准备使用Anacaonda软件来讲解,它集成了各种Python的第三方包,尤其包括数据挖掘和数据分析常用的几个
排序:就是将一组无序的记录序列按照某种逻辑顺序重新排序,调整为有序的记录序列的过程。简单的说,对于一组记录序列而言,就是根据记录的关键字递增顺序或者递减关系,将记录的次序进行重新排列,使得原来一组次序任意的记录序列转变为按其值有序排列的一组记录序列。
学习编程、学习Python最好的方式就是练习,哪怕是新手,只要不断地敲代码输出,肯定会有神效。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云