(‘enter a num 0 < cent < 100: ‘)) #先对大数25美分进行取余运算 if dol // 25 > 0: #得到25的商数 print ’25美分的硬币有’,dol//25 #用余数再对10进行地板除,计算10美分的硬币有几枚 if (dol % 25) // 10 > 0: print ’10美分的硬币有’,(dol % 25) // 10,’枚’ dol5 = dol % 25 % 10 // 5 if ((dol % 25) % 10) // 5 > 0: print ‘5美分的硬币有’,dol % 25 % 10 // 5,’枚’ print ‘1美分的硬币有’ 5美分的和1美分的硬币 else: print ’10美分的硬币有0枚’ if dol % 25 // 5 > 0: print ‘5美分的硬币有’,dol % 25 // 5,’枚’ print ‘1 美分的硬币’ print ’10美分的硬币有’,(dol % 25) // 10,’枚’ if (dol % 25) % 10 // 5 > 0: print ‘5美分的硬币有’,dol % 25 %
算法的复杂度 算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源 时间复杂度用“O（数量级）”来表示 常见的时间复杂度有： O(1)常数阶； 问题规模越大效率越高，时间不变， a = [1,2,3] a[ i in range(n) O(n2)：平方阶，时间随数据规模增加，指数增加，时间增加快 ，for i in range(n): for j in range(i):........ n代表问题规模 算法中花费的时间与算法中语句的执行次数成正比 /usr/bin/python def swap(a,b,c): if a > b: t = a a = b b = t if a /usr/bin/python #encoding:utf8 def key(): a = [] for i in range(10): a.append(0) # 0: print i if __name__ == '__main__': key() ~ [root@133 ~]# python
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# KNN算法思路： #-----------------------------------------------------# #step1:读入数据，存储为链表 #step2:数据预处理，包括缺失值处理 、归一化等 #step3:设置K值 #step4:计算待测样本与所有样本的距离(二值、序数、连续) #step5:投票决定待测样本的类别 #step6:利用测试集测试正确率 #------------- ----------------------------------------# 注：因为是python的初学者，可能很多高级的用法还不会，所以把python代码写的像C还请大家不要吐槽。 同时希望大家指出其中的错误和有待提高的地方，大家一起进步才是最棒的。
离散课上图论的时候讲了理论知识，但是还没实践过，于是拿python写了一下，顺便做个笔记防止忘记。 python自带的数据结构比较丰富，写起来的确顺滑很多，太香了md mymap = { 1:{1:0,3:10,5:30,6:100}, 2:{2:0,3:5}, 3:{3:0,4 :50}, 4:{4:0,6:10}, 5:{4:20,5:0,6:60}, 6:{6:0} } max_len = 1000000 T = set() #完成最短路搜索的点集 _min_k = get_min_key(dis) T.add(_min_k) #取出T集合外dis的最小值做最短路 '''到下一个点的最短路就是一条最短路 ，因为如果有两条路的权加起来更短，则第一条路就要是最短的''' for i in mymap[_min_k].keys(): #遍历该点所有相邻点找更短路 if
Apriori算法是数据挖掘中频发模式挖掘的鼻祖，从60年代就开始流行，其算法思想也十分简单朴素，首先挖掘出长度为1的频繁模式，然后k=2 将这些频繁模式合并组成长度为k的频繁模式，算出它们的频繁次数， 而且要保证其所有k-1长度的子集也是频繁的，值得注意的是，为了避免重复，合并的时候，只合并那些前k-2个字符都相同，而k-1的字符一边是少于另一边的。 以下是算法的Python实现： __author__ = 'linfuyuan' min_frequency = int(raw_input('please input min_frequency:')
kmeans K-means算法是很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，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 动图来源. k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。 该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。 如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。
if __name__ == '__main__': alist = [15,54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20] min_num(alist, 5) 补充知识：python numpy 求top-k accuracy指标 top-k acc表示在多分类情况下取最高的k类得分的label，与真实值匹配，只要有一个label match，结果就是True。 如对于一个有5类的多分类任务 a_real = 1 a_pred = [0.02, 0.23, 0.35, 0.38, 0.02] #top-1 a_pred_label = 3 match = False (max_k_preds==a_real, axis=1) #得到匹配结果 topk_acc_score = match_array.sum() / match_array.shape[0] 以上这篇python 的topk算法实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
当下 ║ 2018.12.12 人生苦短，我们都要用Python,不定期更新Python相关知识点 知识点 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 影响内排序算法性能的三个因素： 时间复杂度：即时间性能，高效率的排序算法应该是具有尽可能少的关键字比较次数和记录的移动次数 空间复杂度：主要是执行算法所需要的辅助空间，越少越好。 算法复杂性。 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。 、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)。 “缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。
算法 如果用通俗易懂的语言来说，算法就是“把解决问题的步骤无一遗漏地用文字或图表示出来”。要是把这里的“用文字或图表示”替换为“用编程语言表达”，算法就变成了程序。 而且请诸位注意这样一个条件，那就是“步骤必须是明确的并且步骤数必须是有限的”。 典型算法 计算不能自发地思考。因此计算机所执行的由程序表示的算法必须是由机械的步骤所构成。 由此所构成的算法被称为“典型算法”。 辗转相除法 辗转相除法（又称欧几里得算法）就是一个机械地求解最大公约数问题的算法。 /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # minyt 2020.8.25 a = input("Please input num a: ") b = /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # minyt 2020.8.25 a = input("Please input num a: ") if
1.插入排序：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；首先将第一个作为已经排好序的，然后每次从后的取出插入到前面并排序 ，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。 ，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列 def quick_sort(qlist): /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- #二分查找，用于在较大的数据列表中查询某个值，考虑到元素比较多，单纯的遍历会造成内存压力过大，考虑使用二分查找 #二分查找的关键在于查询中间值 )/2) if len(data_source)>=1: if data_source[mid]>find_n: #中位数大于要查找的数，则要查找的数在左半部分，继续调用二分算法进行查找
原始链接：基于Python的机器学习实战：Apriori 原始链接里的代码是在python2下写的，有的地方我看的不是太明白，在这里，我把它修改成能在python3下运行了，还加入了一些方便自己理解的注释 Apriori算法的pyspark实现：pyspark实现Apriori算法、循环迭代、并行处理 #coding=utf8 #python3.5 #http://www.cnblogs.com/90zeng D(记录或者transactions)中的支持度, 返回满足最小支持度的项集的集合，和所有项集支持度信息的字典。 support # 汇总支持度数据 return retList, supportData def aprioriGen( Lk, k ): # Aprior算法 D，python3中的写法，或者下面那种 #D=[var for var in map(set,myDat)] #D=[set(var) for var in myDat] #D: [
本文用python实现常用的排序算法，按时间复杂度分为： 时间复杂度为O(n^2)：冒泡排序，选择排序，插入排序。 时间复杂度为O(nlogn)：快速排序，归并排序，堆排序。 时间复杂度为O(n^2)的排序算法 1.1 冒泡排序 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。 ，找到合适的位置插入，保持左边的元素有序。 时间复杂度为O(nlogn)的排序算法 2.1 快速排序 在冒泡排序中，每轮循环只能确定一个元素的位置，所以，需要n轮循环才能确定所有元素的位置。 对左右边的数组迭代进行刚才的操作（分治的思想）。最后组合在一起，就成了有序数组。
引言 每一本《数据结构》方面的书应该都会讲KMP算法，KMP算法可以说是知名度非常高的算法之一，为什么会叫做KMP算法？ 是因为KMP是由三位大牛：D.E.Knuth、J.H.Morris和V.R.Pratt几乎同时发现的。所以取了每个人的第一个字母叫做KMP算法。 O（m*n）小很多，这是因为在KMP算法中子串和母串不匹配的时候不会将子串向右挪移1位，而是将子串向后挪移k位。 如何确定子串向后挪移的位数呢？这个就像需要建立next数组来进行匹配，next数组就是子串中每一个位置的最大公共长度。最大公共长度在算法导论里面就被记为next数组。 结语 KMP算法的核心就是在于next数组的建立，建立正确的next数组至关重要，通过next数组里面的next值可以帮助我们有效的减少循环次数和节约大量的时间。
当我傻傻的用python写DBSCAN，我才突然想起来在scikit-learn中有DBSCAN，可以直接调用啊，我本来想要放弃快完成的代码，但是我想我可以发博客啊，好吧！ __setattr__(visited,value)#这个在python3上是没有问题的，但是在我python2.7上就老报错，所以就用了下面这种方式来代替 #self.visited [] for index in range(len(loc_List)): tmp = loc_List.ix[index]#这个返回的是 p.visited = True for point in self.totalPoint: #排序point与p为同一个点的可能性 #把当前点也加入到聚簇中去 self.addCluster(cluster,parentCluster) #递归的加入点
算法是为解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤。 算法的复杂度，表示代码的运行效率，可以用一个大写的O加括号来表示，比如O(1)，O(n) 递归 递归就是在函数中调用本身，大多情况下会给计算机增加压力，但是有时又很有用。 先上图，这个推得高高类似塔状的汉诺塔游戏。 ? ①把A柱子的盘子，移动到C柱子上，最少要移动几次，大盘子只能在小盘子下面。 思考：要将所有盘子都从A移到C，大的只能在下面，需要解决哪几个点？ 用递归打印斐波那契额数列（能想到解决兔子繁殖的题目吧） ?
上一篇的递归算法中，了解到算法的复杂度。递归就是在函数中调用本身。 在汉诺塔游戏例子中，如果你需要移动的盘子很多时，程序运行就会消耗很长时间来计算结果。 可以回顾下 —>算法篇-python递归算法 用递归打印斐波那契数列，你会发现，即使n只有几十的时候，你的计算机内存使用量已经飙升了。 有一点，关于递归次数，python中有个限制，可以通过sys模块来解决。 ? python 查找算法 查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个关键字等于给定值的数据元素。 知道了查找的定义，试着用一个简单的例子，能想到 for 循环么？ ? 有没有发现，是不是两两比较就能找到啦。假设列表中有很多元素，再用 for 循环来查找，得到结果的时间会不会更长。 算法的复杂度是渐进的，即对于一个大小为n的输入，如果它的运算时间为n3+5n+9，那么它的渐进时间复杂度是n3 刚刚用的 for 循环 来查找，它的时间复杂度O(n) 有没有继续优化的查找算法呢
一起回顾下上一篇的查找算法 ——> 算法篇-python查找算法 大致了解到 查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素。 查找表：由同一类型的数据元素构成的集合，比如列表 ['smart', 'data', '007'] 关键字：数据元素中某个数据项的值，又称为键值。 主键：可唯一的标识某个数据元素或记录的关键字。 上篇的二分查找是非递归版本，你会发现通过计算查找表的长度，再来两两分开查找。 这次再用一个 递归版本的二分查找 ? 排序 速度慢的三个 > 冒泡排序 > 插入排序 > 选择排序 1.冒泡排序 列表中相邻的两个数，如果前边的比后边的小，那么交换顺序，经过一次排序后，最大的数据就到了列表最前面 冒泡排序的最差情况，即每次都交互顺序的情况，时间复杂度是O(n2) 存在一个最好情况就是列表本来就是排好序的，所以可以加一个优化，加一个标志位，如果没有出现交换的情况，那就直接 return
参考链接： K最近邻居的Python实现 python k近邻算法 K最近邻居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN)) KNN is a supervised KNN是一种监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。 KNN的原理是数据点的值或类，由该值周围的数据点确定。 为了理解KNN分类算法，通常最好通过示例来展示。 本教程将演示如何在遇到自己的分类问题的情况下在Python中使用KNN。 预测算法计算从未知点x到数据中所有点的距离。 然后，通过增加与x的距离来对数据中的点进行排序。 通过从“ K”个最接近点预测多数标签来进行预测。 python k近邻算法
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 遗传算法 遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。 从名字来看，遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论：”适者生存，不适者淘汰“，将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。 算法详解 先直观看一下算法过程： 寻找最小值： 寻找最大值 首先我们生成了200个随机的（x,y）对，将(x, y)坐标对带入要求解的函数F(x,y)中，根据适者生存，我们定义使得函数值F(x, 这里编码是为了后续操作（交叉和变异）的方便。实数如何编码为向量这个问题找了很多博客，写的都是很不清楚，看了莫烦python的教学代码，终于明白了一种实数编码、解码的方式。 在我们的求最大值的问题中可以直接用可能解（个体）对应的函数的函数值的大小来评估，这样可能解对应的函数值越大越有可能被保留下来，以求解上面定义的函数F的最大值为例，python代码如下： def get_fitness
排序算法是算法中最基本的算法，本文通过python实现选择排序、冒泡排序、插入排序以及各种改进方法,后台回复“代码”获取代码文件。 、选择排序 排序算法的逻辑非常简单，首先搜索整个列表，找到最小项的位置，如果该位置不是列表的第1项，就交换这两个位置的元素。 然后从列表的第2个元素开始，重复上述过程，直到算法达到整个过程的最后一个位置，图形解释如下 ? 这个过程的效果就是将最大的项以冒泡的方式排到算法的末尾。然后算法从列表开头到倒数第二项重复这一过程，依次类推，图形解释如下。 ? ? 希尔算法的逻辑是，先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体记录进行依次直接插入排序，具体步骤如下： 设定一个较大间隔gap，对所有间隔为
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