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Python算法——树的路径和算法

Python算法——树的路径和算法树的路径和算法是一种在树结构中寻找从根节点到叶节点的所有路径，其路径上的节点值之和等于给定目标值的算法。...这种算法可以用Python语言实现，本文将介绍如何使用Python编写树的路径和算法，并给出一些示例代码。树的定义树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。...下面是用Python实现树的路径和算法的代码： # 定义树的路径和算法 def path_sum(root, target): # 初始化结果列表，当前路径列表和当前路径和 result...总结本文介绍了如何使用Python编写树的路径和算法，并给出了一些示例代码。...树的路径和算法是一种使用深度优先搜索遍历树的所有路径，同时记录每个路径的和，如果路径的和等于目标值，就将该路径加入到结果列表中的算法。这种算法可以用于解决一些与树相关的问题

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python的取余算法原理_python.取余算法

(‘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 %

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Apriori算法的Python实现

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:')

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python 的topk算法实例

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。

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Kmeans算法的Python实现

Kmeans聚类 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。

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Python算法——树的子树

Python中的树的子树判定算法详解树的子树判定是指判断一个树是否是另一棵树的子树。在本文中，我们将深入讨论树的子树判定问题以及如何通过递归算法来解决。...我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。树的子树判定问题给定两棵二叉树，判断其中一棵树是否是另一棵树的子树。子树的定义是在原树中任意节点与其所有后代形成的树。...递归算法求解子树判定问题递归算法是求解子树判定问题的一种常见方法。我们可以递归地判断两个树是否相等，然后在递归地对树的左子树和右子树进行判定。...:", result) 输出结果：树2是否是树1的子树: True 这表示树2是树1的子树。...递归算法在解决子树判定问题时具有直观且高效的特性。通过理解算法的原理和实现，您将能够更好地处理树结构问题。

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Dijkstra 算法的 python 实现

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

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KNN算法的Python实现

# 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。

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python 算法

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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典型算法的Python实现

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

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排序算法的python实现

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。

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排序算法的python实现

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。

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DBSCAN算法的Python实现

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

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Python算法——树的重建

Python中的树的重建算法详解树的重建（Tree Reconstruction）是一种从给定的遍历序列中恢复原树结构的算法。...在本文中，我们将讨论树的重建问题以及常见的重建算法，包括先序遍历和中序遍历序列重建二叉树，以及层序遍历序列重建二叉树。我们将提供Python代码实现，并详细说明每个算法的原理和步骤。 1....层序遍历序列重建二叉树给定一个二叉树的层序遍历序列，我们可以使用队列来逐层构建树结构。队列中的每个元素代表一个树节点，我们按照层序遍历的顺序依次将节点加入队列，并根据队列中的顺序建立树的连接关系。...root_level_order) 输出结果： Inorder Traversal of Reconstructed Tree from Level Order: 9 3 15 20 7 以上两个示例演示了树的重建算法的使用...这些算法在树的序列化和反序列化中起到关键作用，通过理解其原理和实现，您将能够更好地处理树结构的相关问题。

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Python | KMP算法的实现

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。

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Python算法——树的直径

Python中的树的直径算法详解树的直径是树中任意两个节点之间最长路径的长度。在本文中，我们将深入讨论树的直径问题以及如何通过深度优先搜索（DFS）算法来解决。...我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。树的直径树的直径定义为树中任意两个节点之间最长路径的长度。这个路径不一定经过根节点。...直径的计算通常是通过计算树中每个节点为起点的最长路径，然后取其中的最大值。深度优先搜索算法求解树的直径深度优先搜索（DFS）是一种递归的算法，通过深度遍历树的节点。...在求解树的直径时，我们可以从树的任一节点开始，进行深度优先搜索，计算经过当前节点的最长路径，同时更新直径的最大值。我们需要计算两个值：从当前节点出发的最长路径（左子树深度 + 右子树深度）。...通过深度优先搜索算法，我们能够有效地求解树的直径问题。这种算法的时间复杂度为O(N)，其中N为树中的节点数。通过理解算法的原理和实现，您将能够更好地解决类似的树结构问题。

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Python算法——树的镜像

Python中的树的镜像算法详解树的镜像是指将树的每个节点的左右子树交换，得到一棵新的树。在本文中，我们将深入讨论如何实现树的镜像算法，提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。...树的镜像算法树的镜像可以通过递归遍历树的每个节点，交换其左右子树来实现。递归的终止条件是遇到null节点，此时无需进行交换。...root.left = TreeNode(2) root.right = TreeNode(3) root.left.left = TreeNode(4) root.left.right = TreeNode(5) python...，经过镜像处理后，左右子树的位置交换了，得到了一棵新的树。...树的镜像在一些应用中很有用，例如判断两棵树是否对称等。通过理解算法的原理和实现，您将能够更好地处理树结构问题。

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DES算法的python实现

先上代码吧： import re def my_read(filename,row,col): # 读取各种矩阵----参数为文件名和目标矩阵的行列数 sz = [[0 for i in...for j in range(len(sz[0])): sz[i][j] = lists[i][j] return sz # 返回一个该矩阵的二维数组...col) y = n%col - 1 return [x,y] def replace(temp,rep,row,col): # 定义一个置换函数，参数temp为要替换的矩阵...，file为替换矩阵，row列，col行 new_temp = [[0 for i in range(col)]for i in range(row)] # 用来保存置换后的矩阵并作为返回值...new_temp[i][j] = temp[x][y] return new_temp[:] def child_key(): # 生成k1~k16的子密钥

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Apriori算法的python实现

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: [

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python 常用的排序算法

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

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