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python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商数 print ’25美分硬币有’,dol//25 #用余数再对10进行地板除,计算10美分硬币有几枚 if (dol % 25) // 10 > 0: print ’10美分硬币有’,(dol % 25) // 10,’枚’ dol5 = dol % 25 % 10 // 5 if ((dol % 25) % 10) // 5 > 0: print ‘5美分硬币有’,dol % 25 % 10 // 5,’枚’ print ‘1美分硬币有’ 5美分和1美分硬币 else: print ’10美分硬币有0枚’ if dol % 25 // 5 > 0: print ‘5美分硬币有’,dol % 25 // 5,’枚’ print ‘1 美分硬币’ print ’10美分硬币有’,(dol % 25) // 10,’枚’ if (dol % 25) % 10 // 5 > 0: print ‘5美分硬币有’,dol % 25 %

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    Kmeans算法Python实现

    kmeans K-means算法是很典型基于距离聚类算法,采用距离作为相似性评价指标,即认为两个对象距离越近,其相似度就越大。 该算法认为簇是由距离靠近对象组成,因此把得到紧凑且独立簇作为最终目标。 动图来源. k个初始类聚类中心点选取对聚类结果具有较大影响,因为在该算法第一步中是随机选取任意k个对象作为初始聚类中心,初始地代表一个簇。 该算法在每次迭代中对数据集中剩余每个对象,根据其与各个簇中心距离将每个对象重新赋给最近簇。当考察完所有数据对象后,一次迭代运算完成,新聚类中心被计算出来。 如果在一次迭代前后,J值没有发生变化,说明算法已经收敛。

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    排序算法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,按照其中某个或某些关键字大小,递增或递减排列起来操作。 影响内排序算法性能三个因素: 时间复杂度:即时间性能,高效率排序算法应该是具有尽可能少关键字比较次数和记录移动次数 空间复杂度:主要是执行算法所需要辅助空间,越少越好。 算法复杂性。 选择排序(Selection sort)是一种简单直观排序算法。 、个数加一有序数据,算法适用于少量数据排序,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一种更高效改进版本。

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    典型算法Python实现

    算法 如果用通俗易懂语言来说,算法就是“把解决问题步骤无一遗漏地用文字或图表示出来”。要是把这里“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“步骤必须是明确并且步骤数必须是有限”。 典型算法 计算不能自发地思考。因此计算机所执行由程序表示算法必须是由机械步骤所构成。 由此所构成算法被称为“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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    python 常用排序算法

    1.插入排序:插入排序基本操作就是将一个数据插入到已经排好序有序数据中,从而得到一个新、个数加一有序数据,算法适用于少量数据排序;首先将第一个作为已经排好序,然后每次从后取出插入到前面并排序 ,一次比较两个元素,如果他们顺序错误就把他们交换过来。 ,其中一部分所有数据都比另外一部分所有数据都要小,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,用于在较大数据列表中查询某个值,考虑到元素比较多,单纯遍历会造成内存压力过大,考虑使用二分查找 #二分查找关键在于查询中间值 )/2) if len(data_source)>=1: if data_source[mid]>find_n: #中位数大于要查找数,则要查找数在左半部分,继续调用二分算法进行查找

    19910

    排序算法python实现

    本文用python实现常用排序算法,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)排序算法 1.1 冒泡排序 基本思想:从左到右遍历数组,比较相邻两个数字大小,如果前者比后者大,则交换他们位置(从小到大排列)。一次遍历,使得最大值到最右端。 ,找到合适位置插入,保持左边元素有序。 时间复杂度为O(nlogn)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位置,所以,需要n轮循环才能确定所有元素位置。 对左右边数组迭代进行刚才操作(分治思想)。最后组合在一起,就成了有序数组。

    12340

    Python | KMP算法实现

    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。所以取了每个人第一个字母叫做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算法核心就是在于next数组建立,建立正确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减少循环次数和节约大量时间。

    20020

    算法篇-python查找算法

    上一篇递归算法中,了解到算法复杂度。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只有几十时候,你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 查找就是根据给定某个值,在查找表中确定一个关键字等于给定值数据元素。 知道了查找定义,试着用一个简单例子,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,得到结果时间会不会更长。 算法复杂度是渐进,即对于一个大小为n输入,如果它运算时间为n3+5n+9,那么它渐进时间复杂度是n3 刚刚用 for 循环 来查找,它时间复杂度O(n) 有没有继续优化查找算法

    39840

    算法篇-python排序算法

    一起回顾下上一篇查找算法 ——> 算法篇-python查找算法 大致了解到 查找就是根据给定某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值数据元素。 查找表:由同一类型数据元素构成集合,比如列表 ['smart', 'data', '007'] 关键字:数据元素中某个数据项值,又称为键值。 主键:可唯一标识某个数据元素或记录关键字。 上篇二分查找是非递归版本,你会发现通过计算查找表长度,再来两两分开查找。 这次再用一个 递归版本二分查找 ? 排序 速度慢三个 > 冒泡排序 > 插入排序 > 选择排序 1.冒泡排序 列表中相邻两个数,如果前边比后边小,那么交换顺序,经过一次排序后,最大数据就到了列表最前面 冒泡排序最差情况,即每次都交互顺序情况,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,所以可以加一个优化,加一个标志位,如果没有出现交换情况,那就直接 return

    27020

    遗传算法应用实例python实现_python遗传算法

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 遗传算法 遗传算法是用于解决最优化问题一种搜索算法。 从名字来看,遗传算法借用了生物学里达尔文进化理论:”适者生存,不适者淘汰“,将该理论以算法形式表现出来就是遗传算法过程。 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(x,y)对,将(x, y)坐标对带入要求解函数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)方便。实数如何编码为向量这个问题找了很多博客,写都是很不清楚,看了莫烦python教学代码,终于明白了一种实数编码、解码方式。 在我们求最大值问题中可以直接用可能解(个体)对应函数函数值大小来评估,这样可能解对应函数值越大越有可能被保留下来,以求解上面定义函数F最大值为例,python代码如下: def get_fitness

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    排序算法python实现(一)

    排序算法算法中最基本算法,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 排序算法逻辑非常简单,首先搜索整个列表,找到最小项位置,如果该位置不是列表第1项,就交换这两个位置元素。 然后从列表第2个元素开始,重复上述过程,直到算法达到整个过程最后一个位置,图形解释如下 ? 这个过程效果就是将最大项以冒泡方式排到算法末尾。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。 ? ? 希尔算法逻辑是,先将整个待排序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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