外部排序法：外部排序分为独立的两部分组成：1.按可用内存大小,利用内部排序方法，构造若干个记录的有序子序列写入外存，通常称这些记录的有序子序列为 “归并段”;2.通过“归并”，逐步扩大(记录的)有序子序列的长度
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问题描述 今天我们讲的是分治法，首先来了解一下分治法的定义：把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并 ，这就是分治法。 但是，并不是所有的问题都可以用分治法来解决，从它的基本思想我们就可以看出，能用分治法解决的问题一定具有以下特征： ①.该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题 注意几个关键词：“可以分解”，“规模较小” 针对这一条特征我们就可以看出来，分治法和递归其实是分不开的。 结语 我们简单介绍了分治法，通过以上讲解我们可以看到分治和递归宛如一对孪生兄弟，有分治法的地方就有递归的身影。因此要想运用好分治法一定要先理解运用好递归，遇到问题方能分而治之，逐个击破。
Python拉链法和开地址法实现字典 Python字典(dictionary)是除列表之外python中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。 这个时候就有两种处理散列冲突的方法：拉链法和开地址法 拉链法 把具有相同散列地址的k,v对放在同一个单链表中。 /usr/bin/env python # coding=utf-8 slots = [] slotsNum = 32 for _ in range(32): slots.append([]) solts__: for k, _ in solt: ret.append(k) return ret 封装成类之后，使用方法和Python 提供的dict就比较像了 开地址法 Python字典内部实现时处理散列冲突的方法就是开地址法，开地址法在后续补充 《Python源码剖析》的笔记-第五章 Python中的dict对象 【译】Python
什么是回溯法 回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。 但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。 回溯法与递归： 回溯法是一种思想，递归是一种形式 class Solution(object): #rtlist用来存储所有的返回所有排列，templist用来生成每个排列 def backtrack 所以在回溯法中，关键的就是找出合理的分支限界（重要），和返回条件。 以上这篇python 回溯法模板详解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。
冒泡法排序思想：将数组中的数据两两进行比较，每次将较大的数据交换到后面，直到大数沉底，小数冒出。 可以这样想：10个数据有9组成对，每比完一组，则大的数沉到后面。
一、概述 1、条件 不是所有数据类型都可以应用二分查找法,他需要满足以下的条件: 是一个有序序列(索引数组),且是已经排好序的序列. 2、查找原理 在一个有序序列中查找一个指定的数,如果首先和这个序列的中间数相比如果相等就找到返回 二、python代码实现 知道了条件和原理后,其他任何一门语言都可实现,以下是python代码的简单实现. 总结: 通过二分查找法去查找一个数是否在列表中,要查找的数是中间数时,只要一次就能找到,最差的情况就是n/2 =0时,n为序列长度 但最后等于0时要么找到要么没有找到.不管怎么样比冒泡排序效率要高的多
from random import randint def bubbleSort(lst, reverse=False): length = len(...
个线程，一分钟能下载1G） 这个周末本想安心写一下关于编程常见的一个排序算法，发现无法爬取自然不甘心，于是折腾了两天还是没搞定 收拾一下心情，讲一下关于排序算法吧，排序问题是编程入门里老生常谈的问题，虽说python 冒泡排序法（Bubble Sort） 冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。 举个例子： 有列表[6，3，1，5，4，2] 用冒泡法操作： 第一轮： 6，3比较，6大则6，3互换： 3，6，1，5，4，2 6，1比较，6大则6，1互换： 3，1，6，5，4，2 ………… 3，1， /usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-03-24 18:39 # @Author : Ed Frey # @ 那是否有办法改进一下呢？
学了点python后，看到各种爬虫教程，原本想做个统计平均学分绩的小爬虫。
图片来源：pexels Python 是一门强大的动态语言，那动态体现在哪里，强大又体现在哪里呢？ 除了好的方面，Python 的动态性是否还藏着一些使用陷阱呢，有没有办法识别与避免呢？ 因此，这篇文章将前面一些内容融汇起来，再做一次延展的讨论，希望能够理清一些使用的细节，更深入地探索 Python 语言的奥秘。 对应到 Python 中，情况就不同了，这两个动作在书写时是合二为一的。 关于函数的编译，我在《Python与家国天下》中写到了对抽象语法树的分析，Python 在编译时就确定了局部作用域内合法的变量名，在运行时再与内容绑定。 在与群内小伙伴们陆续讨论了一整个下午后，我依然不满足，最终打消了写入《深度辨析 Python 的 eval() 与 exec()》这篇文章的念头。
假设我们已经知道梯度法——最速下降法的原理。 现给出一个算例： ? 如果人工直接求解： ? ? 现给出Python求解过程： import numpy as np from sympy import * import math import matplotlib.pyplot as plt import
本期“Python为什么”栏目，我们将聚焦于变量命名中的连接方式，来切入这块是非之地，想要回答的问题是——Python 为什么要推荐蛇形命名法？ 那么，为什么 Python 会推荐用蛇形命名法呢？ 最大的原因是历史原因。蛇形命名方式起源于 1960 年代，那时它甚至还没有特定的名称。 现今有不少编程语言在某些场景下会推荐使用蛇形命名法，而 Python 则是其中最早这么做的之一，并且是使用场景最多的语言之一。 维基百科上统计了一份清单，可以看出 Python 对它的偏好： ? 最后，我还看到过一种解释：因为 Python 是蟒蛇啊，理所当然是用蛇形命名…… 对于这三个解释，你们是如何感想的呢？对于蛇形命名法，大家是喜欢还是不喜欢呢？欢迎留言交流。 写在最后：本文属于“Python为什么”系列（Python猫出品），该系列主要关注 Python 的语法、设计和发展等话题，以一个个“为什么”式的问题为切入点，试着展现 Python 的迷人魅力。
在数据结构的书中我们可以找到“哨兵查找法”，但是什么又是“哨兵查找法”呢？什么又是“哨兵”呢？ index : -1 } Python代码 def searchItemFromArray(array, item): if len(array) == 0: return -1 index
以下代码由python3实现，欢迎大家来讨论 import random as rd class Linklist(object): def __init__(self,data,next=
我们将进一步拓展，以便能实际运用对象和类。 调用类的其它信息 上一讲中提到，在定义方法时，必须有self这一参数。这个参数表示某个对象。对象拥有类的所有性质，那么我们可以通过self，调用类属性。 Python有一些特殊方法。Python会特殊的对待它们。特殊方法的特点是名字前后有两个下划线。 如果你在类中定义了__init__()这个方法，创建对象时，Python会自动调用这个方法。 Python在建立了li_lei这一对象之后，使用li_lei.gender这一对象性质，专门储存属于对象li_lei的特有信息。
这是奔跑的键盘侠的第97篇文章 接上一篇冒泡排序法，今天来讲一下插入排序法（insertion sorting），接下来几期还会有选择排序法、合并排序法、快速排序法等等，敬请期待哦。 插入排序法（Insertion Sorting） 先来看一下百度百科的定义： 有一个已经有序的数据序列，要求在这个已经排好的数据序列中插入一个数，但要求插入后此数据序列仍然有序，这个时候就要用到一种新的排序方法 ——插入排序法,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)。 插入排序法总的平均时间复杂度为 ? 。 /usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-03-25 20:23 # @Author : Ed Frey # @
这个时候就可以使用筛法来求质数，本文介绍的是欧拉筛法。其运用的原理是质数的倍数一定不是质数。因此将质数的倍数直接标记成合数，以达到筛选质数的目的。 同样以此为思路的还有埃氏筛法，但埃氏筛法具有缺陷：对于一个合数，有可能被筛多次，例如20 = 2*10 = 4*5。 而对此进行改进，用合数的最小质因子进行筛选来确保每个合数只被筛选一次，这就是欧拉筛法。 但是具体是怎么做到每个合数只被筛选一次，我们来看下面的代码。
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