我们把一些经常或反复被使用的任务放在一起,创建一个函数,而不是为不同的输入反复编写相同的代码。
与许多其他高级编程语言一样,Python语言提供了使用sorted()函数对数据进行开箱即用的功能。示例:
函数式编程是一种强调使用纯函数、高阶函数、不可变数据结构和声明式编程等概念的编程范式。在Python面试中,理解和应用函数式编程思想不仅能体现候选人的编程技巧与思维方式,也能为代码带来更高的可读性、可维护性和并发友好性。本篇博客将深入浅出地阐述Python函数式编程的核心理念,剖析面试中常见的问题、易错点以及应对策略,并通过代码示例,助您在面试中从容应对函数式编程相关挑战。
经典排序算法和python详解(三):归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序
随着行业的发展,编程能力逐渐成为软件测试从业人员的一项基本能力。因此在笔试和面试中常常会有一定量的编码题,主要考察以下几点。
Python中的赋值语句没有创建副本对于对象来说,它们只是将名称绑定到对象。对于不可变的对象来说,通常是没有什么区别的。但是,为了处理可变对象或可变对象的集合,我们可能需要一种方法来创建这些对象的“真实副本“。
注意:递归序列化出来的序列和队列方式结果不同,递归返回的列表数据更像DFS遍历的结果,虽然两者序列化和反序列化的方式不同,但不影响构建结果。即怎么序列化,就怎么反序列化
归并排序是一种基于分治思想的排序算法,它将待排序的列表分割成较小的子列表,然后递归地对子列表进行排序,最后将排好序的子列表合并以得到完整的有序列表。
这篇文章主要介绍了决策树的python实现方法,详细分析了决策树的优缺点及算法思想并以完整实例形式讲述了Python实现决策树的方法,具有一定的借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 决策树算法优缺点: 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据 缺点:可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 1.决策树构造的整体思想: 决策树说白了就好像是if-else结构一
我们对赋值的右侧进行一个新的元组,左侧解析(unpack)那个(未被引用的)元组到变量 和
在这篇文章里,你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
花下猫语:Python 之父在 Medium 上开了博客,现在写了两篇文章,本文是第二篇的译文。前一篇的译文 在此 ,宣布了将要用 PEG 解析器来替换当前的 pgen 解析器。
前序遍历中,我们首先访问根节点,然后递归地做左侧子树的前序遍历,随后是右侧子树的递归前序。
当len(strString)>6为真时,索引值为1,也就返回True。当len(strString)>6为假时,索引值为0,也就返回False。
这几乎完全是视频练习,其中我演示了如何改进你至今为止编写的代码的性能,但首先应该尝试。你已经分析了 练习 18 的代码的速度有多慢,所以现在是时候实现你的一些想法。修复简单的性能问题时,我会给你一个简单的列表来寻找和修改:
由若干语句组成的语句块,函数名称,参数列表构成,它是组织代码的最小单元,完成一定功能。
Python 函数是返回特定任务的语句块。它将一些常见或重复完成的任务放在一起并创建一个函数,这样我们就可以执行函数调用以一遍又一遍地重用其中包含的代码,而不是为不同的输入一次又一次地编写相同的代码。
众所周知,个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容,使得用户更感兴趣,从而提升用户体验,提高用户粘度,之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统,但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性,本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题,然后将这些子问题分解为更小的问题,直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术:递归情况将问题分解为自相似的子问题,基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理,允许多个中央处理单元(CPU)核心或计算机处理它们。
选自kdnuggets 作者:Madison May 机器之心编译 参与:王宇欣、李亚洲 选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题,而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。过去一段时间,机器之心发过多篇机器学习框架的对比文章,但随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言,支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。Indico Data Solutions 的 CTO Madison May 根据他们公司在产品和开发过程中的经验对 7 大 Python 深度学习框架进行了
好久没有录制实战教程视频,大邓就在圣诞节后直接上干货。 之前写过一期【视频教程-用python批量抓取简书用户信息】的文章,是自己造的轮子,今天我趁着刚入门scrapy和xpath,操刀重写这个任务。 一、实战项目简介递归 我们要大批量获取简书网站上的用户数据,最直接的办法是给一个初识的用户url,从这个用户的关注的和粉丝中再抽取url,循环往复,周而复始。这其实就是递归。 数据项 获取到的url,我们需要对其进行请求,解析出想要的数据 📷 昵称-nickname 关注数-followed 粉丝数- fol
递归是一个很经典的算法,在实际中应用广泛,也是面试中常常会提到的问题。本文就递归算法介绍如何在Python中实现递归的思想,以及递归在Python中使用时的一些注意事项,希望能够对使用Python的朋友提供一些帮助。
算法作为程序员的必修课,是每位程序员必须掌握的基础。作为Python忠实爱好者,本篇将通过Python来手撕5大经典排序算法,结合例图剖析内部实现逻辑,对比每种算法各自的优缺点和应用点。相信我,耐心看完绝对有收获。
在前文已经看到过了可以使用list函数去复制一个列表,这个就是浅复制,浅复制会构建一个新的对象,并且维护之前对象(子对象)的引用,而深复制则是将之前的子对象通过递归的方式也拷贝出来。从例子中学习吧。 先看看浅复制:
模块化编程是 Python 的基本思想。初学 Python,都应该使用过小海龟、随机、数学模块。使用模块之前,需要导入模块,然后根据自己的问题需要使用这些模块。
zip()用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组
在前面的课程中,我们已经学习了循环和函数的基本操作,这节内容主要针对循环和函数在项目使用过程中的一些更加有使用价值的操作进行分析和讲解
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性,使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
毫无疑问,函数是 Python 语言里最重要的概念之一。在编程时,我们将真实世界里的大问题分解为小问题,然后通过一个个函数交出答案。函数即是重复代码的克星,也是对抗代码复杂度的最佳武器。
在7.1.2节编写斐波那契数列函数的时候,使用了 Python 中的递归(Recursion)。固然 Python 创始人对递归有个人的看法,此处还是要用单独一节专门给予介绍。等读者阅读完本节内容,也能理解之所以如此重视递归的原因了。
Python之递归函数 好久没有更新内容了,也好久没有给大家打个招呼了,小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。简单地说,一个递归函数就是直接或间接地调用自身的函数,并且要有退出条件。枯燥的概念令人生厌,我们直接来个例子看看递归函数是如何工作的。例如我们对一个数字列表进行求和计算,我们可以使用内置的函数或者自己写一个函数来完成计算工作,接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算: In[1]:defmysum(L): ...:ifnotL: ...:retu
小明在梦中困在一个迷宫里了。迷宫太难了,小明发动特殊能力让迷宫变得简单起来。迷宫变成了一张有n个节点的有根树(根为1号节点)的结构,只能在一个节点往其儿子节点走,而当没有导向其他节点的路径存在时,即该节点没有儿子节点时,便走出了迷宫。这样一来,小明只要沿着任意可以走的路径行进就肯定可以到达出口了!出发前为了做好周密准备,小明想知道处于这个迷宫的各个位置能到哪些出口。
Python之递归函数 好久没有更新内容了,也好久没有给大家打个招呼了,小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。简单地说,一个递归函数就是直接或间接地调用自身的函数,并且要有退出条件。枯燥的概念令人生厌,我们直接来个例子看看递归函数是如何工作的。 例如我们对一个数字列表进行求和计算,我们可以使用内置的sum函数或者自己写一个函数来完成计算工作,接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算: In[1]: def mysum(L): ...: if no
引言 大多数程序包含大量的逻辑,以及少量文本数据。编程语言被设计成适合这种类型的编程。但是一些编程任务只涉及一点逻辑,以及大量的文本数据。 对于这些任务,我们希望有一个更适合这些问题的工具。模板引擎就是这样一种工具。在本章中,我们将构建一个简单的模板引擎。 最常见的一个以文字为主的任务是在 web 应用程序。任何 web 应用程序的一个重要工序是生成用于浏览器显示的 HTML。 很少有 HTML 页面是完全静态的:它们至少包含少量的动态数据,比如用户名。通常,它们包含大量的动态数据:产品列表、好友的
python 三行代码实现快速排序 最近在看 python cookbook , 里面的例子很精彩,这里就帮过来,做个备忘录 主要利用了行数的递归调用和Python的切片特性,解释一下每行代码的含义: 第1行: #coding:utf-8 指定utf-8 编码 第2行:定义函数名和参数 第3行: 判断列表长度是否小于等于1, 如果小于等于1,直接返回列表 第4行:返回递归函数拼接的列表,[lt for lt in L[1:] if lt <= L[0]] 列表推导表达式,返回一个比 L[0] 小的列
按照Python给出的内置函数(max)只能求出列表中的最大值,无法求出包括列表中的子列表的最大值
阶乘:也是数学里的一种术语;阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数;在表达阶乘时,就使用“!”来表示。如h阶乘,就表示为h!;阶乘一般很难计算,因为积都很大。
正如你们刚刚看到的,递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去。但是我们之前已经说过关于函数调用的问题,每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间,如果一直调用下去,就会造成名称空间占用太多内存的问题,于是python为了杜绝此类现象,强制的将递归层数控制在了997(只要997!你买不了吃亏,买不了上当...).
使用递归实现全排列。123实现全排列! 法1: 上面定义了两个列表,一个列表存的是需要全排列的数据,另一个列表是当做栈来用的,可以把这个递归想成一棵树,在最顶端是包含所有值得列表,之后
上面定义了两个列表,一个列表存的是需要全排列的数据,另一个列表是当做栈来用的,可以把这个递归想成一棵树,在最顶端是包含所有值得列表,之后从这个列表中循环拿掉一个值,到了第二层,这时候栈里面存放的就是拿出来的那个数据,这一层的一个值里面就少了刚刚拿掉的值,一直到最后这个列表为空的时候,栈里面存的就是这个排列的结果,
二叉树是计算机科学中非常基础且重要的数据结构,它由节点和连接它们的边组成。其中一个节点为根节点,除此之外其他的节点都有唯一一个父节点。层序遍历是二叉树遍历的一种,也是最常见的一种遍历方法。它是按照二叉树的深度,从上到下一层一层地进行遍历的过程。下面,我们将通过Python代码来实现二叉树的层序遍历。
在系统设计中,经常我们希望设计一套插件机制,在不修改程序主体情况下,动态去加载附能。
分治算法的基本思想是将一个大问题分解成若干个子问题,递归地解决每个子问题,然后将每个子问题的解合并起来得出整个问题的解。分治算法的基本步骤为:
星号只在 定义函数(允许使用不定数目的参数)或者 调用(“分割”字典或者序列)时才有用。
Git-Dumper是一款功能强大的代码导出工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松从一个网站中导出目标Git库,并存储到本地设备中进行分析和研究。
拓扑排序是一种对有向无环图(DAG)进行排序的算法。在树结构中,树是一种特殊的有向无环图,因此我们可以将拓扑排序应用于树的节点。
本章目录: 一、三元表达式、列表推导式、生成器表达式 二、递归调用和二分法 三、匿名函数 四、内置函数 ================================
不可变对象:该对象所指向的内存中的值不能被改变,修改对象的值时,由于其指向的值不能被改变,因此实际上是在内存中重新开辟一个地址用来存储新的值,然后将对象指向这个新值。本质上是两个对象,赋值前后对象id发生了变化。python中的不可变对象包括:bool、int、str、float、tuple、frozenset、None。
可迭代对象:可迭代的对象,内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象,除了数字类型,所有数据类型都是可迭代对象。
本文由马哥教育Python实战开发班6期学员推荐,转载自互联网,作者为赖笔小新,感谢作者的辛苦付出和贡献。 最近发现进入python群的朋友都在你是如何自学python语法的,每当被问到这个问题时,我内心是坦荡的,因为我不知道到底我接下来说的这些话会给看到的各位带来什么? 虽然大家已经对Python已经有了一个初步认识 了,但是我还不得不说关于Python语法的一些事,以便于我这个装逼的过程顺利的完成。 ————!!! 只针对有经验开发人员 ---- 简单输入输出 ---- 输出 print 10
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