Python基本常用算法

什么是算法

就是一个计算的过程，解决问题的方法

用到知识点

递归

调用自身

有结束条件

下次执行相应的复杂度要减少

时间复杂度排序（按效率排序）

O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n2logn)<O(n3)

判断时间复杂度

1.循环减半的过程就是O(logn)

2.几次循环就是n的几次方的复杂度

空间复杂度(以空间换时间)

评估算法内存占用大小

列表查找

顺序查找

从列表第一个元素开始，顺序进行搜索，直到找到为止。

def linear_seach(data_set,val):
    for i in range(,data_set):
        if i == val:
            print(i)
            return i
    return '没找到'

二分查找

从有序列表的候选区data[0:n]开始，通过对待查找的值与候选区中间值的比较，可以使候选区减少一半。

def bin_seacher(data_set,val):
    low =
    high = len(data_set) -
    while low <= high:
        mid = (low+high) //
        if data_set[mid] == val:
            print('索引位置：',mid)
            return mid
        elif data_set[mid] < val:
            low = mid +
        else:
            high = mid -
    print('没有找到')
    return None
 
li = range()
bin_seacher(li,)

案例

import random
 
def random_list(n):
    '''
    生成随机数据
    :param n:
    :return:
    '''
    ret = []
    a1 = ['赵','钱','孙','李','邹','吴','郑','王','周']
    a2 = ['力','好','礼','丽','文','建','梅','美','高','']
    a3 = ['强','文','斌','阔','文','莹','超','云','龙','']
    ids = range(,+n)
    for i in range(n):
        name = random.choice(a1) + random.choice(a2) +random.choice(a3)
        age = random.randint(,)
        dic = {'id':ids[i], 'name':name, 'age':age}
        ret.append(dic)
    return ret
 
def id_seacher(data_list,id):
    low =
    high = len(data_list) -
    while low <= high:
        mid = (low+high) //
        if data_list[mid]['id'] == id:
            print('索引位置：',mid)
            return mid
        elif data_list[mid]['id'] < id:
            low = mid +
        else:
            high = mid -
    print('没有找到')
    return None
 
data_list = random_list()
ind = id_seacher(data_list,)
print(data_list[ind]['name'])#输入人名

冒泡排序

首先，列表每两个相邻的数，如果前边的比后边的大，那么交换这两个数

循环无序区的数继续比较

import random
def bubble_sort(li):
 
    for i in range(len(li) - ):# 几趟
        exchange = False # 标志位
        for j in range(len(li) - i - ):
            if li[j] > li[j + ]:
                li[j], li[j + ] = li[j + ], li[j]
                exchange = True
            if not exchange:
                break
li = list(range())
random.shuffle(li)
print(li)
bubble_sort(li)
print(li)

时间复杂 

最好情况 O（n）

一般情况 O (n²)

最差情况 O (n²)

选择排序 

　　一趟遍历记录最小的数，放到第一个位置；

再一趟遍历记录剩余列表中最小的数，继续放置；

def select_sort(li):
 
    for i in range(len(li) - ): #循环次数
        min_loc = i
        for j in range(i + ,len(li)):#从无序区找
            if li[j] < li[min_loc]:
                min_loc = j
        li[i], li[min_loc] = li[min_loc], li[i]
 
li = list(range())
random.shuffle(li)
print(li)
select_sort(li)
print(li)

插入排序  

　　列表被分为有序区和无序区两个部分。最初有序区只有一个元素。

　　每次从无序区选择一个元素，插入到有序区的位置，直到无序区变空。

def insert_sort(li):
    for i in range(,len(li)):
        tmp = li[i]
        j = i -
        while j >=  and tmp < li[j]:
            # 判断新数是否比前一个数小，小就将前一个数向后挪一个位置
            li[j + ] = li[j]
            j -=
        li[j + ] = tmp
 
li = list(range())
random.shuffle(li)
print(li)
insert_sort(li)
print(li)

a. 时间效率

# coding:utf-
 
from timeit import Timer
 
# li1 = [, ]
#
# li2 = [,]
#
# li = li1+li2
#
# li = [i for i in range()]
#
# li = list(range())
 
def t1():
    li = []
    for i in range():
        li.append(i)
 
def t2():
    li = []
    for i in range():
        li += [i]
 
def t3():
    li = [i for i in range()]
 
def t4():
    li = list(range())
 
def t5():
    li = []
    for i in range():
        li.extend([i])
 
timer1 = Timer("t1()", "from __main__ import t1")
print("append:", timer1.timeit())
 
timer2 = Timer("t2()", "from __main__ import t2")
print("+:", timer2.timeit())
 
timer3 = Timer("t3()", "from __main__ import t3")
print("[i for i in range]:", timer3.timeit())
 
timer4 = Timer("t4()", "from __main__ import t4")
print("list(range()):", timer4.timeit())
 
timer5 = Timer("t5()", "from __main__ import t5")
print("extend:", timer5.timeit())
 
def t6():
    li = []
    for i in range():
        li.append(i)
 
def t7():
    li = []
    for i in range():
        li.insert(, i)
 
#------------------结果-------
append:             1.0916136799496599
+:                     1.0893132810015231
[i for i in range]: 0.4821193260140717
list(range()):         0.2702883669990115
extend:             1.576017125044018

Python列表类型不同分别操作的时间效率

def t6():
    li = []
    for i in range():
        li.append(i)
 
def t7():
    li = []
    for i in range():
        li.insert(, i)
 
timer6 = Timer("t6()", "from __main__ import t6")
print("append", timer6.timeit())
 
timer7 = Timer("t7()", "from __main__ import t7")
print("insert(0)", timer7.timeit())
 
####################
append    1.1599015080137178
insert() 23.26370093098376

append 比 insert 执行效率高