一、什么算法

算法:一个计算过程,解决问题的方法

二、时间复杂度

看代码:

           

            

            

             

           

           

         

                  

               

Ο(1)<Ο(log2n)<Ο(n)<Ο(nlog2n)<Ο(n2)<O(n2logn)< Ο(n3)<…<Ο(2^n)<Ο(n!)

三、空间复杂度

空间复杂度:用来评估算法内存占用大小的一个式子

复习:递归

递归的两个特点:

     调用自身

     结束条件

看下面几个函数

def func1(x):
print(x)
func1(x-1) def func2(x):
if x>0:
print(x)
func2(x+1) def func3(x):
if x>0:
print(x)
func3(x-1) def func4(x):
if x>0:
func4(x-1)
print(x)

def test(n):
if n == 0:
print("我的小鲤鱼", end='')
else:
print("抱着", end='')
test(n-1)
print("的我", end='') test(5)

练习

递归实例:汉诺塔问题

            

         

t = 0

def hanoi(n, A, B, C):
global t
if n > 0:
hanoi(n-1, A, C, B)
t += 1
print("%s -> %s" % (A, C))
hanoi(n-1, B, A, C) hanoi(8,'A','B','C')
print(t)

汉诺塔问题

列表查找

二分法查找 

使用二分法查找来查找3

      

          

递归版本的二分法查找

排序Low B三人组

   冒泡排序

   选择排序

   插入排序

算法的关键点:

   有序区

   无序区

1、冒泡排序的思路

   

冒泡排序---优化

import random
from timewrap import * @cal_time
def bubble_sort(li):
for i in range(len(li) - 1):
# i 表示趟数
# 第 i 趟时: 无序区:(0,len(li) - i)
for j in range(0, len(li) - i - 1):
if li[j] > li[j+1]:
li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j] @cal_time
def bubble_sort_2(li): #冒泡排序优化
for i in range(len(li) - 1):
# i 表示趟数
# 第 i 趟时: 无序区:(0,len(li) - i)
change = False
for j in range(0, len(li) - i - 1):
if li[j] > li[j+1]:
li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]
change = True
if not change:
return li = list(range(10000))
# random.shuffle(li)
# print(li)
bubble_sort_2(li)
print(li)

冒泡排序

选择排序的思路

选择排序代码

import random
from timewrap import * @cal_time
def select_sort(li):
for i in range(len(li) - 1):
# i 表示趟数,也表示无序区开始的位置
min_loc = i # 最小数的位置
for j in range(i + 1, len(li)):
if li[j] < li[min_loc]:
min_loc = j
li[i], li[min_loc] = li[min_loc], li[i] li = list(range(10000))
random.shuffle(li)
print(li)
select_sort(li)
print(li)

选择程序

插入排序思路

插入排序代码

import random
from timewrap import * @cal_time
def insert_sort(li):
for i in range(1, len(li)):
# i 表示无序区第一个数
tmp = li[i] # 摸到的牌
j = i - 1 # j 指向有序区最后位置
while li[j] > tmp and j >= 0:
#循环终止条件: 1. li[j] <= tmp; 2. j == -1
li[j+1] = li[j]
j -= 1
li[j+1] = tmp li = list(range(10000))
random.shuffle(li)
print(li)
insert_sort(li)
print(li)

插入排序

排序LOW B三人组------小结

快速排序:

   

      

         

                                                                                        

                                                     

from timewrap import *
import random def _sift(li, low, high):
"""
:param li:
:param low: 堆根节点的位置
:param high: 堆最有一个节点的位置
:return:
"""
i = low # 父亲的位置
j = 2 * i + 1 # 孩子的位置
tmp = li[low] # 原省长
while j <= high:
if j + 1 <= high and li[j + 1] > li[j]: # 如果右孩子存在并且右孩子更大
j += 1
if tmp < li[j]: # 如果原省长比孩子小
li[i] = li[j] # 把孩子向上移动一层
i = j
j = 2 * i + 1
else:
li[i] = tmp # 省长放到对应的位置上(干部)
break
else:
li[i] = tmp # 省长放到对应的位置上(村民/叶子节点) def sift(li, low, high):
"""
:param li:
:param low: 堆根节点的位置
:param high: 堆最有一个节点的位置
:return:
"""
i = low # 父亲的位置
j = 2 * i + 1 # 孩子的位置
tmp = li[low] # 原省长
while j <= high:
if j + 1 <= high and li[j+1] > li[j]: # 如果右孩子存在并且右孩子更大
j += 1
if tmp < li[j]: # 如果原省长比孩子小
li[i] = li[j] # 把孩子向上移动一层
i = j
j = 2 * i + 1
else:
break
li[i] = tmp @cal_time
def heap_sort(li):
n = len(li)
# 1. 建堆
for i in range(n//2-1, -1, -1):
sift(li, i, n-1)
# 2. 挨个出数
for j in range(n-1, -1, -1): # j表示堆最后一个元素的位置
li[0], li[j] = li[j], li[0]
# 堆的大小少了一个元素 (j-1)
sift(li, 0, j-1) li = list(range(10000))
random.shuffle(li)
heap_sort(li)
print(li) # li=[2,9,7,8,5,0,1,6,4,3]
# sift(li, 0, len(li)-1)
# print(li)

堆排序代码

import heapq, random

li = [5,8,7,6,1,4,9,3,2]

heapq.heapify(li)
print(heapq.heappop(li))
print(heapq.heappop(li)) def heap_sort(li):
heapq.heapify(li)
n = len(li)
new_li = []
for i in range(n):
new_li.append(heapq.heappop(li))
return new_li li = list(range(10000))
random.shuffle(li)
# li = heap_sort(li)
# print(li) print(heapq.nlargest(100, li))

堆排序代码1

import random
from timewrap import *
import copy
import sys def merge(li, low, mid, high):
i = low
j = mid + 1
ltmp = []
while i <= mid and j <= high:
if li[i] < li[j]:
ltmp.append(li[i])
i += 1
else:
ltmp.append(li[j])
j += 1
while i <= mid:
ltmp.append(li[i])
i += 1
while j <= high:
ltmp.append(li[j])
j += 1
li[low:high+1] = ltmp def _merge_sort(li, low, high):
if low < high: # 至少两个元素
mid = (low + high) // 2
_merge_sort(li, low, mid)
_merge_sort(li, mid+1, high)
merge(li, low, mid, high)
print(li[low:high+1]) def merge_sort(li):
return _merge_sort(li, 0, len(li)-1) li = list(range(16))
random.shuffle(li)
print(li)
merge_sort(li) print(li)

一次归并代码

希尔排序

插入排序
def insert_sort(li):
for i in range(1, len(li)):
# i 表示无序区第一个数
tmp = li[i] # 摸到的牌
j = i - 1 # j 指向有序区最后位置
while li[j] > tmp and j >= 0:
#循环终止条件: 1. li[j] <= tmp; 2. j == -1
li[j+1] = li[j]
j -= 1
li[j+1] = tmp 比较 希尔排序
def shell_sort(li):
d = len(li) // 2
while d > 0:
for i in range(d, len(li)):
tmp = li[i]
j = i - d
while li[j] > tmp and j >= 0:
li[j+d] = li[j]
j -= d
li[j+d] = tmp
d = d >> 1

希尔排序

计数排序

# 0 0 1 1 2 4 3 3 1 4 5 5
import random
import copy
from timewrap import * @cal_time
def count_sort(li, max_num = 100):
count = [0 for i in range(max_num+1)]
for num in li:
count[num]+=1
li.clear()
for i, val in enumerate(count):
for _ in range(val):
li.append(i) @cal_time
def sys_sort(li):
li.sort() li = [random.randint(0,100) for i in range(100000)]
li1 = copy.deepcopy(li)
count_sort(li)
sys_sort(li1)

计算排序

from collections import deque

f = open('test.txt','r')

q = deque(f, 3)

for line in q:
print(line)

问题

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