直接上代码: #快速排序 #coding: utf-8 def quicksort(a,left,right): if(left<right): mid = partition(a,left,right) quicksort(a,left,mid-1) quicksort(a,mid+1,right) def partition(a,left,right): x = a[right] i = left-1 #初始i指向一个空,保证0到i都小于等于 x for j in range(left,ri…

Python之排序算法:快速排序与冒泡排序 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/7828610.html 入坑(简称IT)这一行也有些年头了,但自老师讲课提过排序算法后几乎再也没写过排序算法,当然这也没有什么问题,实际的排序大多是将数据从数据库取出来前在数据库中就已经做好排序了,当然这个排序是SQL范畴的,如果真的需要在代码中排序也有对应的工具类来处理,就比如有Java中有Array.sort()来排列Array(数组类型),功能虽说有限制,但也…

Python实现排序算法:快速排序.冒泡排序.插入排序.选择排序.堆排序.归并排序和希尔排序 Python实现快速排序 原理 首先选取任意一个数据(通常选取数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的放到它前面,所有比它大的放到它后面,这个过程称为一趟快速排序 快速排序原理图如下: 实现 #coding=utf-8 #python实现快速排序 def quick_sort(li,start,end): if start < end: flag = li[start] print(flag)…

python生成随机数.随机字符串 import randomimport string # 随机整数:print random.randint(1,50) # 随机选取0到100间的偶数:print random.randrange(0, 101, 2) # 随机浮点数:print random.random()print random.uniform(1, 10) # 随机字符:print random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz!@#$%^&*()…

关于局部敏感哈希算法.之前用R语言实现过,可是由于在R中效能太低.于是放弃用LSH来做类似性检索.学了python发现非常多模块都能实现,并且通过随机投影森林让查询数据更快.觉得能够试试大规模应用在数据类似性检索+去重的场景. 私觉得,文本的类似性能够分为两类:一类是机械类似性:一类是语义类似性. 机械类似性代表着,两个文本内容上的相关程度.比方"你好吗"和"你好"的类似性.纯粹代表着内容上字符是否全然共现,应用场景在:文章去重: 语义类似性代表着,两个文本语义上的…

冒泡排序 原理: 代码: def bubble_sort2(arr):for j in range(len(arr) - 1, 0, -1): # [n-1, n-2, ....2, 1]for i in range(0, j):if arr[i] > arr[i + 1]:arr[i], arr[i + 1] = arr[i + 1], arr[i] bubble_sort2(arr)print(arr) # [1, 3, 4, 7, 8, 34, 67] 归并排序 原理: 代码: #分解方法…

快速排序(quickSort) 快排的思想:首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序. 百度百科给的算法: 一趟快速排序的算法是: 1)设置两个变量i.j,排序开始的时候:i=0,j=N-1: 2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0]: 3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的值A[j],将A[j]和A[i]互换: 4)从i开始向后…

代码: #coding:utf-8 #author:徐卜灵 #交换排序.快速排序 # 虽然快速排序称为分治法,但分治法这三个字显然无法很好的概括快速排序的全部步骤.因此我的对快速排序作了进一步的说明:挖坑填数+分治法: # import sys # sys.setrecursionlimit(150000) L = [6, 3, 2, 32, 5, 4] def Fast_sort(L, left,right): if left >= right: return L key = L[left]…

''常见的排序算法\ 插入排序/希尔排序/直接排序/堆排序 冒泡排序/快速排序/归序排序/基数排序 给定一个列表,将这个列表进行排序,要求:> 时间复杂度要小于O(n^2) 复杂度:1.时间复杂度: 指 算法在计算的过程中,所需要的计算工作量2.空间复杂度: 指 算法在计算过程中,所需要的内存空间 常见的时间复杂度:常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n)线数对数阶O(nlogn2n),平方阶O(n^2),立方阶O(n^3)随着问题的规模n,不断的增大,上述的时间复杂度就不断增大意…

快速排序算法,总体来说就是选一个基准值,把小于基准值的分一拨,把大于基准值的分到另一拨,然后递归. 有区别的是,分区算法有差异,最直接的是,选个基准值,定义两个列表(小值分区less和大值分区great),然后挨个比较,小的追加到less,大的追加到great 再有就是,选个基准值,先从右边开始比,比基准值大的不管,比基准值小就和基准值换位置,换一次后,就去和左边比,比基准值小的不管,比基准值大的又去换位置,略有些绕. 最后,还可以不递归,通过把分区节点保存在栈里来实现. 1 # -*- cod…

#!/usr/bin/python # module: quik_sort.py def PARTION(L,m,n): base = L[n] i = m-1 j = m while j<n: if L[j] < base: i = i+1 temp = L[i] L[i] = L[j] L[j] = temp j = j+1 i = i+1 temp = L[i] L[i] = L[n] L[n] = temp return i def QUIK_SORT(L,x,y): if (x>…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱. 根据您的测试数据样本构建多个模型(称为套袋)可以减少这种差异,但是树本身是高度相关的. 随机森林是套袋(方法)的延伸,除了基于多个测试数据样本构建树木之外,它还限制了可用于构建树木的特征,使得树木间具有差异.这反过来可以提升算法的表现. 在本教程中,您将了解如何在Python中从头开始实现随机森林算法. 完成本教程后,您将知道: 套袋决策树和随机森林算法的区别.…

python爬虫爬取网站内容时,如果什么也没带,即不带报头headers,往往会被网站管理维护人员认定为机器爬虫.因为,此时python默认的user-agent如Python-urllib/2.1一样.因此,网站管理人员会根据请求的user-agent判定你是不是机器爬虫.所以,此时往往就需要伪装user-agent,模拟成真实的浏览器去取出内容.下面是一些比较常用的浏览器的user-agent: Chrome "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) Appl…

=================================版权声明================================= 版权声明:原创文章 谢绝转载  请通过右侧公告中的“联系邮箱(wlsandwho@foxmail.com)”联系我 勿用于学术性引用. 勿用于商业出版.商业印刷.商业引用以及其他商业用途. 本文不定期修正完善. 本文链接:http://www.cnblogs.com/wlsandwho/p/8539169.html 耻辱墙:http://www.cnblo…

""" version1.1,2018-05-09 <基于智能优化与RRT算法的无人机任务规划方法研究>博士论文 <基于改进人工势场法的路径规划算法研究>硕士论文 """ import matplotlib.pyplot as plt import random import math import copy show_animation = True class Node(object): ""&qu…

1.random(self): Get the next random number in the range [0.0, 1.0) 取0到1直接的随机浮点数 import random print(random.random()) C:\python35\python3.exe D:/pyproject/day21模块/random随机模块.py 0.3105503800442595 2.randint(self, a, b) Return random integer in range [a…

应用python random标准库做一个随机生成密码的程序,可以随机生成任意多个字符.(基于python2.7,如果是python3需要修改下) 案例: #-*-coding:utf-8 -*-#author:wangxing import randomimport stringimport sys #存储大小写字母和数字,特殊字符列表STR = [chr(i) for i in range(65,91)] #65-91对应字符A-Zstr = [chr(i) for i in range(9…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/10/14 13:54 # @Author : zoulixiang # @Site : # @File : ran_gman.py # @Software: PyCharm import random '''随机杀程序节点''' def Ip_gman(file): with open(file, 'r') as f: data = f.read().split() #pr…

""" 生成随机姓名.电话号码.身份证号.性别.应行卡号.邮箱 """ import random from firstname import first_name from langconv import * from province_id import province_id from phone_number import phone_number # from langconv import Converter # 随机生成姓名 def…

文章目录 1. 前言 2. 随机森林原理 3.实现原理 3.1并行化训练 3.1.1训练函数 3.1.2 单进程训练函数 生成数据集模块--生成部分数据集 单进程训练函数代码 3.2 并行化预测 3.2.1 预测函数 3.2.2 单进程预测函数 4. 并行化结果分析 5. 源码 参考资料 1. 前言 Python其实已经实现过随机森林, 而且有并行化的参数n_jobs 来设置可以使用多个可用的cpu核并行计算. n_jobs : int or None, optional (default=No…

先安装两个库: pip install matplotlib pip install numpy 引用库: import matplotlib.pyplot as mp import numpy as np 一:只向四个方向随机漫步 def random_walking(x):#定义方法 a=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]#定义四个方向 l=np.random.choice([0,1,2,3])#随机选取四个数字 x+=np.array(a[l])#随机选取一个方向 re…

第一种方法(推荐)适用于随机取一个值, 返回一个值import randomlist1 = ['佛山', '南宁', '北海', '杭州', '南昌', '厦门', '温州']a = random.choice(list1)print(a)# 返回一个值 第二种方法适用于随机取一组值, 返回一个listimport randomlist1 = ['佛山', '南宁', '北海', '杭州', '南昌', '厦门', '温州']# 随机返回只有一个值的lista = random.sample(l…

这个题需要用到random库的方法,不用就会忘,暂把random库的常用方法贴出来 import random import string # 随机整数 # randint(a, b),生成a~b之间的随机数a<=b # c_int = random.randint(100, 1) 错误 a_int = random.randint(10, 20) b_int = random.randint(20, 20) # randrange(a, b, c)以c为步长生成a~b之间的随机数 a_rang…

from PIL import Image from PIL import ImageDraw from PIL import ImageFont import random class ValidCodeImg: """ 可以生成一个经过降噪后的随机验证码的图片 :param width: 图片宽度 单位px :param height: 图片高度 单位px :param code_count: 验证码个数 :param font_size: 字体大小 :param poi…

安装pillow: pip install pillow PIL中的Image等模块提供了创建图片,制作图片的功能,大致的步骤就是我们利用random生成6个随机字符串,然后利用PIL将字符串绘制城图片,成型图: 创建字符集合,为了提高验证的准确性,去掉一些容易混淆的字母和数字,比如'0'和'o','l'和1等: numbers = ''.join(map(str, range(3, 10))) # 数字,不要0,1,2 lowercases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy&…

python3 学习机器学习api 使用了三种集成回归模型 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble…

1.生成随机稀疏矩阵: scipy中生成随机稀疏矩阵的函数如下: scipy.sparse.rand(m,n,density,format,dtype,random_state) 1 参数介绍: 参数 含义 m,n 整型:表示矩阵的行和列 density 实数类型:表示矩阵的稀疏度 format str类型:表示矩阵的类型:如format=‘coo’ dtype dtype;表示返回矩阵值的类型 ranom_state {numpy.random.RandomState,int};可选的随机种子…

#第一种方法 import random import string seed = "1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!@#$%^&*()_+=-" sa = [] for i in range(8): sa.append(random.choice(seed)) salt = ''.join(sa) print salt #第二种方法 import random import stri…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 diabetes = datasets.load_di…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…