数据结构一维: 基础:数组array(string),链表Linked List 高级:栈stack,队列queue,双端队列deque,集合set,映射map(hash or map), etc二维: 基础:树tree,图graph 高级:二叉搜索树binary search tree(red-black tree, AVL),堆heap,并查集disjoint set,字典树Trie,etc特殊: 位运算Bitwise,布隆过滤器BloomFilter LRU Cache 算法 if-els…

# -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2017-08-19 20:19:56 # @Author : lileilei '''那么算法和数据结构是什么呢,答曰兵法''' '''a+b+c=1000 and a*a+b*b=c*c 求a,b,c''' # import time # start_time=time.time() # for a in range(1000):#使用枚举法 # for b in range(1000): # for c in range(…

几个算法网站 算法可视化网站:https://visualgo.net/en,通过动画展示算法实现过程 程序可视化网站:http://www.pythontutor.com/visualize.html#mode=edit,可视化程序实现过程 LeetCode:https://leetcode.com/,不用介绍了,目前已有中文版 MindHacks:http://mindhacks.cn/,刘未鹏博客 CodeVS: http://codevs.cn/,在线评测平台和算法交流社区 如果a+b+…

Python之路,Day21 - 常用算法学习   本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一…

可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画"毕加索的自画像"(我也不懂什么是世界名画,但是我会google呀哈哈),以这张图片为模板,让计算机去学习这张图片的风格(至于怎么学习请参照这篇国外大牛的论文http://arxiv.org/abs/1508.06576)应用到自己的这张图片上. 结果就变成下面这个样子了 咦,吓死宝宝了,不…

第四百一十五节,python常用排序算法学习 常用排序 名称 复杂度 说明 备注 冒泡排序Bubble Sort O(N*N) 将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮 插入排序 Insertion sort O(N*N) 逐一取出元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,放到适当的位置 起初,已经排序的元素序列为空 选择排序 O(N*N) 首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾.以…

安装Python算法库 主要包括用NumPy和SciPy来处理数据,用Matplotlib来实现数据可视化.为了适应处理大规模数据的需求,python在此基础上开发了Scikit-Learn机器学习算法库(网址:http://scikit-learn.org/stable/ ),同时还提供了深度学习算法库Theano(网址:http://deeplearning.net/software/theano ),并支持GPU运算. 除此之外,python还提供了大量的常用程序库,如数据库APT(Mys…

开篇 作为一个C党,接触python之后学习了爬虫. 和AC算法题的快感类似,从网络上爬取各种数据也很有意思. 准备写一系列文章,整理一下学习历程,也给后来者提供一点便利. 我是目录 听说你叫爬虫 -- 总目录 听说你叫爬虫(1) -- 从urllib说起 听说你叫爬虫(2) -- 爬一下ZOL壁纸 听说你叫爬虫(3) -- 模拟登陆 听说你叫爬虫(4) -- 手刃「URP教务系统」 听说你叫爬虫(5) -- 扒一下codeforces题面 听说你叫爬虫(6) -- 神器 Requests 听说…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575 关于怎么学习python,并将python用于数据科学.数据分析.机器学习中的一篇非常好的文章 Comprehensive learning path – Data Science in Python 深度学习路径-用python进行数据学习 Journey from a Pythonnoob(新手) to a Kaggler on Python So, you want to bec…

一.编程语言分类 1.简介 机器语言:站在计算机的角度,说计算机能听懂的语言,那就是直接用二进制编程,直接操作硬件 汇编语言:站在计算机的角度,简写的英文标识符取代二进制去编写程序,本质仍然是直接操作硬件 高级语言:站在人的角度,说人话:即用人类的字符去编写程序,屏蔽了硬件操作 2.优缺点 语言 优点 缺点 机器语言 最底层,执行速度快 最复杂,开发效率最低 汇编语言 比较底层,执行速度较快 复杂,开发效率低 高级语言 编译型: 执行速度快,不依赖语言环境运行 跨平台差 解释型: 跨平台好,一份…