一.快速排序的介绍 快速排序(英语:Quicksort),又称划分交换排序(partition-exchange sort),通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 二.快速排序的原理 从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot), 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同…

一.概述 用Python实现的数据结构与算法 涵盖了常用的数据结构与算法(全部由Python语言实现),是 Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python(简写为PSADSP)的读书笔记. PSADSP 对经典的数据结构与算法进行了全面而细致地讲解,有兴趣的读者可以直接阅读该书.根据个人的学习进度,本文当前只摘取和总结了书中的部分内容,后续会逐步更新. 二.目录 基本数据结构 用Python实现的数据结构与算法:堆…

本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之队列.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,插入操作在队尾(rear)进行,删除操作在队首(front)进行. 二.ADT 队列ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① Queue() 创建队列② enqueue(item) 向队尾插入项③ dequeue() 返回队首的项,并从队列中删除该项④ empty() 判断队列是否为空⑤ size() 返回队列中项的个数 队列操作的…

一.概述 快速排序(quick sort)是一种分治排序算法.该算法首先 选取 一个划分元素(partition element,有时又称为pivot):接着重排列表将其 划分 为三个部分:left(小于划分元素pivot的部分).划分元素pivot.right(大于划分元素pivot的部分),此时,划分元素pivot已经在列表的最终位置上:然后分别对left和right两个部分进行 递归排序. 其中,划分元素的 选取 直接影响到快速排序算法的效率,通常选择列表的第一个元素或者中间元素或者最后一…

一.概述 快速排序(quick sort)是一种分治排序算法.该算法首先 选取 一个划分元素(partition element,有时又称为pivot):接着重排列表将其 划分 为三个部分:left(小于划分元素pivot的部分).划分元素pivot.right(大于划分元素pivot的部分),此时,划分元素pivot已经在列表的最终位置上:然后分别对left和right两个部分进行 递归排序. 其中,划分元素的 选取 直接影响到快速排序算法的效率,通常选择列表的第一个元素或者中间元素或者最后一…

写在前面的话:关于数据结构与算法讲解的书籍很多,但是用python语言去实现的不是很多,最近有幸看到一本这样的书籍,由Brad Miller and David Ranum编写的<Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python>,地址为:http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html是英文的,写的不错,里面代码的实现也很详细,很多…

忍耐和坚持虽是痛苦的事情,但却能渐渐地为你带来好处. ——奥维德 一.学习目标 · 回顾在计算机科学.编程和问题解决过程中的基本知识: · 理解“抽象”在问题解决过程中的重要作用: · 理解并实现抽象数据结构: · 复习Python编程语言 二.写在前面 自第一台电子计算机使用线路和开关传达人类的指令以来,我们编程的思考方式有了很大的改变,在很多方面,计算机技术的发展为计算机科学家提供了众多的工具和平台去实现他们的想法.高性能理器,高速网络和大内存使得计算机研究者必须掌握在这样复杂的螺旋式通道中…

少年,不知道你好记不记得第三篇文章讲python内建数据结构的方法及其时间复杂度时里面关于dict与set的时间复杂度[为何访问元素为O(1)]原理我说后面讲吗?其实就是这篇文章讲啦. 目录: 一:Hash的定义 二:dict与set的实现原理 三:常用构造hash函数的方法 四:hash碰撞及其解决方法 五:dict的实现 一:Hash的定义 Hash,一般翻译做“散列”,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.[不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能…

这段时间把<Data Structure and Algorithms with python>以及<Problem Solving with  Algorithms and DataStructures>看完了(图那部分没仔细看,毕业设计开始了,有点忙).现在开始写点总结啦,主要顺序按照是problem solving那本书的,感觉这本条理更加清晰简单,而另一本相对杂乱些,不过其代码写的更pythonic一些.[github地址,包含了那两本书带笔记版以及下面零的代码] 这作为第…

目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记法): 对于其中的g(x)是关于操作元素数x为自变量的计算次数函数,而x趋近无穷大从而只留下最高项且忽略其常数项是为了集中看函数随着元素个数的大量增加后运行时间的增加速度从而用来衡量时间复杂度. e.g: for i in range(x): print(‘aha’) print(i) print(…