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【
数据结构与算法(python版)
】的更多相关文章
北京大学公开课《数据结构与算法Python版》
之前我分享过一个数据结构与算法的课程,很多小伙伴私信我问有没有Python版. 看了一些公开课后,今天特向大家推荐北京大学的这门课程:<数据结构与算法Python版>. 课程概述 很多同学想要转行机器学习,也确实掌握了一些机器学习模型原理并具备基础的编程功底,但是在笔试.面试的时候还会掉链子,大概率是数据结构和算法知识薄弱.数据结构和算法是程序员的内功心法和基本功.无论是人工智能还是其它计算机科学领域,掌握扎实的数据结构和算法知识,往往会助力不少! 北京大学公开课<数据结构与算法Pyth…
【数据结构与算法Python版学习笔记】引言
学习来源 北京大学-数据结构与算法Python版 目标 了解计算机科学.程序设计和问题解决的基本概念 计算机科学是对问题本身.问题的解决.以及问题求解过程中得出的解决方案的研究.面对一 个特定问题,计算机科学家的目标是得出一个算法(algorithm) ,写出一组解决该问题可能出现的任何情况的步步为营的指令.算法通过有限过程解决问题.算法是解决方案. 计算机科学可以被看作是对算法的研究. 可计算 抽象 理解什么是"抽象"以及抽象在问题解决过程中的作用 定义 抽象使我们能以一种区分所谓的…
学习笔记:[算法分析]数据结构与算法Python版[基本的数据结构-上]
线性结构Linear Structure ❖线性结构是一种有序数据项的集合,其中 每个数据项都有唯一的前驱和后继 除了第一个没有前驱,最后一个没有后继 新的数据项加入到数据集中时,只会加入到原有 某个数据项之前或之后 具有这种性质的数据集,就称为线性结构 ❖线性结构总有两端,在不同的情况下,两 端的称呼也不同 有时候称为"左""右"端."前""后"端. "顶""底"端 ❖两端的称呼并…
【数据结构与算法Python版学习笔记】查找与排序——散列、散列函数、区块链
散列 Hasing 前言 如果数据项之间是按照大小排好序的话,就可以利用二分查找来降低算法复杂度. 现在我们进一步来构造一个新的数据结构, 能使得查找算法的复杂度降到O(1), 这种概念称为"散列Hashing" 能够使得查找的次数降低到常数级别, 我们对数据项所处的位置就必须有更多的先验知识. 如果我们事先能知道要找的数据项应该出现在数据集中的什么位置, 就可以直接到那个位置看看数据项是否存在即可 由数据项的值来确定其存放位置 基本概念 散列表(hash table, 又称哈希表)…
数据结构与算法Python版 熟悉哈希表,了解Python字典底层实现
Hash Table 散列表(hash table)也被称为哈希表,它是一种根据键(key)来存储值(value)的特殊线性结构. 常用于迅速的无序单点查找,其查找速度可达到常数级别的O(1). 散列表数据存储的具体思路如下: 每个value在放入数组存储之前会先对key进行计算 根据key计算出一个重复率极低的指纹 根据这个指纹将value放入到数组的相应槽位中 同时查找的时候也将经历同样的步骤,以便能快速的通过key查出想要的value. 这一存储.查找的过程也被称为hash存储.hash查…
【数据结构与算法Python版学习笔记】算法分析
什么是算法分析 算法是问题解决的通用的分步的指令的聚合 算法分析主要就是从计算资源的消耗的角度来评判和比较算法. 计算资源指标 存储空间或内存 执行时间 影响算法运行时间的其他因素 分为最好.最差和平均情况,平均状况体现主流性能 累计求和案例 import time def sumOFN2(n): start=time.time() theSum=0 for i in range(1,n+1): theSum+=i end=time.time() return theSum,end-start…
【数据结构与算法Python版学习笔记】递归(Recursion)——定义及应用:分形树、谢尔宾斯基三角、汉诺塔、迷宫
定义 递归是一种解决问题的方法,它把一个问题分解为越来越小的子问题,直到问题的规模小到可以被很简单直接解决. 通常为了达到分解问题的效果,递归过程中要引入一个调用自身的函数. 举例 数列求和 def listsum(numlist): if len(numlist) == 1: return numlist[0] else: return numlist[0]+listsum(numlist[1:]) if __name__ == "__main__": print(listsum([…
【数据结构与算法Python版学习笔记】基本数据结构——列表 List,链表实现
无序表链表 定义 一种数据项按照相对位置存放的数据集 抽象数据类型无序列表 UnorderedList 方法 list() 创建一个新的空列表.它不需要参数,而返回一个空列表. add(item) 将新项添加到列表,没有返回值.假设元素不在列表中. remove(item) 从列表中删除元素.需要一个参数,并会修改列表.此处假设元素在列表中. search(item) 搜索列表中的元素.需要一个参数,并返回一个布尔值. isEmpty() 判断列表是否为空.不需要参数,并返回一个布尔值. siz…
【数据结构与算法Python版学习笔记】树——利用二叉堆实现优先级队列
概念 队列有一个重要的变体,叫作优先级队列. 和队列一样,优先级队列从头部移除元素,不过元素的逻辑顺序是由优先级决定的. 优先级最高的元素在最前,优先级最低的元素在最后. 实现优先级队列的经典方法是使用叫作二叉堆(Binary Heap)的数据结构. 二叉堆的入队操作和出队操作均可达到O(log n). 其逻辑结构上像二叉树, 却是用非嵌套的列表来实现的 二叉堆有两个常见的变体: 最小堆(最小的元素一直在队首) 最大堆(最大的元素一直在队首) 二叉堆的操作 BinaryHeap()新建一个空的二…
【数据结构与算法Python版学习笔记】树——相关术语、定义、实现方法
概念 一种基本的"非线性"数据结构--树 根 枝 叶 广泛应用于计算机科学的多个领域 操作系统 图形学 数据库 计算机网络 特征 第一个属性是层次性,即树是按层级构建的,越笼统就越靠近顶部,越具体则越靠近底部. 第二个属性是,一个节点的所有子节点都与另一个节点的所有子节点无关.比如,猫属的子节点有家猫(英文名为Domestica)和狮. 第三个属性是,叶子节点都是独一无二的. 例子 文件系统 HTML文档(嵌套标记) 域名体系 术语 节点 节点是树的基础部分. 它可以有自己的名字,我们…