二分法是一种快速查找的方法,时间复杂度低,逻辑简单易懂,总的来说就是不断的除以2除以2... 例如需要查找有序数组arr里面的某个关键字key的位置,那么首先确认arr的中位数或者中点center,下面分为三种情况: 假如arr[center]>key,说明key在arr中心左边范围: 假如arr[center]<key,说明key在arr中心右边范围: 假如arr[center]=key,说明key在arr中心. 范围每次缩小一半,写个while的死循环知道找到为止. 二分法查找非常快且非常

两种方法实现Python二分查找算法   一. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 arr=[1,3,6,9,10,20,30] def findnumber(l,h,number):     mid=(l+h)//2     if arr[mid]==number:         print("找到了"+str(mid))     elif arr[mid]<number:         l = mid         return

Python 二分查找算法: 什么是二分查找,二分查找的解释: 二分查找又叫折半查找,二分查找应该属于减值技术的应用,所谓减值法,就是将原问题分成若干个子问题后,利用了规模为n的原问题的解与较小规模(通常是n/2)的子问题的解 之间的关系 二分查找利用了记录关键码有序的特点,其基本思想为:在有序表中,取中间记录作为比较对象,若给定值与中间记录的关键码相等则查找成功:若给定值小与中间记录的关键码 则在中间记录的左半边继续查找:若给定值大于中间记录的关键码,则在中间记录右半边区继续查找.不断重复上述

what's the 递归? 递归函数的定义:在函数里可以再调用函数,如果这个调用的函数是函数本身,那么就形成了一个递归函数. 递归的最大深度为997,这个是程序强制定义的,997完全可以满足一般情况下用到递归的情形. #最大997层 def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) foo(1) 举个栗子: 假设你想知道A的年龄,但你只知道A比B大2岁,B又比C大两岁,C又比D大两岁,D比E大两岁,恰好你知道E的岁数,那是不是就能知道A的岁数了呢,这就可以组成一个递归.那我

# 编辑者:闫龙 #递归,二分算法演示 l = [i for i in range(1,100)]#定义一个列表l,并追加1-99的所有数字 def FindNum(num,l):#定义函数FindNum传递需要查找的数字和l列表 start = int(len(l)/2) #获取列表l的中间值,用于二分算法 if(start == 0):#判断如果l列表的取中元素为0的话证明l列表中的元素已经只剩1个元素了 print(num,"is Miss")#如果生下一个元素都不能找到num的

查找算法是用来检索序列数据(群体)中是否存在给定的数据(关键字),常用查找算法有: 线性查找: 线性查找也称为顺序查找,用于在无序数列中查找. 二分查找: 二分查找也称为折半查找,其算法用于有序数列. 插值查找: 插值查找是对二分查找算法的改进. 分块查找: 又称为索引顺序查找,它是线性查找的改进版本. 树表查找: 树表查找又可分二叉查找树.平衡二叉树查找. 哈希查找: 哈希查找可以直接通过关键字查找到所需要数据. 因树表查找.哈希查找的所需篇幅较多,就不在本文讲解.本文将详细介绍除树表.哈希之

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&

#!usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#python的算法加减乘除用符号:+,-,*,/来表示#以下全是python2.x写法,3.x以上请在python(打印放入括号内) 例如:print('1+1=',1+1)print '*-----------------------------------------------------*分割符'print "1+1=",1+1 #打印加法1+1的结果2print "2-1=&quo

xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题 Python simhash算法解决字符串相似问题

python聚类算法实战详细笔记 (python3.6+(win10.Linux)) 一.基本概念:     1.计算TF-DIF TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现, 则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TFIDF实际上是:

python排序算法实现(冒泡.选择.插入) python 从小到大排序 1.冒泡排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(len(s)): for j in range((i+1),len(s)): s[i],s[j]=min(s[i],s[j]),max(s[i],s[j]) #print count print s 2.选择排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(l

这段时间在学Java,期间学到了一些排序和查找方法.特此写来和大家交流,也方便自己的日后查看与复习. 1.下边是Java的主类: public class Get { public static void main(String[] args) { int len=10; int[] a=new int[len]; for(int i=0;i<len;i++) { int t=(int)(Math.random()*10); a[i]=t; } //静态初始化数组 //int[] b=new i

Python C3 算法 手动计算顺序   手动计算类继承C3算法原则: 以所求类的直接子类的数目分成相应部分 按照从左往右的顺序依次写出继承关系 继承关系第一个第一位,在所有后面关系都是第一个出现的,提取出来,其他都替换掉 如果步骤3中不成立,就到后面一部分去找 然后继续在后面这部分找,知道找不到,再回到第一部分去找 直到结束. 下面上例题,看下如何应用 .从左到右依次写出类继承关系,并分好部分 左边|右边 HGECA,HGEA,HGMX,HGMY|HFDBA,HFDCA,HFECA,HFEA

1. 场景描述 一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的K-means聚类算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口.连接mpp数据库.回传json数据.下载图片及数据. 2. 解决方案 2.1 项目套路 (1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的方式是http+json: (2)数据从mpp数据库-Greenplum中获取: (3)

1. 场景描述 一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的相关性算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口.连接mpp数据库.回传json数据.下载图片及数据.(python聚类算法解决方案(rest接口/连接mpp数据库/回传json数据/下载图片及数据)) 2. 解决方案 2.1 项目套路 (1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的

apriori 使用Apriori算法进行关联分析 貌似网上给的代码是这个大牛写的 关联规则挖掘及Apriori实现购物推荐  老师 Apriori 的python算法实现 python实现关联规则  对上述算法做了微调 Apriori算法的基本原理以及改进 关联规则评价 FPgrowth FP-growth算法理解和实现 FP-growth 算法与Python实现 Python机器学习算法 — 关联规则(Apriori.FP-growth) 关联规则—Apriori.FPTree算法理解  a

Python排序算法之选择排序定义与用法示例 这篇文章主要介绍了Python排序算法之选择排序定义与用法,简单描述了选择排序的功能.原理,并结合实例形式分析了Python定义与使用选择排序的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 选择排序 选择排序比较好理解,好像是在一堆大小不一的球中进行选择(以从小到大,先选最小球为例): 1. 选择一个基准球 2. 将基准球和余下的球进行一一比较,如果比基准球小,则进行交换 3. 第一轮过后获得最小的球 4. 在挑一个基准球,执行相同的动作得到次小的球 5. 继

一,冒泡排序: 是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个,如果他们的排序错误就把他们交换过来. 冒泡排序是稳定的(所谓稳定性就是两个相同的元素不会交换位置) 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个 对每一对相邻元素同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素就是最大数 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,知道没有任何一对数字需要比较 seq = [23,54,

Python聚类算法之基本K均值实例详解 本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化.     # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoin

python 排序算法总结及实例详解 这篇文章主要介绍了python排序算法总结及实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下 总结了一下常见集中排序的算法 排序算法总结及实例详解"> 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用.分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并. 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项,一个元素就是已经排好序的了.然后将这些有序的子元素进行合并. 合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列,先选取两个子序列

浮点数二分算法 编写浮点数二分,记住下面的思路,代码也就游刃有余了! 1.首先找到数组的中间值,mid=(left+right)>>1,区间[left, right]被划分成[left, mid]和[mid , right]. 2.然后通过check(mid)判断中间值是不是满足这个性质,保证落到区间里就对了,check是根据不同的题型编写的. 3.最后就能使用折半,缩小区间了,当认为区间已经很小的时候,比如<=10^-6,其实就找到了答案. 浮点数二分算法的核心 浮点数二分的本质也是边