ADT抽象数据类型(ADT:Abstract Data Type):ADT是对数据进行处理的一种逻辑描述,并不涉及如何实现这些处理. 同一ADT可以采用不同的数据结构来实现:1.采用程序设计语言的控制结构和基本数据.2.类型来实现ADT所提供的逻辑接口 一.程序和算法的区别       1.算法是对问题解决的分步描述:       2.程序则是采用某种编程语言实现的算法,同一个算法通过不同的程序员采用不同的编程语言,能产生很多程序: 案例程序: def sumOfN(n): ""&qu

最近忙着准备各种笔试的东西,主要看什么数据结构啊,算法啦,balahbalah啊,以前一直就没看过这些,就挑了本简单的<啊哈算法>入门,不过里面的数据结构和算法都是用C语言写的,而自己对python相对比较熟悉,而且感觉用python实现数据结构相对容易一点.就把这个月来学到的一些,整理一下做个月底总结. 涉及到的书有<啊哈算法>.<复杂性思考>.<数据结构基础(C语言版) 第二版>.<Python Algorithms>,以及其他大牛们的网上教

Lists 当实现 list 的数据结构的时候Python 的设计者有很多的选择. 每一个选择都有可能影响着 list 操作执行的快慢. 当然他们也试图优化一些不常见的操作. 但是当权衡的时候,它们还是牺牲了不常用的操作的性能来成全常用功能. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-list-dictionary.html,转载请注明源地址. 设计者有很多的选择,使他们实现list的数据结构.这些选

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法).分享给大家供大家参考,具体如下: # coding:utf-8 # Dijkstra算法--通过边实现松弛 # 指定一个点到其他各顶点的路径--单源最短路径 # 初始化图参数 G = {1:{1:0, 2:1, 3:12}, 2:{2:0, 3:9, 4:3}, 3:{3:0, 5:5}, 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15}, 5:{5:0, 6:4}, 6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

关于问题求解,书中有一个实际的案例. 上图是一个交叉路口的模型,现在问题是,怎么安排红绿灯才可以保证相应的行驶路线互不交错. 第一步,就是把问题弄清楚. 怎么能让每一条行驶路线不冲突呢? 其实,就是给所有的行驶路线分组(这样保证了安全问题,不会撞车). 并且,所做的分组应该尽可能大一些,用以提高路口的通行效率(经济问题,如果一个组一条路线,虽然不会撞车,但是等待的时间会很长). 有了上面的最大化分组的想法.那么就进一步将问题具体化. 这个路口有13个可供行驶的方向:AB,AC,AD,BA,BC,

懂得计算机的童鞋应该都知道,一条计算机程序由数据结构跟算法两大部分组成.所以,其实不管你使用哪种计算机语言编写程序,最终这两部分才是一个程序设计的核心.所以,一个不懂得数据结构与算法的程序员不是一个好工程师.因此,对于每个在计算机领域的工作者而言,数据结构与算法都是很重要的一门必修课. 我还是按照自己复习计算机网络课程的模式来解释吧,先挑选一个课本,然后逐一用自己的语言过一遍书中的内容.由于本人一直用的Python进行程序开发与设计,所以就选了一本跟Python有关的书籍,那就是裘宗燕教授写的数

阅读目录 什么是算法 算法效率衡量 算法分析 常见时间复杂度 Python内置类型性能分析 数据结构 顺序表 链表 栈 队列 双端队列 排序与搜索 冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序 快速排序 归并排序 常见排序算法效率比较 搜索 树与树算法 二叉树 二叉树的遍历 补充: 什么是算法 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想. 算法的五大特性 输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出 有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环,并且每一个步骤可以在可接受的

数据结构与算法(Python) 冒泡排序 冒泡排序(英语:Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端. 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. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素

入门 The Algorithms Python https://github.com/TheAlgorithms/Python 从基本原理到代码实现的Python算法入门,简洁地展示问题怎样解决,因此相比 Python 标准库中实现的方法可能效率不那么高. 通过数据结构和算法解决问题-Python CN:https://facert.gitbooks.io/python-data-structure-cn/ EN:http://interactivepython.org/runestone/s