day20 --------------------------------------------------------------- 实例028:递归求等差数列 题目 有5个人坐在一起,问第5个人多少岁?他说比第4个人大2岁.问第4个人岁数,他说比第3个人大2岁.问第3个人,又说比第2人大两岁.问第2个人,说比第1个人大两岁.最后问第1个人,他说是10岁.请问第5个人多大? 分析:递归有递归体和结束条件及结束的处理办法,递归体就是+2,结束就是第几个人,然后一级一级返回当前年龄即可. 1

递归函数 1. 递归 (1)什么是递归:在函数中调用自身函数(2)最大递归深度:默认997/998——是Python从内存角度出发做的限制 n = 0 def story(): global n n+= 1 print(n) story() #997/998 story() (3)修改最大深度:最好不要改——递归次数太多,则不适合用递归解决问题 import sys sys.setrecursionlimit(2000) #1997/1998 2. 递归的优点 会让代码变简单 3. 递归的缺点

# 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

说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来 稳定性: 稳定性指的是 当排序碰到两个相等数的时候,他们的顺序会不会发生交换.其实对于一个整数数列的排序,是否交换元素没有任何影响. 但是: 如果有这样一串二元组: ( 2, 5) (1 ,6 ) ( 2 , 8 ) 我们要优先按照第一个元素排序,如果相同再按照第二个元素排序 我们先按照第二个元素进行排序之后再按照第一个元素进行排序, 里面有两个元组第

python——常见排序算法解析   算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排

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

python 经典排序算法 排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等.用一张图概括: 关于时间复杂度: 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入.直接选择和冒泡排序. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序.堆排序和归并排序. O(n1+§)) 排序,§ 是介

交换排序 ＝＝＝ 冒泡排序,快速排序 插入排序 ＝＝＝直接插入排序,希尔排序 选择排序 ＝＝＝ 简单选择排序,堆排序 归并排序 基数排序 冒泡排序 要点 冒泡排序是一种交换排序. 什么是交换排序呢? 交换排序:两两比较待排序的关键字,并交换不满足次序要求的那对数,直到整个表都满足次序要求为止. 原理:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换到前面. 算法思想 它重复地走访过要排序的数列,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.走访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

Python之排序算法:快速排序与冒泡排序 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/7828610.html 入坑(简称IT)这一行也有些年头了,但自老师讲课提过排序算法后几乎再也没写过排序算法,当然这也没有什么问题,实际的排序大多是将数据从数据库取出来前在数据库中就已经做好排序了,当然这个排序是SQL范畴的,如果真的需要在代码中排序也有对应的工具类来处理,就比如有Java中有Array.sort()来排列Array(数组类型),功能虽说有限制,但也

目录 1.斐波那契数列(Fibonacci)介绍 2.朴素递归算法(Naive recursive algorithm) 3.朴素递归平方算法(Naive recursive squaring) 4 .自底向上算法(Bottom-up) 5. 递归平方算法(Recursive squaring) 6.完整代码(c++) 7.参考资料 内容 1.斐波那契数列(Fibonacci)介绍 Fibonacci数列应该也算是耳熟能详,它的递归定义如上图所示. 下面2-6分别说明求取Fibonacci数列的

一.列表排序 将无序列表变为有序列表 应用场景: 榜单,表格, 给二分查找用,给其他算法用 二.python实现三种简单排序算法 时间复杂度O(n^2), 空间O(1) 1.冒泡排序 思路: 列表每两个相邻的数,如果前面的比后面的大,那么交换这两个数 代码实现: # 冒泡排序 @cal_time # 测试执行时间 def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): # i表示第i趟 # 第i趟无序区位置[0,n-i-1] for j in range(

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

你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题

Recursive division method        Mazes can be created with recursive division, an algorithm which works as follows: Begin with the maze's space with no walls. Call this a chamber. Divide the chamber with a randomly positioned wall (or multiple walls)

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

题不是很难,但是啊,人很傻啊...机子也很鬼畜啊... 3231: [Sdoi2008]递归数列 Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 256 MB Submit: 569 Solved: 241 [Submit][Status][Discuss] Description 一个由自然数组成的数列按下式定义: 对于i <= k:ai = bi 对于i > k: ai = c1ai-1 + c2ai-2 + - + ckai-k 其中bj和 cj (1<=j<

自己用Python写的数据挖掘中的ID3算法,现在觉得Python是实现算法的最好工具: 先贴出ID3算法的介绍地址http://wenku.baidu.com/view/cddddaed0975f46527d3e14f.html 自己写的ID3算法 from __future__ import division import math table = {'age': {'young', 'middle', 'old'}, 'income': {'high', 'middle', 'low'},

矩阵乘法裸题..差分一下然后用矩阵乘法+快速幂就可以了. --------------------------------------------------------------------------------- #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm>   using namespace std;   const int maxn = 20;   typedef long long ll; t

近期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西.百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下.当然,不是很深入.深入的话,得运用到深度学习这货.Python深度学习当然不在话下. 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片. 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法.这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash).dHash是我自己命名的,为了和pHash区分.这里两种方法,我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下: 1.

几天前自己写了个将阿拉伯数字转为中文财务数字的程序.用的递归,不幸的是它是树形递归. 虽然实际过程中不太可能出现金额数字大到让Python递归栈溢出,但是始终是一块心病,这玩意终究在理论上是受限制的. 我持续地零散地思考过这个问题,今天终于将其一举拿下,并且还是两个版本,一个是函数式(尾递归),一个是命令式.总算是解决一个心病了. 关键在于哪?原来的思路是从左到右转换数字,这种思路用树形递归表示并不难,但是你尝试转化为尾递归时会让你欲仙欲死..反正我是没有弄出来,还浪费了很多时间. 不知怎么的,