python中有哪些簡(jiǎn)單的算法？

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跟你詳細(xì)說(shuō)一下python的常用8大算法：

1、插入排序

插入排序的基本操作就是將一個(gè)數(shù)據(jù)插入到已經(jīng)排好序的有序數(shù)據(jù)中，從而得到一個(gè)新的、個(gè)數(shù)加一的有序數(shù)據(jù)，算法適用于少量數(shù)據(jù)的排序，時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)。是穩(wěn)定的排序方法。插入算法把要排序的數(shù)組分成兩部分：第一部分包含了這個(gè)數(shù)組的所有元素，但將最后一個(gè)元素除外(讓數(shù)組多一個(gè)空間才有插入的位置)，而第二部分就只包含這一個(gè)元素(即待插入元素)。在第一部分排序完成后，再將這個(gè)最后元素插入到已排好序的第一部分中。

2、希爾排序

希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序算法的一種更高效的改進(jìn)版本。希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。該方法因DL．Shell于1959年提出而得名。 希爾排序是把記錄按下標(biāo)的一定增量分組，對(duì)每組使用直接插入排序算法排序；隨著增量逐漸減少，每組包含的關(guān)鍵詞越來(lái)越多，當(dāng)增量減至1時(shí)，整個(gè)文件恰被分成一組，算法便終止。

3、冒泡排序

它重復(fù)地走訪過(guò)要排序的數(shù)列，一次比較兩個(gè)元素，如果他們的順序錯(cuò)誤就把他們交換過(guò)來(lái)。走訪數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說(shuō)該數(shù)列已經(jīng)排序完成。

4、快速排序

通過(guò)一趟排序?qū)⒁判虻臄?shù)據(jù)分割成獨(dú)立的兩部分，其中一部分的所有數(shù)據(jù)都比另外一部分的所有數(shù)據(jù)都要小，然后再按此方法對(duì)這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)分別進(jìn)行快速排序，整個(gè)排序過(guò)程可以遞歸進(jìn)行，以此達(dá)到整個(gè)數(shù)據(jù)變成有序序列。

5、直接選擇排序

基本思想：第1趟，在待排序記錄r1 ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r1交換；第2趟，在待排序記錄r2 ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r2交換；以此類推，第i趟在待排序記錄r[i] ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r[i]交換，使有序序列不斷增長(zhǎng)直到全部排序完畢。

6、堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆積樹(堆)這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計(jì)的一種排序算法，它是選擇排序的一種。可以利用數(shù)組的特點(diǎn)快速定位指定索引的元素。堆分為大根堆和小根堆，是完全二叉樹。大根堆的要求是每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都不大于其父節(jié)點(diǎn)的值，即A[PARENT[i]] = A[i]。在數(shù)組的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因?yàn)楦鶕?jù)大根堆的要求可知，最大的值一定在堆頂。

7、歸并排序

歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法,該算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一個(gè)非常典型的應(yīng)用。將已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每個(gè)子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個(gè)有序表合并成一個(gè)有序表，稱為二路歸并。

歸并過(guò)程為：比較a[i]和a[j]的大小，若a[i]≤a[j]，則將第一個(gè)有序表中的元素a[i]復(fù)制到r[k]中，并令i和k分別加上1；否則將第二個(gè)有序表中的元素a[j]復(fù)制到r[k]中，并令j和k分別加上1，如此循環(huán)下去，直到其中一個(gè)有序表取完，然后再將另一個(gè)有序表中剩余的元素復(fù)制到r中從下標(biāo)k到下標(biāo)t的單元。歸并排序的算法我們通常用遞歸實(shí)現(xiàn)，先把待排序區(qū)間[s,t]以中點(diǎn)二分，接著把左邊子區(qū)間排序，再把右邊子區(qū)間排序，最后把左區(qū)間和右區(qū)間用一次歸并操作合并成有序的區(qū)間[s,t]。

8、基數(shù)排序

基數(shù)排序(radix sort)屬于“分配式排序”(distribution sort)，又稱“桶子法”(bucket sort)或bin sort，顧名思義，它是透過(guò)鍵值的部分資訊，將要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以達(dá)到排序的作用，基數(shù)排序法是屬于穩(wěn)定性的排序，其時(shí)間復(fù)雜度為O (nlog(r)m)，其中r為所采取的基數(shù)，而m為堆數(shù)，在某些時(shí)候，基數(shù)排序法的效率高于其它的穩(wěn)定性排序法。

PYTHON 歸并排序，求排錯(cuò)！

def?merge(left,right):?

result?=?[]?

i,j?=?0,?0?

while?i??len(left)?and?j??len(right):

if?left[i]?=?right[j]:

result.append(left[i])?

i?=?i?+?1?

else:

result.append(right[j])?

j?=?j?+?1

while?(i??len(left)):

result.append(left[i])?

i?=?i?+?1?

while?(j??len(right)):

result.append(right[j])?

j?=?j?+?1?

return(result)

def?mergsort(L):

print(L)

if?len(L)??2:

print(L[:])

#?Missing?the?following?line

return?L

else:

middle?=?len(L)/2

left?=?mergsort(L[:int(middle)])

right?=?mergsort(L[int(middle):])

together?=?merge(left,right)

print(together)

return(together)

python d=map怎么理解

Python中map()、filter()、reduce()這三個(gè)都是應(yīng)用于序列的內(nèi)置函數(shù)。

格式：

map(func, seq1[, seq2,…])

第一個(gè)參數(shù)接受一個(gè)函數(shù)名，后面的參數(shù)接受一個(gè)或多個(gè)可迭代的序列，返回的是一個(gè)集合。

Python函數(shù)編程中的map()函數(shù)是將func作用于seq中的每一個(gè)元素，并將所有的調(diào)用的結(jié)果作為一個(gè)list返回。如果func為None，作用同zip()。

1、當(dāng)seq只有一個(gè)時(shí)，將函數(shù)func作用于這個(gè)seq的每個(gè)元素上，并得到一個(gè)新的seq。

讓我們來(lái)看一下只有一個(gè)seq的時(shí)候，map()函數(shù)是如何工作的。

從上圖可以看出，函數(shù)func函數(shù)會(huì)作用于seq中的每個(gè)元素，得到func(seq[n])組成的列表。下面舉得例子來(lái)幫助我們更好的理解這個(gè)工作過(guò)程。

#使用lambda

print map(lambda x: x % 2, range(7))

[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]123123

#使用列表解析

print [x % 2 for x in range(7)]

[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]123123

一個(gè)seq時(shí)，可以使用filter()函數(shù)代替，那什么情況不能代替呢？

2、當(dāng)seq多于一個(gè)時(shí)，map可以并行（注意是并行）地對(duì)每個(gè)seq執(zhí)行如下圖所示的過(guò)程：

從圖可以看出，每個(gè)seq的同一位置的元素同時(shí)傳入一個(gè)多元的func函數(shù)之后，得到一個(gè)返回值，并將這個(gè)返回值存放在一個(gè)列表中。下面我們看一個(gè)有多個(gè)seq的例子：

print map(lambda x , y : x ** y, [2,4,6],[3,2,1])

[8, 16, 6]1212

如果上面我們不使用map函數(shù)，就只能使用for循環(huán)，依次對(duì)每個(gè)位置的元素調(diào)用該函數(shù)去執(zhí)行。還可以使返回值是一個(gè)元組。如：

print map(lambda x , y : (x ** y, x + y), [2,4,6],[3,2,1])

[(8, 5), (16, 6), (6, 7)]1212

當(dāng)func函數(shù)時(shí)None時(shí)，這就同zip()函數(shù)了，并且zip()開始取代這個(gè)了，目的是將多個(gè)列表相同位置的元素歸并到一個(gè)元組。如：

print map(None, [2,4,6],[3,2,1])

[(2, 3), (4, 2), (6, 1)]1212

需要注意的是：

map無(wú)法處理seq長(zhǎng)度不一致、對(duì)應(yīng)位置操作數(shù)類型不一致的情況，這兩種情況都會(huì)報(bào)類型錯(cuò)誤。如下圖：

3、使用map()函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)將其他類型的數(shù)轉(zhuǎn)換成list，但是這種轉(zhuǎn)換也是有類型限制的，具體什么類型限制，在以后的學(xué)習(xí)中慢慢摸索吧。這里給出幾個(gè)能轉(zhuǎn)換的例子：

***將元組轉(zhuǎn)換成list***

map(int, (1,2,3))

[1, 2, 3]

***將字符串轉(zhuǎn)換成list***

map(int, '1234')

[1, 2, 3, 4]

***提取字典的key，并將結(jié)果存放在一個(gè)list中***

map(int, {1:2,2:3,3:4})

[1, 2, 3]

***字符串轉(zhuǎn)換成元組，并將結(jié)果以列表的形式返回***

map(tuple, 'agdf')

[('a',), ('g',), ('d',), ('f',)]

#將小寫轉(zhuǎn)成大寫

def u_to_l (s):

return s.upper()

print map(u_to_l,'asdfd')

python實(shí)現(xiàn)折半查找和歸并排序算法

python實(shí)現(xiàn)折半查找和歸并排序算法

今天依舊是學(xué)算法，前幾天在搞bbs項(xiàng)目，界面也很丑，評(píng)論功能好像也有BUG。現(xiàn)在不搞了，得學(xué)下算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，筆試過(guò)不了，連面試的機(jī)會(huì)都沒(méi)有……

今天學(xué)了折半查找算法，折半查找是蠻簡(jiǎn)單的，但是歸并排序我就挺懵比，看教材C語(yǔ)言寫的歸并排序看不懂，后來(lái)參考了別人的博客，終于搞懂了。

折半查找

先看下課本對(duì)于 折半查找的講解。注意了，折半查找是對(duì)于有序序列而言的。每次折半，則查找區(qū)間大約縮小一半。low,high分別為查找區(qū)間的第一個(gè)下標(biāo)與最后一個(gè)下標(biāo)。出現(xiàn)lowhigh時(shí)，說(shuō)明目標(biāo)關(guān)鍵字在整個(gè)有序序列中不存在，查找失敗。

看我用python編程實(shí)現(xiàn):

defBinSearch(array, key, low, high): mid=int((low+high)/2) ifkey==array[mid]:# 若找到 returnarray[mid] iflow high: returnFalse ifkey array[mid]: returnBinSearch(array, key, low, mid-1)#遞歸 ifkey array[mid]: returnBinSearch(array, key, mid+1, high) if__name__=="__main__": array=[4,13,27,38,49,49,55,65,76,97] ret=BinSearch(array,76,0,len(array)-1)# 通過(guò)折半查找，找到65 print(ret)

輸出: 在列表中查找76.

76

時(shí)間復(fù)雜度：O(logn)

歸并排序算法

先闡述一下排序思路：

首先歸并排序使用了二分法，歸根到底的思想還是分而治之。歸并排序是指把無(wú)序的待排序序列分解成若干個(gè)有序子序列，并把有序子序列合并為整體有序序列的過(guò)程。長(zhǎng)度為1的序列是有序的。因此當(dāng)分解得到的子序列長(zhǎng)度大于1時(shí)，應(yīng)繼續(xù)分解，直到長(zhǎng)度為1.

(下圖是分解過(guò)程，圖自python編程實(shí)現(xiàn)歸并排序)

合并的過(guò)程如下:

很好，你現(xiàn)在可以和別人說(shuō)，老子會(huì)歸并排序了。但是讓你寫代碼出來(lái)，相信你是不會(huì)的……

來(lái)來(lái)來(lái)，看我用python寫的歸并排序算法:

defmerge_sort(array):# 遞歸分解 mid=int((len(array)+1)/2) iflen(array)==1:# 遞歸結(jié)束的條件，分解到列表只有一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)結(jié)束 returnarray list_left=merge_sort(array[:mid]) list_right=merge_sort(array[mid:]) print("list_left:", list_left) print("list_right:", list_right) returnmerge(list_left, list_right)# 進(jìn)行歸并 defmerge(list_left, list_right):# 進(jìn)行歸并 final=[] whilelist_leftandlist_right: iflist_left[0] =list_right[0]:# 如果將"="改為"",則歸并排序不穩(wěn)定 final.append(list_left.pop(0)) else: final.append(list_right.pop(0)) returnfinal+list_left+list_right# 返回排序好的列表 if__name__=="__main__": array=[49,38,65,97,76] print(merge_sort(array))輸出:

輸出：

list_left: [49]

list_right: [38]

list_left: [38, 49]

list_right: [65]

list_left: [97]

list_right: [76]

list_left: [38, 49, 65]

list_right: [76, 97]

[38, 49, 65, 76, 97]

時(shí)間度雜度: 平均情況＝最好情況＝最壞情況＝O(nlogn)

空間復(fù)雜度:O(n)

穩(wěn)定性:穩(wěn)定

對(duì)序列{ 6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4 }進(jìn)行歸并排序的實(shí)例如下:

使用歸并排序?yàn)橐涣袛?shù)字進(jìn)行排序的宏觀過(guò)程:

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助

python實(shí)現(xiàn)歸并排序時(shí)報(bào)錯(cuò)

因?yàn)閙erge_sort函數(shù)沒(méi)有返回值,所以l1=merge_sort(left)和r1=merge_sort(right)中出l1和r1沒(méi)有類型的錯(cuò)誤,加一個(gè)返回值return li就沒(méi)問(wèn)題了.

完整的Python程序如下(改動(dòng)的地方見注釋)

def?merge_sort(li):

if?len(li)==1:

return?li??#這里return改成return?li

mid=len(li)//2

left=li[:mid]

right=li[mid:]

l1=merge_sort(left)

r1=merge_sort(right)

return?merge(l1,r1)

def?merge(left,right):

result=[]

while?len(left)0?and?len(right)0:

if?left[0]=right[0]:

result.append(left.pop(0))

else:

result.append(right.pop(0))

result+=left

result+=right

return?result

a=[2,39,92,19,28,32,85,53]

print(merge_sort(a))

源代碼(注意源代碼的縮進(jìn))

網(wǎng)站題目：歸并函數(shù)python,歸并函數(shù)的代碼
瀏覽路徑：http://chinadenli.net/article10/dsegjgo.html

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