python算法

Python 环境安装 Python下载 下载地址 Python3 下载 Python2 下载 Python3 环境安装 Python2 环境安装 Python2和Python3双环境配置 将Python2和Python3同时安装在一台Windows上（注：Python2安装时没有加入环境变量的选项，安装完成后需要手动配置环境变量），在未进行配置的情况下默认是Python3环境。 以下方法为配置Python2为默认Python环境，调用Python3环境时需要输入"python3"： Python语言介绍 Python的应用领域 云计算 ： 典型应用OpenStack WEB开发 ：典型WEB框架有Django，网站Youtube, 豆瓣等均使用Python开发 科学运算、人工智能 ：典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas 系统运维 ：系统自动化运维必备 金融 ：量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析很有优势，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测 图形GUI ：PyQT, WxPython,TkInter 编程语言分类

从知道和听说PAT考试到现在已经很久了，但最近才真正下定决心考这个东西。早些时候也陆陆续续刷过官网上的真题，但都是抱着好玩的心态去换一下脑子。最近两个星期才开始高密度的杀题，也正是这样让我重拾C语言和C++。自从学了Python之后，我的惰性展现的愈发明显，能用Python的决定不用C和C++，这似乎成了我的人生信条。起初也是一直用Python，但PAT的OJ是真的严格，好几次AC不过。 不过我发现基本上第一道15分的题用Python解决起来真的很方便，当然在使用Python之前也要考查一下时间复杂度。 对于基础比较薄弱的建议可以先看一下大神 漫浸天空的雨色 写的Codeup《算法笔记》的解析+代码~~传送门： codeup《算法笔记》题目索引（题目+解析+代码） 然后自己总结一下这几天发现的难点问题： 1）大数的输入输出及其运算 2）字符串的处理 3）未完待续…… 来源： CSDN 作者： sharetown 链接： https://blog.csdn.net/cyhk24/article/details/103995652

　 　 今天刚刚在博客园安家，不知道写点什么，前两天刚刚学习完python 所以就用python写了一下汉诺塔算法，感觉还行拿出来分享一下 首先看一下描述： from ： http://baike.baidu.com/link?url=fzJdDuawFsjvlLi8vjCMepByo79au3MMyu50GpMN89oj3CzEa00k5giNeuehTfQM 汉诺塔（又称河内塔）问题是源于印度一个古老传说的益智玩具。 大梵天 创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定，在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。 传说可信但是不可全信 　　下面我们来看一下这个算法： 　　 times = 0 def test(num,a,b,c): globaltimes ifnum==1: print (a,b) times+=1 else: test(num-1,a,c,b) test(1,a,b,c) test(num-1,c,b,a) test(12,"a","b","c") print "经过的步数passing：%d"%times 这里我用的是python的2.7的版本，3.X的版本可能有些不一致的地方大家注意 mun 盘子的个数 来源： https

轻易不赞美，这个不得不赞，几个例子看一看 三个算法就全部明白了。 看来自己属于learning by example/doing 的类型。 An Introduction to 隐马尔科夫模型（viterbi算法） 关键词 ： Introduction 隐马尔科夫模型 viterbi算法 An Introduction to 隐马尔科夫模型（viterbi算法） 我要推荐给大家这个网站 http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html 这是一个介绍HMM的网页，里面的内容言简意赅，而且深入浅出，特别介绍了在一阶HMM模型下的两个常用算法： Viterbi algorithm 和 Forward-Backward Algorithm 。给我留下深刻印象的就是那个小实验程序： http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/viterbi_algorithm/s3_pg3.html 给人一目了然的感觉。 说了很多，Viterbi算法在模式识别领域有很广的应用空间，这个网站对于入门级的研究人员有很大帮助。 原文地址 http://nishuixingzhou.bokee.com/6099780.html 来源：

1、冒泡排序 冒泡排序（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。 def bubble_sort(list): n = len(list) for i in range(n - 1): for j in range( 0,n - 1 - i): if list[j] > list[j + 1]: list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j] # if list[i] > list[i + 1]: # list[i], list[i + 1] = list[i + 1], list[i] print(list) list=[2,4,6,8,1,3,5,7,9] bubble_sort(list) #结果：[1,2,3,4,5,6,7,8,9] 2、插入排序 插入排序（Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，在从后向前的扫描过程中，需要把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。 def

专栏 | 九章算法 网址 | www.jiuzhang.com/?utm_source=sc-csdn-fks Python是当前全球的主流编程语言之一，基于其简洁的语法结构，可以让开发者用更少的代码完成很多复杂的效果开发。 诞生近30年来，很多我们耳熟能详的产品都是基于Python开发出来的，国内的豆瓣、知乎和果壳网都是基于Python开发的，而Youtube、Dropbox和Reddit也是诞生于Python的框架之下。 越来越多的人编程新人会选择Python作为他们学习的第一种编程语言加以学习。那么Python改怎么学呢？ 先送上一张技能图谱： 学习路线 第一步当然是准备基础，准备运行环境，学习基础知识。在学习基础知识的阶段，可以选择读书，自制力稍微差一点的可以选择看网课，但是一定要好好的制定学习计划，从基础知识开始一步一步的深入。 第二步，了解了一些基础知识之后，可以开始写一些简单的项目，比如小游戏小项目之类的，巩固一下自己的知识。 第三步，同时也是相对来说最重要的一步，这个时候最好要确定一下自己的主攻方向了。 一般来说，确定下自己的开发方向的话，学习过程会更加顺利。比如说你确定要做web开发，主攻Django框架的话，就要多多熟悉Django框架，各种web开发相关的内容和其他框架的相关知识也可以有所涉猎。 高质量网课 算法基础（Python3） 面向零基础想找工作的同学

1.冒泡排序 def bubble_sort ( lst ) : for i in range ( 1 , len ( lst ) ) : # 第n次循环找到排序后第len(lst)-n+1个位置的值【相对最大值】 for j in range ( 0 , len ( lst ) - i ) : if lst [ j ] > lst [ j + 1 ] : lst [ j + 1 ] , lst [ j ] = lst [ j ] , lst [ j + 1 ] return lst print ( bubble_sort ( [ 0 , 5 , 2 , 1 ] ) ) 2.选择排序 # 方式：找到len(lst)个相对最小值（两层for循环实现）。 def select_sort ( lst ) : for i in range ( len ( lst ) - 1 ) : # 第n次循环找到排序后第n个位置的值【相对最小值】 for j in range ( i + 1 , len ( lst ) ) : if lst [ j ] < lst [ i ] : lst [ i ] , lst [ j ] = lst [ j ] , lst [ i ] return lst print ( select_sort ( [ 0 , 5 , 2 , 1 ] ) ) 1-2

Python 高数篇 1 零蚀 什么是机器学习 feature和label KNN模型 训练集&测试集 二维空间的KNN 什么是机器学习 机器学习就是对于数学方法的运用，利用数学模型，最总进行数据的预测，事务通过大量的数据进行训练，通过预测解决一个未知的问题。由于机器学习非常依赖硬件的性能，所以很多机器学习的功能一直被搁置到现在才出现。 输入 训练 预测 新数据 模型 历史数据 结果 feature和label feature 特征变量 label 结果标签 收集问题的相关的数据，构造数据模型，建立feature和label关系，根据模型进行预测。 feature function label KNN模型 K Nearest Neighbors基于统计学，概率论的预测模型。 数组处理案例1: import numpy as np data = np . array ( [ [ 111 , 1 ] , [ 152 , 2 ] , [ 23 , 2 ] , [ 241 , 2 ] , [ 193 , 2 ] , [ 152 , 2 ] , [ 374 , 4 ] ] ) # 取第一个 feature = data [ : , 0 ] # 取倒数第一个 label = data [ 0 : , - 1 ] # 计算每个item的距离标准值200的距离 distance = list (

目录 python算法之堆排序 堆的概念： 堆的类型 堆排序步骤 构建完全二叉树 构建大顶堆 排序 总结 代码实现 python算法之堆排序 注意：本文中的结点和结点不加区分的使用 堆的概念： 堆是一个完全二叉树 每个非叶子结点都要大于或者等于其左右孩子结点的值称为大顶堆 每个非叶子结点都要小于或者等于其左右孩子结点的值称为小顶堆 根结点一定是大顶堆中的最大值，一定是小顶堆中的最小值 堆其实是从节点值来观察，结点值具有一点特点的完全二叉树 堆的类型 根据堆的特性，我们可以把堆分为两类 大顶堆 完全二叉树的每个非叶子结点都大于或者等于其左右孩子结点的值，根结点一定是大顶堆中的最大值， 如图1 小顶堆 每个非叶子结点都要小于或者等于其左右孩子结点的值，根结点一定是大顶堆中的最小值, 如图2 堆排序步骤 构建完全二叉树 原始数据：30，20，80，40，50，10，60，70，90 构建一个完全二叉树存放数据，并根据完全二叉树的性质5对元素编号，: 放入顺序的数据结构中构造一个列表为[0,30,20,80,40,50,10,60,70,90]（插入一个0，是为了将数组的下标和完全二叉树的结点编号一致），如下图 构建大顶堆 怎么将一个队列构建成大顶堆（或者小顶堆），是堆排序的 算法核心部分 分析 1.度数为2的结点A，如果他的左右孩子结点的最大值比它大的，最大值和该结点交换 2

微信公众号：robot_learning123 分享机器人与人工智能相关的技术与最新进展，欢迎关注与交流。 原文链接： Robot Learning 框架比较 现在Robot Learning方面的学习框架（环境与算法）种类繁多，而如何选择一个合适的框架也是一件令人头疼的事情。CoRL2019有一篇文章[1]开源了一个Robot Learning Framework, PyRoboLearn(PRL) , 支持多种仿真环境和几十种机器人，包含了从仿真训练到真机部署的全过程，非常值得学习借鉴，目前还在开发中，其基本特点如下： OS: Ubuntu 16.04 and 18.04. Also, Windows 10, and Mac OSX but does not support all interfaces. Python: 2.7, 3.5, 3.6 PEP8 compliant (unified code style) Documented functions and classes Unified framework 其中，官方文档里面有一篇文章[2]对当前常见的框架进行了总结与比较，对于初学者来说是一个不错的参考资料，有助于我们选出合适的框架。作者将框架大致分成两组： 提供仿真环境（simulator & environment） 提供学习模型和算法 （learning