python算法

本篇文章对隐马尔可夫模型的前向和后向算法进行了Python实现，并且每种算法都给出了循环和递归两种方式的实现。 文章目录 前向算法Python实现 循环方式 递归方式 后向算法Python实现 循环方式 递归方式 前向算法Python实现 循环方式 import numpy as np def hmm_forward ( Q , V , A , B , pi , T , O , p ) : """ :param Q: 状态集合 :param V: 观测集合 :param A: 状态转移概率矩阵 :param B: 观测概率矩阵 :param pi: 初始概率分布 :param T: 观测序列和状态序列的长度 :param O: 观测序列 :param p: 存储各个状态的前向概率的列表，初始为空 """ for t in range ( T ) : # 计算初值 if t == 0 : for i in range ( len ( Q ) ) : p . append ( pi [ i ] * B [ i , V [ O [ 0 ] ] ] ) # 初值计算完毕后，进行下一时刻的递推运算 else : alpha_t_ = 0 alpha_t_t = [ ] for i in range ( len ( Q ) ) : for j in range ( len ( Q ) ) :

生苦短，编程苦手，不妨学起Python，感受一飞冲天的快乐。 要害怕学习的过程枯燥无味，这里有程序员jackzhenguo打造的一份中文Python“糖果包”：147个代码小样，60秒一口，营养又好玩，从Python基础到机器学习尽皆囊括。 入门简单如十进制转二进制，尽显Python简洁之美： In [1]: bin(10) Out[1]: '0b1010' 冬天到了，就算没有点亮手绘技能，也能用简单几行代码绘出漫天雪花： 例子是有趣的例子，教程也是正经教程，学习路径清晰、系统，先一起来看看完整目录： 学习路径 施工完成：1、Python基础2、Python字符串和正则化3、Python文件4、Python日期5、Python利器6、Python画图7、Python实战施工中：Python基础算法python 机器学习，包括机器学习的基础概念和十大核心算法以及Sklearn和Kaggle实战的小例子PyQt制作GUIFlask前端开发Python数据分析：NumPy, Pandas, Matplotlib, Plotly等 教程开篇，先用82段简单易懂的代码，介绍了Python的基础语法、功能。由简入繁，层层递进。 class Bloomfilter(object): 欢迎加入我的python学习q裙一起学习Python：821871075 　　""" 　　A Bloom

大家在学习Python的时候，有人会问“Python要学到什么程度才能出去找工作”，对于在Python培训机构学习Python的同学来说这都不是问题，因为按照Python课程大纲来，一般都不会有什么问题，而对于自学Python来说，那就比较难掌握，冒然出去找工作非常容易受打击，从而失去学习Python的信心。接下来我们就来看看Python学到什么程度才算是真正学会Python可以去一展身手。 *** 一、确立目标、了解需求 做什么事情都要先确定好目标，才不至于迷失方向。我们就是Python爬虫工程师为职位目标。 在一些国内大型的招聘网上找到相关的职位要求： 仔细看看，我们可以得出以下几点： 1、 python 不是唯一可以做爬虫的，很多语言都可以，尤其是 java,同时掌握它们和拥有相关开发经验是很重要的加分项 2、 大部分的公司都要求爬虫技术有一定的深度和广度，深度就是类似反反爬、加密破解、验证登录等等技术；广度就是分布式、云计算等等，这都是加分项 3、 爬虫，不是抓取到数据就完事了，如果有数据抽取、清洗、消重等方面经验，也是加分项 4、 一般公司都会有自己的爬虫系统，而新进员工除了跟着学习以外最常做的工作就是维护爬虫系统，这点要有了解 5、 最后一个加分项就是前端知识，尤其是常用的 js、ajax、html/xhtml、css 等相关技术为最佳，其中 js 代码的熟悉是很重要的

python实现进程调度算法 先来先服务，短作业优先，静态高优先级优先，动态高优先级优先，时间片轮转法 import random import copy class PCB : """表示一个进程块""" def __init__ ( self , pid , priority , in_time , need_time ) : # 初始化进程 self . pid = pid # 进程pid self . priority = priority # 进程优先级 self . dy_priority = priority # 进程动态优先级 self . alter_time = 999 # 进程优先级上次修改时间 self . in_time = in_time # 进程进入内存时间 self . start_time = 999 # 进程开始运行时间 self . need_time = need_time # 进程需要运行时间 self . cpu_time = 0 # 进程已运行(服务)时间 self . remain_time = need_time # 进程剩余运行时间 self . out_time = 999 # 进程运行结束时间 self . turn_time = 999 # 进程周转时间 self . Wturn_time = 999 # 进程带权周转时间

目录 1 面向对象 2 面向对象三要素 3 Python面向对象 4 装饰一个类 5 对象的销毁 6 方法的重载 7 类的继承 8 多态 1 面向对象 什么是面向对象？ 一种认识世界，分析世界的方法论。将万事万物抽象为类。 类class 类是抽象的概念，是万事万物的抽象，是一类事物的共同特征的集合。 对象instance、object 对象是类的具体，是一个实体 对于我们每个人这个个体，都是抽象概念人类不同的实体。 *属性，它是对象状态的抽象 *操作，它是对象行为的抽象 2 面向对象三要素 1.封装 组装：将数据和操作组装到一起。 隐藏数据：对外只暴露一些接口，通过接口访问对象。 2.继承 多复用，继承来的就不用自己写了 多继承少修改，使用继承来修改，来体现个性 3.多态 面向对象编程最灵活的地方，动态绑定 3 Python面向对象 Python的类 class ClassName : 语句块 # 1.必须使用class关键字 # 2.类名必须是用大驼峰命名 # 3.类定义完成后，就产生了一个类对象，绑定到了ClassName上 class MyClass : """A example class""" x = 'abc' #类属性 def foo ( self ) : #类属性，也是方法 print ( self . x ) return 'My Class' print (

多任务笔记： python中多任务、进程、线程、协程： 多任务 即操作系统可以同时运行多个任务。 进程: 是对各种资源管理的集合，qq 要以一个整体的形式暴露给操作系统管理，里面包含对各种资源的调用，内存的管理，网络接口的调用等 线程: 是操作系统最小的调度单位， 是一串指令的集合。 进程要想操作CPU，就必须要创建一个线程（进程中至少包含一个线程） 具体详解见以下链接： 概念详解及代码： “”" 【多任务】 阅读下段文字，说明一下 （1）什么是任务，什么是多任务 （2）什么是进程(Process) （3）什么是线程(Thread) （4）什么是协程(Coroutine) 了解如何使用Python创建多线程应用 “”" import threading import time class MyThread ( threading . Thread ) : def __init__ ( self , name ) : threading . Thread . __init__ ( self ) self . is_run = True self . name = name def stop ( self ) : self . is_run = False def run ( self ) : for _i_ in range ( 10 ) : if not self . is_run

Python实现二分查找（递归与非递归） 2018年08月01日 08:39:05 wo850781645 阅读数：2097 二分查找 每次能够排除掉一半的数据，查找的效率非常高，但是局限性比较大。 必须是有序序列才可以使用二分查找。 1.非递归算法 def binary_search(lis, nun): left = 0 right = len(lis) - 1 while left <= right: #循环条件 mid = (left + right) // 2 #获取中间位置，数字的索引（序列前提是有序的） if num < lis[mid]: #如果查询数字比中间数字小，那就去二分后的左边找， right = mid - 1 #来到左边后，需要将右变的边界换为mid-1 elif num > lis[mid]: #如果查询数字比中间数字大，那么去二分后的右边找 left = mid + 1 #来到右边后，需要将左边的边界换为mid+1 else: return mid #如果查询数字刚好为中间值，返回该值得索引 return -1 #如果循环结束，左边大于了右边，代表没有找到 lis = [11, 32, 51, 21, 42, 9, 5, 6, 7, 8] print(lis) lis.sort() print(lis) while 1: num = int

一、使用的数据集为： 二、《统计学习方法》中列出的算法： 1. 算法5.1（信息增益的算法） （1）算法思想： （2）python实现： # author yuxy #求信息增益的算法 #结果为：各个特征对应的信息增益为： [ 0.08300749985576883 , 0.32365019815155627 , 0.4199730940219749 , 0.36298956253708536 ] import numpy as np def information_gain ( dataSet , ASet ) : "" " 求一个数据集的信息增益 : param dataSet : 数据集 : param ASet : 特征集 : return : 返回各个特征对应的信息增益 "" " ig = [ 0 ] * len ( ASet ) # 1 经验熵 H ( D ) k = set ( dataSet [ 4 ] ) #记录类别 mark = [ 0 ] * len ( k ) for i in range ( len ( k ) ) : p = k . pop ( ) sum = 0 for j in range ( len ( dataSet [ 0 ] ) ) : if dataSet [ 4 ] [ j ] == p : sum = sum + 1 mark [ i

递归算法是一种直接或者间接的调用自身算法的过程。 特点： 1.递归就是在过程或者函数里调用自身。 2.在使用递归策略时，必须有一个明确的递归条件，称为递归出口。 3.递归算法解题通常显得很简洁，但递归算法解题的效率较低。所以一般不倡导使用递归算法设计程序。 4.在递归调用的过程当中系统的每一层的返回点、局部变量等开辟了栈来存储。递归函数次数过多容易造成栈溢出等。 要求： 递归算法所体现的"重复"一般有三个条件： 1.每次在调用规模上都有所缩小（通常是减半）。 2.相邻两次重复之间有紧密的联系，前一次要为后一次做准备（通常前一次的输出就作为后一次的输入）。 3.在问题的规模极小时必须用直接接触解答而不再进行递归调用，因而每次递归调用都是有条件的（以规模未达到直接解答的大小为条件），无条件的递归调用将会成为死循环而不能正常结束。 简而言之，能用循环写的就别用递归 用循环写费脑子 用递归写费内存 还是费脑子好点 斐波那契数列 循环解法 1 def Fib(n): 2 fib = [1,1] 3 if n == 1: 4 return [1] 5 elif n == 2: 6 return [1, 1] 7 elif n > 2 : 8 for i in range(2,n): 9 fib.append(fib[i-2]+fib[i-1]) 10 else: 11 return [] 12

1 # 冒泡算法:是一种简单排序,重复的遍历要排序的数列,一次比较两种元素,如果顺序错误,就交换两者的位置,重复的的进行知道没有在需要交换 2 # 步骤如下: 3 # 冒泡排序算法的运作如下： 4 # 第一次进行遍历,进行n-1次两两比较,将最大(小)的元素,进行放入最后一位,下一次,对前n-2的元素进行两两进行比较.放入最后第二位.... 5 # 时间复杂度为:(稳定) 6 # 最小为o(n),即该序列的有序的序列,最大为o(n),即,第一次要n-1,n-2,n-3...即最大为o(n^2) 7 import random 8 def produce_num(n): 9 return_nums=[] 10 for i in range(n): 11 num=random.randint(1,n) 12 return_nums.append(num) 13 return return_nums 14 def bubble_sort_high(list_): 15 # 进行升序排序 16 # 控制循环轮数 17 for i in range(len(list_)-1): 18 # 每一次遍历,两两比较,得到最大(小)的元素放入,当前循环长度的最后一位 19 for j in range(len(list_)-i-1): 20 # 如果取出的元素大于剩余的元素,则进行交换元素 21