python算法

恺撒密码是古罗马恺撒大帝用来对军事情报进行加解密的算法，它采用了替换方法对信息中的每一个英文字符循环替换为字母表序列中该字符后面的第三个字符，即，字母表的对应关系如下：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ 原文：A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ 密文：D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z A B C‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ 对于原文字符P，其密文字符C满足如下条件：C=(P+3) mod 26‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬

目录 MRO了解： 而具体讨论MRO，我们需要针对不同python版本中的MRO进行解析   一：经典类（深度优先搜索）   二：新式类（广度优先搜索）   三：新式类（C3算法实现：看起来就是将上面两者的优点结合了。所以在Python3中全部都是新式类，不需要object继承）   四：C3算法了解 下面讨论__init__和super()方法的关系   一：在单继承中super方法和__init__使用时功能上基本是无差别的   二：super方法只在新式类中适用   三：注意super()不是父类，而是执行MRO顺序中的下一个类！！   四：super()可以避免重复调用 MRO了解： 对于支持继承的编程语言来说，其方法（属性）可能定义在当前类，也可能来自于基类，所以在方法调用时就需要对当前类和基类进行搜索以确定方法所在的位置。 而搜索的顺序就是所谓的「方法解析顺序」（Method Resolution Order，或MRO）。 对于只支持单继承的语言来说，MRO 一般比较简单；而对于 Python 这种支持多继承的语言来说，MRO 就复杂很多。 而具体讨论MRO，我们需要针对不同python版本中的MRO进行解析 经典类：DFS深度优先搜索（Python2.2以前的版本） 新式类：BFS广度优先搜索（Python2.2中提出，在与经典类共存的情况下

转自 http://www.west999.com/info/html/wangluobiancheng/qita/20180729/4410114.html Python常用的库简单介绍一下 fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配。 esmre ,正则表达式的加速器。 colorama 主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。 Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。 difflib ，[Python]标准库，计算文本差异 。 Levenshtein ，快速计算字符串相似度。 Chardet 字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。 shortuuid ,一组简洁URL/UUID函数库。 ftfy ，Unicode文本工具 unidecode ，ascii和Unicode文本转换函数。 xpinyin ，将汉字转换为拼音的函数库。 pangu.py ，调整对中日韩文字当中的字母、数字间距。 pyfiglet ，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片。 uniout ，提取字符串中可读写的字符。 awesome slugify ，一个Python slugify库，用于处理Unicode。 python-slugify ，转换Unicode为ASCII内码的slugify函数库。 unicode-slugify

LLE(locally linear embedding)降维算法 LLE(locally linear embedding)LLE 即局部线性嵌入算法，它是一种非线性降维算法。该算法核心思想为每个点可以由与它相邻的多个点的线性组合而近似重构，然后将高维数据投影到低维空间中，使其保持数据点之间的局部线性重构关系，即有相同的重构系数。在处理所谓的流形降维的时候，效果比 PCA 要好很多。 LLE 降维算法展示 详细内容可参见《LLE 原理及推导过程》 https://blog.csdn.net/scott198510/article/details/76099630 代码地址： https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/tree/master/codes/LLE 来源： CSDN 作者： Luara_lyy 链接： https://blog.csdn.net/weixin_40801364/article/details/103553959

def int_up_or_down ( x , down = 0 ) : """ Turn float up to int or float down to int. For example: int_up_and_down(1) -> 1 int_up_and_down(1.1) -> 2 int_up_and_down(1.9) -> 2 int_up_and_down(-1) -> -1 int_up_and_down(-1.1) -> -1 int_up_and_down(-1.9) -> -1 int_up_and_down(1, down=1) -> 1 int_up_and_down(1.1, down=1) -> 1 int_up_and_down(1.9, down=1) -> 1 int_up_and_down(-1, down=1) -> 1 int_up_and_down(-1.1, down=1) -> -2 int_up_and_down(-1.9, down=1) -> -2 :param x: float or int :param down: int for down or not :return: int(x) """ symbol = 1 if x >= 0 else - 1 down = - 2 * down + 1 x = abs ( x

原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25074334 1.冒泡排序 冒泡排序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，也就是说该数列已经排序完成。 这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端，故名。 步骤： 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，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。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。 代码实现： # -*- coding:utf-8 -*- def bubble_sort ( raw_list ) : length = len ( raw_list ) for index in range ( length ) : for i in range ( 1 , length - index ) : if raw_list [ i - 1 ] > raw_list [ i ] : raw_list [ i ] , raw_list [ i - 1 ] = raw_list [ i - 1 ] , raw_list [ i ] return raw_list

问题 怎样在两个字典中寻寻找相同点（比如相同的键、相同的值等等）？ 解决方案 考虑下面两个字典： a = { 'x' : 1 , 'y' : 2 , 'z' : 3 } b = { 'w' : 10 , 'x' : 11 , 'y' : 2 } 为了寻找两个字典的相同点，可以简单的在两字典的 keys() 或者 items() 方法返回结果上执行集合操作。比如： a . keys ( ) dict_keys(['x', 'y', 'z']) a . keys ( ) & b . keys ( ) {'x', 'y'} a . keys ( ) - b . keys ( ) {'z'} a . items ( ) & b . items ( ) {('y', 2)} 这些操作也可以用于修改或者过滤字典元素。 比如，假如你想以现有字典构造一个排除几个指定键的新字典。 下面利用字典推导来实现这样的需求： c = { key : a [ key ] for key in a . keys ( ) - { 'z' , 'w' } } c {'x': 1, 'y': 2} 讨论 一个字典就是一个键集合与值集合的映射关系。 字典的 keys() 方法返回一个展现键集合的键视图对象。 键视图的一个很少被了解的特性就是它们也支持集合操作，比如集合并、交、差运算。 所以

python栈与队列 目录 一. 栈 1.1 定义 1.2 栈的操作 1.3 栈的结构实现 二. 队列 2.1 定义 2.2 队列的操作 2.3 队列的实现 三. 双端队列 3.1 定义 3.2 操作 3.3 实现 目录 一. 栈 1.1 定义 栈（stack），有些地方称为堆栈，是一种容器，可存入数据元素、访问元素、删除元素，它的特点在于只能允许在容器的一端（称为栈顶端指标，英语：top）进行加入数据（英语：push）和输出数据（英语：pop）的运算。没有了位置概念，保证任何时候可以访问、删除的元素都是此前最后存入的那个元素，确定了一种默认的访问顺序。 由于栈数据结构只允许在一端进行操作。因而按照后进先出(LIFO)的原理运作。 1.2 栈的操作 Stack() 创建一个新的空栈 push(item) 添加一个新的元素item到栈顶 pop() 弹出栈顶元素 peek() 返回栈顶元素 is_empty() 判断栈是否为空 size() 返回栈的元素个数 1.3 栈的结构实现 class Stack ( object ) : #栈 def __init__ ( self ) : self . __list = [ ] def is_empty ( self ) : #判断是否为空 return self . __list == [ ] def push ( self , item

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1. PyCodeObject 与 Pyc 文件 通常认为， Python 是一种解释性的语言，但是这种说法是不正确的，实际上， Python 在执行时，首先会将 .py 文件中的源代码编译成 Python 的 byte code （字节码），然后再由 Python Virtual Machine 来执行这些编译好的 byte code 。这种机制的基本思想跟 Java ， .NET 是一致的。然而， Python Virtual Machine 与 Java 或 .NET 的 Virtual Machine 不同的是， Python 的 Virtual Machine 是一种更高级的 Virtual Machine 。这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说 Python 的 Virtual Machine 比 Java 或 .NET 的功能更强大，更拽，而是说和 Java 或 .NET 相比， Python 的 Virtual Machine 距离真实机器的距离更远。或者可以这么说， Python 的 Virtual Machine 是一种抽象层次更高的 Virtual Machine 。 我们来考虑下面的 Python 代码： [demo.py] class A : pass def Fun ():

Python具有非常强大的数据处理功能，这让很多白领为之心动，因为当前大部分人都是用Excel，但Excel有很多局限性，不过大部分人是有心想学习Python，却不只从何下手，没有一个清晰的学习路线。所以，本文小编将从实践经验出发，给出一个能快速上手并少走弯路的学习路径。 对于广大上班族而言，时间和精力是首要问题，我们失去了学生时代大把的时间和试错机会，日常除了完成繁重的工作任务之外，甚至还要应对照顾家庭等多方面的压力。因此，这种情况下，再去学习一名编程语言，真是需要莫大的勇气和魄力。 事实上，很多高喊着要学Python的最终可能都会半途而废，一方面是时间精力的问题，另一方面主要是学习计划和方法的问题（缺乏清晰的学习目标，导致在庞杂的知识体系面前被迫终止）。 要学会Python，我们先要明确一点，我们学习Python不是单纯的为了增加知识储备，Python本质上只是一个工具和手段，我们最终目的是要通过它来帮我们解决实际工作中遇到的问题，从思想上明确这一点，将帮助我们有的放矢、少做无用功。 个人建议，Python入门不妨从以下四个步骤入手（要求具备一定自我学习能力和毅力）： 1、快速了解Python语法结构。重点是条件语句、循环语句、异常捕获等不同写法，这里强调一下，一定要亲自手敲代码，起初慢一点或错误频出都没关系，最终必须要达到能完全自主编写，或至少是看完代码范例能够默写的程度。