python算法

你觉得Python真的好吗？或许你在漫天的宣传中看到了这些： 开发环境简单，能打字就能写代码； 接近英语的简单语法； 众多的第三方库； 解释执行，不需要编译； 跨平台，方便移植； 但是作为一个负责任的程序员，要跟你说的是：就算再简单的语言，也得学才会会，不要在好不好，真的好不好这些事情上下功夫，要在怎么学如何学上下功夫。 第一部分：各个领域应用的语言。 大家看这个内容，其实你很明显发现，其实各个语言都有他的用处。我们可以说Python是应用最广的。但是暂时还是不能说它是全能的，因为他也有它的短板，但是对于一般的小公司和小项目而言，是很难得的全能。 现在有个很奇怪的现象，就是大家把Python神话了。Python作为一门语言，确实有他的优势。但是建议大家在学好这个语言的同时，要学第二门语言，这样未来对大家有好的发展。 第二环节：Python工程师在企业里面的定位是什么？ 四个重要的定位：验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。 1、验证算法：就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。 2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站，Python在网站前后台有大量的成熟的框架，如django，flask，bottle，tornado，flask和django的使用较多，国内用Python开发的网站有：知乎、豆瓣、扇贝、腾讯、阿里巴巴

下载链接： https://www.yinxiangit.com/710.html python算法和数据结构的深入学习 第一章：当我们在讨论算法的时候，我们在讨论什么？ 1-1 我们究竟为什么要学习算法 1-2 课程介绍 第二章：排序基础 2-1 选择排序法 2-2 使用模板（泛型）编写算法 2-3 随机生成算法测试用例 2-4 测试算法的性能 2-5 插入排序法 2-6 插入排序法的改进 2-7 更多关于O（n*2）排序算法的思考 第三章：高级排序问题 3-1 归并排序法 3-2 归并排序法的实现 3-3 归并排序法的优化 3-4 自底向上的归并排序算法 3-5 快速排序法 3-6 随机化快速排序法 3-7 双路快速排序法 3-8 三路快速排序法 3-9 归并排序和快速排序的衍生问题 第四章：堆和堆排序 4-1 为什么使用堆 4-2 堆的基本存储 4-3 Shift Up 4-4 Shift Down 4-5 基础堆排序和Heapify 4-6 优化的堆排序 4-7 排序算法总结 4-8 索引堆 4-9 索引堆的优化 4-10 和堆相关的其他问题 第五章：二分搜索树 5-1 二分查找法 5-2 二分搜索树基础 5-3 二分搜索树的节点插入 5-4 二分搜索书的查找 5-5 二分搜索树的遍历（深度优先遍历） 5-6 层序遍历（广度优先遍历） 5-7 删除最大值，最小值 5-8

一、如何在列表，字典，集合中根据条件筛选数据 1、过滤掉【3，9，-1，10，20，-2】中的负数 方案一： >>> l = [randint(-10,10) for _ in range(10)] >>> print(l) [0, 3, 4, -7, 6, 4, -5, -4, -8, -1] >>> [x for x in l if x>=0] [0, 3, 4, 6, 4] 方案二： >>> [x for x in l if x>=0] [0, 3, 4, 6, 4] >>> filter(lambda x: x>=0, l) <filter object at 0x109dcf198> >>> list(filter(lambda x: x>=0, l)) [0, 3, 4, 6, 4] 2、筛出字典{'lilei':79,'jim':88,'lucy':92...}中值高于90的项 >>> d = {'student%d' % i :randint(50,100) for i in range(1,20)} ... print(d) {'student1': 61, 'student2': 62, 'student3': 100, 'student4': 53, 'student5': 52, 'student6': 69, 'student7': 53,

1、 切片（Slice） L=['a','b','c','d'] L[0:2] 表示从索引 0 开始取，直到索引 2 为止，但不包括索引 2 。即索引 0 ， 1， 正好是2个元素 如果第一个索引是 0 ，还可以省略： L[:2] L[-1] 取倒数第一个元素 L[:]表示从第一个到最后一个，即原样复制一个list L[::2]去全部数据，但是每两个取一个 字符串逆序： str = “abcdefg” str1 = str[::-1] # “gfedcba” #1、去字符串两边的空格 1 #1、去字符串2边的空格 2 def trim(s): 3 if s=="": 4 return s 5 while(s[0]==" "): 6 s = s[1:] 7 if s == "": 8 return s 9 while(s[-1]==" "): 10 s = s[:-1] 11 if s == "": 12 return s 13 return s 14 15 16 if __name__ == '__main__': 17 # 1、测试: 18 if trim('hello ') != 'hello': 19 print('测试失败!') 20 elif trim(' hello') != 'hello': 21 print('测试失败!') 22 elif trim(' hello

目录 1.args和 kwargs 是什么意思？ 2.python里面如何拷贝一个对象？ 3.简要描述python的垃圾回收机制 4.什么是lambda函数？它有什么好处？ 5.python如何实现单例模式？ 6.python自省 7.谈一谈python的装饰器 8.什么是鸭子类型？ 9.@classmethod和@staticmethod 10.谈一谈python中的元类 1.args和 kwargs 是什么意思？ 答：args表示可变参数（variadic arguments），它允许你传入0个或任意个无名参数，这些参数在函数调用时自动组装为一个tuple； **kwargs表示关键字参数（keyword arguments），它允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。同时使用*args和**kwargs的时候，必须保证*args在**kwargs之前。 扩展阅读： https://blog.csdn.net/mbugatti/article/details/53884455 2.python里面如何拷贝一个对象？ 答： （1） 赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个； （2）浅拷贝（copy.copy()），创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用

阅读目录 理论知识 操作系统背景知识 什么是进程 进程调度 进程的并发与并行 同步\异步\阻塞\非阻塞 进程的创建与结束 在python程序中的进程操作 multiprocess模块 进程的创建和multiprocess.Process 进程同步控制 —— 锁 进程间通信 —— 队列 进程间的数据共享 —— multiprocess.Manager 进程池和multiprocess.Pool 回到顶部 理论知识 操作系统背景知识 回到顶部 顾名思义，进程即正在执行的一个过程。进程是对正在运行程序的一个抽象。 进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念，也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。 所以想要真正了解进程，必须事先了解操作系统， 点击进入 PS：即使可以利用的cpu只有一个（早期的计算机确实如此），也能保证支持（伪）并发的能力。将一个单独的cpu变成多个虚拟的cpu（多道技术：时间多路复用和空间多路复用+硬件上支持隔离），没有进程的抽象，现代计算机将不复存在。 必备的理论基础： #一 操作系统的作用： 1：隐藏丑陋复杂的硬件接口，提供良好的抽象接口 2：管理、调度进程，并且将多个进程对硬件的竞争变得有序 #二 多道技术： 1.产生背景：针对单核，实现并发 ps： 现在的主机一般是多核，那么每个核都会利用多道技术

机器学习之python基础(一) 综述 这一系列博客是记录我在学习python和机器学习的过程中的一些实践过程和体会，学习python时用到的参考书籍是《python学习手册》 第四版 ，即《learning python》的中文第四版。学习机器学习时所用的主要参考书籍是《机器学习实战》，还参考了CSDN博客平台上博客名为zouxy09的部分博客文章（博客后面附有url链接），实现其中的各种算法所使用的程序语言是python，实验平台是Ubuntu14.04，所使用的python版本是2.7.6。如果有博友想要与我进行交流可以在博客后面留言，或者发邮件到我的邮箱zouchaobin@foxmail.com。 由于python3.0以后的版本与python3.0之前的版本有较大改变，所以为了某些代码的兼容性（如print函数），也为了便于直接使用《python学习手册》中的源代码（这本书的源代码是基于python3.x的），我决定采用以下处理方式： from __future__ import print_function from __future__ import division 在每个代码文件的开头加入以上两行代码，这样的话就可以使用python3.x的print函数和除法运算了，这样便于将这些代码稍加修改就能移植到python3.x的平台上。 python核心数据类型

如果a+b+c = 1000, 且a^2 + b^2 = c^2(a,b,c为自然数），如何求出所有a, b, c可能的组合？ { a+b+c=1000 a^2 + b^2 = c^2 } import time # def condition_solution(): # start_time = time.time() # for a in range(1001): # for b in range(1001): # for c in range(1001): # if 1000 == a + b + c and a*a + b*b == c*c: # print("a, b, c: %d, %d, %d" % (a, b, c)) # end_time = time.time() # cost = end_time - start_time # pri# nt("cost: %f" % cost) # def condition_solution(): start_time = time.time() for a in range(1001): for b in range(1001): c = 1000 - a - b if 1000 == a + b + c and a*a + b*b == c*c: print("a, b, c: %d, %d, %d" % (a, b,

1、一行代码实现1--100之和 2、如何在一个函数内部修改全局变量 3、列出5个python标准库 os：提供了不少与操作系统相关联的函数 sys: 通常用于命令行参数 re: 正则匹配 math: 数学运算 datetime:处理日期时间 4、字典如何删除键和合并两个字典 执行结果 5、谈下python的GIL python的GIL是python的全局解释器锁，同一个进程中如果有多个线程运行，一个线程运行的时候会霸占解释器，上了个锁即GIL，进程内其他线程无法运行。如果遇到耗时操作，GIL会打开，其他线程先运行，所以多线程仍然是有先后顺序的。 6、python实现列表去重的方法 执行结果 7、fun(*args,**kwargs)中的*args,**kwargs什么意思？ 用于函数的接收参数。可以接收补丁数量的参数。 *args是用来接收一个非键值对的可变数量的参数列表 **kwargs允许接收不定长度的键值对。 8、简述with方法打开处理文件帮我我们做了什么？ 9、列表[1,2,3,4,5],请使用map()函数输出[1,4,9,16,25]，并使用列表推导式提取出大于10的数，最终输出[16,25] 执行结果 10、python中生成随机整数、随机小数、0--1之间小数方法 随机整数：random.randint(a,b),生成区间内的整数 随机小数：习惯用numpy库

Python函数编程——递归 求100不断除以2直到商为0为止，打印每次除的商 用循环实现： n = 100 while n > 0: n = int(n/2) print(n) 输出： 50 25 12 6 3 1 0 如果用函数，如何实现呢？ def calc(n): n = int(n/2) print(n) if n > 0: calc(n) # 调用自己 calc(100) 在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自已本身，这个函数就叫做递归函数。上面我们写的这个代码就是递归。 递归的执行过程 def calc(n): n = int(n/2) print(n) if n > 0: calc(n) print(n) calc(10) 输出： 5 2 1 0 0 1 2 5 为什么输出结果会是这样？ 如上图所示，函数在每进入下一层的时候，当前层的函数并未结束，它必须等它调用的下一层函数执行结束返回后才能继续往下走。 所以最下面的那句print(n)会等最里层的函数执行时才会执行，然后不断往外退层，所以会出现0、1、2、5的效果。 递归特性： 1、必须有一个明确的结束条件。 2、每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少。 3、递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用