这篇文章将为大家详细讲解有关几种常见的Python算法实现分别有哪些,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的后面,以此类推,直到所有元素均排序完毕。算法实现如下:
#找到最小的元素def FindSmall(list): min=list[0] for i in range(len(list)): if list[i]<min: min=list[i] return min #选择排序def Select_Sort(list): newArr=[] for i in range(len(list)): minValue=FindSmall(list) newArr.append(minValue) list.remove(minValue) return newArrtestArr=[11,22,33,21,123]print(Select_Sort(testArr))
快速排序
快速排序的运行速度快于选择排序,它的工作原理是这样:设要排序的数组是N,首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。可以使用python用递归式的方法来解决这个问题:
def Quick_Sort(list): if len(list)<2: return list else: temp=list[0] less=[i for i in list[1:] if i<=temp] more=[i for i in list[1:] if i>temp] return Quick_Sort(less)+[temp]+Quick_Sort(more)testArr= [13,44,53,24,876,2]print(Quick_Sort(testArr))
二分查找
二分查找的输入是一个有序的列表,如果要查找的元素包含在一个有序列表中,二分查找可以返回其位置。打个比方来说明二分查找的原理:比如我随便想了个范围在1~100以内的整数,由你来猜,以最少的次数来猜出这个数字,你每次猜完给出个数字,我会回复大了或小了,第一种方法是你从1开始依次往后猜,那如果我想的数字是100,那么你就要猜100次;第二种方法是从50开始,如果我说小了,那你就猜75,就这样依次排除掉一半的剩余数字,这就是二分查找法。可以看出二分查找法更加快速。对于包含n个元素的有序列表,用简单查找最多需要n步,而二分查找法则最多只需lon2 n步。下面用python来实现该算法:
def Item_Search(list,item): low=0 high=len(list)-1 while low<=high: middle=(low+high)//2 print(list[middle]) if list[middle]>item: high=middle-1 elif list[middle]<item: low=middle+1 else: return middle return None test_list=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21]Item_Search(test_list,11)
广度优先搜索
广度优先搜索是一种图算法,图由节点和边组成,一个节点可能与多个节点连接,这些节点称为邻居。广度优先搜索算法可以解决两类问题:第一类是从节点A出发,有没有前往节点B的路径;第二类问题是从节点A出发,前往B节点的哪条路径最短。使用广度优先搜索算法的前提是图的边没有权值,即该算法只用于非加权图中,如果图的边有权值的话就应使用狄克斯特拉算法来查找最短路径。举个例子,假如你认识alice、bob、claire,bob认识anuj、peggy,alice认识peggy,claire认识tom、jonny,你需要在最短的路径内找到通过认识的人找到tom,那么算法实现如下:
#使用字典构建图graph={}graph["you"]=["Alice","Bob","Claire"]graph["Bob"]=["Anuj","Peggy"]graph["Alice"]=["Peggy"]graph["Claire"]=["Tom","Jonny"]graph["Anuj"]=[]graph["Peggy"]=[]graph["Tom"]=[]graph["Jonny"]=[]from collections import deque#简单的判断方法def person_is_seller(name): return name=='Tom'def Search(name): searched=[] #用于记录检查过的人,防止进入死循环 search_queue=deque() #创建队列 search_queue+=graph[name] while search_queue: person=search_queue.popleft() if not person in searched: #仅当这个人没检查过时才检查 if person_is_seller(person): print("the seller is {0}".format(person)) return True else: search_queue+=graph[person] searched.append(person) #将这个人标记为检查过 return Falseprint(Search("you"))
贪婪算法
贪婪算法,又名贪心算法,对于没有快速算法的问题(NP完全问题),就只能选择近似算法,贪婪算法寻找局部最优解,并企图以这种方式获得全局最优解,它易于实现、运行速度快,是一种不错的近似算法。假如你是个小偷,商店里有很多箱子,箱子里有各种水果,有些箱子里有3种水果,有些箱子有2种...,你想尝到所有种类的水果,但你一个人力气有限,因此你必须尽量搬走最少的箱子,那么,算法实现如下:
fruits=set(["苹果","香蕉","梨子","西瓜","草莓","橘子","荔枝","榴莲"]) #箱子以及包含的水果box={}box["b1"]=set(["苹果","香蕉","西瓜"])box["b2"]=set(["草莓","橘子","榴莲"])box["b3"]=set(["梨子","荔枝","草莓"])box["b4"]=set(["香蕉","橘子"])box["b5"]=set(["梨子","榴莲"])final_boxs=set() #最终选择的箱子#直到fruits为空while fruits: best_box=None #包含了最多的未包含水果的箱子 fruits_covered=set() #包含该箱子包含的所有未包含的水果 #循环迭代每个箱子,并确定它是否为最佳箱子 for boxItem,fruitItem in box.items(): covered=fruits & fruitItem #计算交集 if len(covered)>len(fruits_covered): best_box=boxItem fruits_covered=covered fruits-=fruits_covered final_boxs.add(best_box) print(final_boxs)
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