今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 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? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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BP算法求解参数w的算法，神经网络的基础，权重的学习算法都是BP学习算法信号“正向传播(FP)”求损失，“反向传播(BP)”回传误差；根据误差值修改每层的权重，继续迭代输出层误差O代表预测结果，d代表真实结果；系数是为了方便求导时计算隐层的误差netk是当前神经元的wx的结果；f(net)是激活函数，yj代表上一层隐层的输出值输入层误差推导过程Python实现BP神经网络实现对公路客运量impor
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2023-05-29 17:31:23
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递归时间&空间复杂度常见列表查找算法排序数据结构 递归在调用一个函数的过程中，直接或间接地调用了函数本身这就叫做递归。注：python在递归中没用像别的语言对递归进行优化，所以每一次调用都会基于上一次的调用进行，并且他设置了最大递归数量防止递归溢出递推：每一次都是基于上一次进行下一次执行回溯：在遇到终止条件，则从最后往回一级级把值返回来递归的特点： 1、调用自身 2、结束条件
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2023-07-02 19:36:15
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CSM算法算法简介通过前后两帧激光雷达数据准确的计算出当前机器人的位姿信息算法步骤估算出观测模型关于位姿x的概率分布，观测模型取最大值时对应的位置认为是对x最准确的估计扩大观测模型概率结果的搜索空间，在搜索空间内计算全部位姿得分，得分最高的即是对x的最准确的估计为了提升效率，原论文中使用了多分辨率查询表加速的策略EM算法算法简介EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中
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2024-02-09 06:13:54
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1.闵可夫斯基距离：计算用户相似度闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离。
其中r越大，单个维度差值大小会对整体产生更大的影响。这个很好理解，假设当r=2时一个正方形对角线长度，永远是r=3时正方体对角线的投影，因此r越大，单个维度差异会有更大影响。（所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一）
我们在对一个新用户
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2024-08-11 16:53:59
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一、简介定义和特征定义：算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2024-03-11 10:18:42
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一。什么是算法算法是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。通俗的来讲，算法就是你解决问题的思路。二。算法的五大特性输入: 算法具有0个或多个输入输出: 算法至少有1个或多个输出有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环
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2023-12-18 20:49:12
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概念算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法时间复杂度与空间复杂度时间复杂度一个算法的优劣可以用时间复杂度与空间复杂度来衡量。通常讨论算法的复杂度：1、问题规模相同 2、机器配置相同常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。如何判断一个算法的时间复杂度循环减半的过程>>> O(logn)几次循环就是N的几次方的复杂度常用的时间复杂度（按效率排
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2023-06-13 21:26:34
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搜索算法 BFS （python实现）一、综述遍历算法中最基础的就是 BFS 和 DFS 算法。本文将使用python，介绍BFS的中心思想和代码实现。后续将介绍各种遍历算法。二、BFS1.实现过程BFS又称广度优先搜索，顾名思义，就是搜索注重广度。 例如下图： 假设有一只鹰在起始点A，“他”视野宽广，雄姿英发，正准备去寻找一只雌鸟喜结连理。但是雌鸟太胖飞不动，深藏草丛之中，所以它只能找遍所有的地
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2023-09-16 16:53:44
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你真的理解Python中MRO算法吗？ MRO（Method Resolution Order）：方法解析顺序。Python语言包含了很多优秀的特性，其中多重继承就是其中之一，但是多重继承会引发很多问题，比如二义性，Python中一切皆引用，这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题，但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性，Python中处理这种问题的方法就是MRO。 【
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2023-12-19 20:48:26
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python简单算法总体介绍**算法：**指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法具有以下特
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2023-07-11 19:03:56
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1、关于listPython里的list不是单（双）向链表，是顺序表，是一整块单一连续的内存区块----我们通常称之为数组（array）。这样做的好处有两点：这样按照既定索引值对某元素进行直接访问时更方便；append是在列表末尾添加，insert必须移动插入点右边所有的数据，故方便用append。2、关于复杂度任何多项式级算法的复杂度都要高于对数级；任何指数级算法的复杂度都要高于多项式级算法。3
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2023-11-01 16:02:19
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这次的题目是这样的： 假设有一个6*6的棋盘，每个格子里面有一个奖品（每个奖品的价值在100到1000之间），现在要求从左上角开始到右下角结束，每次只能往右或往下走一个格子，所经过的格子里的奖品归自己所有。问最多能收集价值多少的奖品。 &nbs
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2023-07-06 14:18:37
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算法的概念：算法是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一定的指令的任务。一般地，当算法在处理信息时，会输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或者某个存储地址提供以后再调用。算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。对于算法而言，实现的语言并不重要，重要的思想。算法可以有不同的语言描述现实版本，如c描述，C++描述，Python描述，我们现在
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2023-08-09 15:16:07
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ORB是2011年ICCV上作者Rublee所提出，主要针对目前主流的SIFT或者SURF等算法的实时性进行改进。当然在实时性大为提升的基础上，匹配性能也在一定程度较SIFT与SURF算法降低。但是，在图像Two Views匹配对之间变换关系较小时，能够匹配性能逼近SIFT算法，同时计算耗时极大降低。ORB算法实时性在移动端设备上提供很好的应用，当下比较流行SLAM中采用较多的ORB-SLAM算法
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2024-06-12 05:46:02
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常用排序算法 常用排序算法一. 冒泡排序(BubbleSort)二. 选择排序（SelectionSort）三. 插入排序（Insertion Sort）待续。。。 一. 冒泡排序(BubbleSort)基本思想：两个数比较大小，较大的数下沉，较小的数冒起来。过程：比较相邻的两个数据，如果第二个数小，就交换位置。从后向前两两比较，一直到比较最前两个数据。最终最小数被交换到起始的位置，这样第一个最小
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2023-08-17 23:26:51
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