常见的算法思想概述：这一章开始介绍算法知识， 为后面的学习奠定基础，除了下一节要介绍的递归外，后面还将详细介绍 动态规划， 贪心等思想， 更重要的是，后续查找，排序等常见算法中，均要涉及到这些基础的算法思想。算法的英文名称是Algorithm，这个词在1957年之前在Webster’s New World Dictionary(《韦氏新世界词典》)中还未出现，只能找到带有它的古代涵义的较老形式的“
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2023-12-07 13:28:28
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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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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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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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louvain社团检测算法(python) 这里写目录标题louvain社团检测算法(python)壹、完整代码贰、分步解释1.为网络中的每个节点分配一个社团；2. 算法初始化3. 第一阶段循环4. 第一阶段文字图片双解释5.第二个阶段6.获得社团7.两个阶段进行循环8. 主函数进行调用运行9整体代码 壹、完整代码参考连接： 贰、分步解释Louvain分为循环迭代的两个阶段。假设有V个节点的加权网
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2023-11-23 13:03:32
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1、冒泡排序冒泡排序比较常见，面试很多都会问到这个算法，其原理比较简单，代码实现也很简单# 冒泡排序
# 先定一个一个需要排序的列表
l = [7,2,3,1,4,5,6,9,8]
# 统计一下长度
n = len(l)
## 先遍历所有元素
for i in range(len(l)):
## 最后还剩多少个元素需要对比排序，因为本身自己不需要排序，所以-1，之前已经拍过多少个数字了，还
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2023-06-15 11:47:15
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1、斐波那契数列函数：>>> def fib(n):
a,b = 0, 1#初始化，多重赋值
while b < n:
print(b,end=' ')
a,b = b, a+b
>>> fib(10)
1 1 2 3 5 82、用递归法求和>>> def mysum(L):
if not L:
return 0
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2023-08-10 14:59:22
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文章目录定义模板方法模式适用场景日常例子理解该模式了解模板方法设计模式模板方法模式的UML类图现实中的模板方法模式模板方法模式——钩子好莱坞原则与模板方法模板方法的优缺点问答 定义模板方法模式行为模式主要关注对象的响应性。它处理对象之间的交互以实现更强大的功能。模板方法模式是一种行为设计模式，通过一种称为模板方法的方式来定义程序框架或算法。例如，你可以将制作饮料的步骤定义为模板方法中的算法。模板
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2023-07-07 21:47:18
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A*作为最常用的路径搜索算法，值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释：https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithmA *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径（目标）中搜索导致成本最小（行进距离最短，时间最短等）的问题来解决问题。 ），并且在这些路径中，它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权
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2023-06-29 11:52:31
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EM 算法求解高斯混合模型python实现
注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。1. 什么是EM算法？ 引用书上的话：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用这些方法了。E
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2024-05-16 20:15:35
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算法是程序的灵魂，每个程序员，尤其是高手程序员，对算法的掌握应该是如数家珍，必须要熟悉。算法非常枯燥，但是研究透了对你的程序功底非常有帮助。那么用Python如何实现主流的算法呢？今天推荐一个巨牛的repo，不仅把主流的算法都讲了一遍还用Python代码实现了，一起来看一下。 01
Github标星近4万这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的
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2023-08-14 17:04:04
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#七种基本算法：解析算法，枚举算法，递推算法，递归算法，排序算法，查找算法，分治算法#解析算法#1.根据定义计算组合数import math
n, i = input("请输入整数n,i:").split(' ')
n = int(n)
i = int(i)
b = math.factorial(n) / (math.factorial(i) * math.factorial(n - i))
pr
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2023-06-21 22:09:13
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我们先来看几个概念1、算法算法：一种解决问题的方法和思想2、时间复杂度计算 1 + 2 + 3 + … + 100先看下面这段代码：tot = 0
for x in range(1,101):
tot += x
print(tot)分析：进入循环体后，tot += x 等价于 tot = tot + xtot + x为一个基本运算=赋值运算符为一个基本运算循环体执行了 100次，则程序一共
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2023-06-16 20:39:12
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前言之前将公开课上学习视频中高斯混合模型（GMM）及其EM算法反反复复看了几遍之后并将所有公式重新推导了一遍，现在利用Python进行手写进一步加深理解。 Python代码#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/7/19 10:17
# @Author : DaiPuwei
# @FileName: GMM.py
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2023-09-12 09:05:51
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一、斐波那契数列（递归VS动态规划）1、斐波那契数列——递归实现（python语言）——自顶向下递归调用是非常耗费内存的，程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n)，当n很大时，程序运行很慢，甚至内存爆满。1 def fib(n):
2 #终止条件，也就是递归出口
3 if n == 0 or n == 1:
4 return 1
5 else:
6
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2023-07-24 14:33:51
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一、前言TF-IDF方法的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率(TF) 高，并且在其他文章中很少出现(IDF高)，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力。二、步骤首先对文档进行特征提取操作：（1）分割句子：按照空格进行分割，去除数字以及标点符号，并将所有字符全部小写；（2）去除词汇：去除代词、冠词等功能词；（3）词干提取：去除单词的复数、过去式、比较级、最高级等形式。然后对生成的语
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2023-11-16 21:39:35
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狄克斯特拉算法的作用（目的）：1.假如你要从学校回家，那么狄克斯特拉算法可以帮你找出从起点到终点耗时最短路径。2.假如你要在咸鱼上买东西，那么狄克斯特拉算法可以让你花最少的钱买到性价比最高的东西。狄克斯特拉算法的步骤：1.找出“权重最低的”节点，即可在最短时间内到达的节点2.更新该节点的邻居的开销，其含义将稍后介绍。3.重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了。4.计算最终路径实现思路（这里我
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2024-04-10 09:21:03
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python 的常见排序算法实现算法（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
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2024-04-22 20:03:36
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