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
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(
转载 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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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。
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
前言关于A*算法的实现是很早之前的一次开发中的成果,并做了一些改进。当然,在这里就不记录改进部分了,因为其中还有一些争议。这里仅是对A*算法的理解和使用Python实现。参考链接之所以放在前面,是因为这些链接的参考价值特别高,如果希望获得更多的了解,可以通过以下链接进行学习。时间线2021.03.25 优化2021.11.03权重优化定义(百度百科)A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短
转载 2023-11-29 17:17:38
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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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遗传算法GA遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。生物在自然界中的生存繁衍,显示了其对自然环境的优异的自适应能力。遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的进化和遗传。生物在其延续生存的过程中,逐渐适应其生存环境,使得其品质不断得到改良,这种生命现象称为进化(Evolutio
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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浅谈SMOTE算法 如何利用Python解决非平衡数据问题SMOTE算法的介绍  在实际应用中,读者可能会碰到一种比较头疼的问题,那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚,即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中,欺诈类观测在样本集中毕竟占少数;客户流失问题中,非忠实的客户往往也是占很少一部分;在某营销活动的响应问题中,真正参与活动的客户也同样只是少部分。  如果数据存在严重的不平衡,预测得
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
文章目录冒泡算法插入排序选择排序快速排序 冒泡算法冒泡排序: 最一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列,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。遍历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小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个。 对
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分治算法介绍今天我们聊一聊计算机中非常重要和常用的一种算法:分治算法。它在计算机领域应用广泛,几乎无处不在。不仅计算机领域,在信号处理领域,分而治之也是十分常见的一种信号处理方法。著名快速傅里叶变换算法 (FFT) 正是使用了分而治之的思路,才使得数字信号处理算能广泛使用,这也才造就了我们今天丰富多彩的生活。1. 分治算法思想分而治之是计算机领域中非常重要的一种思想:即将大规模问题每次通过分解成小
一、冒泡排序冒泡排序(Bubble Sort)是一种比较简单的排序算法,它重复地走访过要排序的元素,依次比较相邻两个元素,如果它们的顺序错误就把它们调换过来,直到没有元素再需要交换,排序完成。冒泡排序的原理如下所示,数字表示的是数据序列原始的索引号:算法过程:比较相邻的元素,如果前一个比后一个大,就把它们两个对调位置;对排序数组中每一对相邻元素做同样的工作,直到全部完成,此时最后的元素将会是本轮排
反向传播算法是神经网络训练参数与权重的方法之一。该方法与梯度下降算法相结合,对网络中所有权重以及偏置计算损失函数的梯度,并利用梯度值来更新权值与偏置,实现损失函数的最小化。1、前向传播前向传播指的是输入的数据在神经网络中,逐层向前传输,一直到输出层为止。2、反向传播(Back Propagation)在网络的训练过程中经过前向传播后得到的最终结果跟训练样本的真实值总是存在一定误差,由这个误差定义损
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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。 【
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
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
A*算法,A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是解决许多搜索问题的有效算法算法中的距离估算值与实际值越接近,最终搜索速度越快。
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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