文章目录伪代码优点：语法规则变量声明指令的表示表达式赋值语句goto语句分支结构循环结构程序的结束注释风格函数的编写实例 伪代码定义: 伪代码介于自然语言和编程语言之间，是一种描述算法的语言优点：提高了代码的可读性充当了程序与算法或流程图之间的桥梁，也可当作粗略的文档可以让程序员更好的构建代码语法规则每条指令占一行(esle if除外)，指令后不跟任何符号缩进表示程序中的分支程序结构变量声明定义
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2023-11-28 09:50:36
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伪代码(Pseudocode)–学习笔记伪代码是一种非正式的，类似于英语结构的，用于描述模块结构图的语言。 伪代码出现的目的是为了不让程序语言的形式限制了程序员对程序关键部分的理解。它是半角式化、不标准的语言。可以将整个算法运行过程的结构用接近自然语言的形式(可以使用任何一种你熟悉的文字，关键是把程序的意思表达出来)描述出来。伪代码提供了更多的设计信息，每一个模块的描述都必须与设计结构图一起出现。
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2023-10-09 21:19:22
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kNN是一种常见的监督学习方法。工作机制简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用“平均法”，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越
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2024-04-24 12:53:50
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冒泡法排序Python伪代码描述
在程序开发中，排序是一项基本而重要的任务。其中，冒泡法是一种直观且易于实现的排序算法。随着数据处理需求的增加，理解和实现有效的排序算法显得尤为重要。因此，本文以冒泡法排序的Python伪代码描述为基础，分析潜在问题，并提供解决方案和优化建议，以帮助开发者更好地掌握这一算法。
## 问题背景
冒泡法排序的主要功能是在一组数据中将元素按照升序或降序排列。在实际操
knn特点优点：精度高，对异常值不明感，无数据输入嘉定缺点：计算复杂度高，空间复杂度高适用范围：数值型和标称型knn算法的伪代码1、计算已知类别数据集中的点与当前之间的距离2、按照距离递增次序排序3、选取与当前点距离最6，小的k个点4、确定前k个点所在的类别的出现频率5、返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 示例：knn最近邻算法改进约会网站的匹配记录1、收集数据：提供文本
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2024-04-25 13:44:13
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# 如何用Python实现伪代码
在学习编程的过程中，伪代码是一种非常有用的工具。它能够帮助开发者在编写实际代码之前清晰地理清思路，并设计出程序的基本逻辑。本文将针对一名刚入行的小白，逐步讲解如何用Python描述伪代码。为了便于理解，我们将整个过程拆解成几个步骤并进行详尽的说明。
## 整个流程概览
下表展示了将伪代码转换为Python代码的基本流程：
| 步骤 | 描述
伪代码的使用 Usage of Pseudocode 伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用为代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(Pascal, C, Java, etc)实现。因此，伪代码必须结构清晰，代码简单，可读性好，并且类似自然语言。 下面介绍一种类Pascal语言的伪代码的语法规则。 伪代码的语法规则在伪代
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2024-10-09 10:49:59
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算法原理采用重复遍历数组并依次比较相邻元素的方法来排序。由于在冒泡算法进行排序的过程中，最大数/最小数会慢慢“浮”到数组的末尾，所以算法由此命名。冒泡排序的平均时间复杂度是 O(n2)，最好情况下的时间复杂度是 O(n)，最坏情况下的时间复杂度是 O( n2 )。空间复杂度是 O(1)。冒泡排序算法是一个稳定的排序算法。冒泡排序的过程同样可以用图说明。我们的目标还是把无序数组以从小到大的顺序排列：
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2023-11-20 14:04:55
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排序是比较常见的算法了，针对实际数据的特点选择合适的排序算法可以使程序获得更高的效率，今天来总结一下用Python来实现各种排序。 目录一、冒泡排序二、选择排序三、快速排序四、插入排序 一、冒泡排序冒泡排序是一种很简单的排序了，名字也很形象思想：相邻节点进行两两比较，如果左边的比右边的大就交换两个元素的位置，第一轮排序结束后，最大的元素跑到了最右面；接下来对没排好序的n-1个元素再进行排序，这样，
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2023-11-27 12:59:53
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while循环 和for一样，while也是实现循环代码的一种。伪代码先来看一段while的伪代码，了解下其语法格式。1# 伪代码
2while 条件语句:
3 条件成立执行的[while子句]，位于缩进后边
4else:
5 循环完毕执行的代码块，位于缩进后边学过js的能从上边的代码中看出来，这和js的while基本无差。 将代码直译过来都是：当XXX条件成立的时候，执行XXX语句。直到条件
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2024-04-10 16:10:52
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Python语言作为一种比较“新”的编程语言，能在众多编程语言中脱颖而出，且与C语言、C++、Java等“元老级”编程语言并驾齐驱，无疑说明其具有诸多高级语言的优点，亦独具一格，拥有自己的特点。下面将简单说明Python语言的优点。简单易学Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格。Python最大的优点之一是具有伪代
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2023-09-05 13:12:59
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对于我们零基础的小伙伴在开始学习编程之前，学习伪代码是很重要的一步，可以说，有了伪代码的思维才能更好地开始编程。首先介绍一下伪代码是干什么的，简单来说，虽然编程的语言有很多种，但是大家想要某个问题的思路是差不多类似的，使用不同编程语言的程序员们为了更好地交流，于是就创造了伪代码这种东西，或者说，伪代码本身就是将我们解决问题的思路用类似于代码的形式表达出来。举个例子，从1加到100我们从数学计算上来
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2023-08-01 19:46:54
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我正在处理此作业：首先，实现由以下函数定义的f函数：f(x)= exp(x)-sin(x)最接近零。其次，在给定输入值x0 = -3.5和x1 = -2.5的情况下，执行95页的Secant方法并使用它来找到f函数的根。添加以下内容-绝对测试：abs(f(x))-相对测试：abs(x ^ k-x ^ {k-1})/ abs(x ^ {k})\\ leq delta-最大迭代保护：k 在每次迭代中，
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2023-06-09 13:18:14
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Python在1998年诞生，开始很长一段时间无人问津，当时Perl在开源世界中非常流行，但是python这门语言有太多让人喜爱的地方了。1Python读起来像可执行的伪代码伪代码是这样一种概念，它不遵循特定语言的确切句法和语法来编写编程逻辑。自从成为一名Python程序员以来，已经几乎不怎么编写伪代码了，因为它的实际设计满足了我的需要。即使不太了解Python语言，也可以很容易阅读它，这在很大程
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2023-10-25 21:15:51
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被人工智能捧红的 Python 已是一种发展完善且非常多样化的语言，其中肯定有一些你尚未发现的功能。本文或许能够让你学到一些新技巧。Python 是世界上最流行、热门的编程语言之一，原因很多，比如：易于学习超高的通用性具备大量模块和库本文将分享一些使用 Python 的技巧，顺序按照 A-Z 排列。all or anyPython 非常受欢迎的原因之一是其可读性和表达性。人们还经常把 Python
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2024-03-12 17:32:21
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Python 这门语言最大的优点之一就是语法简洁，好的代码就像伪代码一样，干净、整洁、一目了然。但有时候我们写代码，特别是 Python 初学者，往往还是按照其它语言的思维习惯来写，那样的写法不仅运行速度慢，代码读起来也费尽，给人一种拖泥带水的感觉，过段时间连自己也读不懂。《计算机程序的构造和解释》的作者哈尔·阿伯尔森曾这样说：“Programs must be written for peopl
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2023-08-22 19:59:14
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目录1. 模型参数估计2. 维特比实现3. 完整代码Github4. 实例事实上维特比算法属于隐马尔科夫模型的“应用篇”，特别是在NLP的分词领域，维特比算法无处不在。我们先需要根据HMM的学习算法来学习得到一个模型λ=(π，A，B)，然后再通过这个模型，利用维特比算法对数据进行预测。本篇基于维特比算法实现一个简单的分词器，有助于大家深入理解。1. 模型参数估计我们先通过训练集来估计出一个模
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2023-12-28 22:10:33
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在本教材中，用英语和伪代码两种语言来描述算法。伪代码是过程步骤的英语描述和实际程序语言的过程说明之间的一个中间步骤。使用伪代码的优点在于它的简单性和可理解性，它很容易被写出来，也容易从它产生实际的计算机代码（用各种各样的程序设计语言）。 在这个附录中，我们描述本教材中使用的伪代码的格式和语法。这种伪代码的的基本结构与Pascal的非常类似， 而Pascal是目前最广泛用于教学中的一种程序设计
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2024-02-05 10:37:17
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算法学习与代码实现2——插入排序算法思路插入排序其实就是斗地主抓拍的过程，大神级玩家除外，上学时我们寝室一大神，打牌时手中的牌从来不按套路放，我看的是云里雾里，但人家却心中有数。我不是大神，我斗地主只能按顺序放牌，右边小左边大，而且摸牌的时候必须随时排序。插入排序就是个摸牌的过程，每摸到一张牌，就从左边开始对比，直到找到一张手中已有的牌小于或等于这张新摸到的牌，然后把这张牌插入到该牌的左边。算法性
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2023-12-29 05:32:57
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一.工作原理kNN算法是监督学习的一种，首先要有样本集（包含特征与目标变量），然后再输入没有标签只有特征的新数据，其次算出新数据与每个样本集的距离（所以kNN算法的特征都要为数据类型或标称型），这里的距离计算函数可以是欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离等，选出前k个最近距离的样本，最后定义新数据的目标变量是前k个样本中出现频率最高的目标变量。把工作原理转化为伪代码的思路：有一个未知分类的数据
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2023-10-10 13:55:11
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