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引言
Python作为一种富强的编程言语，广泛利用于数据分析、人工智能、收集开辟等多个范畴。算法是编程的核心，控制算法不只可能进步编程效力，还能处理复杂成绩。本文将带你经由过程实战示例，轻松入门Python算法。
第1章：Python算法基本
1.1 Python基本语法
在开端进修算法之前，我们须要熟悉Python的基本语法。包含变量、数据范例、运算符、把持构造等。
变量跟数据范例
# 变量
x = 10
y = "Hello, World!"
# 数据范例
name = "Alice"
age = 25
height = 1.75
is_student = True
运算符
# 算术运算符
result = 5 + 3 # 8
result = 5 - 3 # 2
result = 5 * 3 # 15
result = 5 / 3 # 1.666...
result = 5 // 3 # 1 (整除)
result = 5 % 3 # 2 (取余)
# 比较运算符
result = 5 > 3 # True
result = 5 < 3 # False
result = 5 == 3 # False
result = 5 != 3 # True
# 逻辑运算符
result = True and False # False
result = True or False # True
result = not True # False
把持构造
# 前提语句
if x > 10:
print("x大年夜于10")
elif x == 10:
print("x等于10")
else:
print("x小于10")
# 轮回语句
for i in range(5):
print(i)
# 轮回语句（while）
i = 0
while i < 5:
print(i)
i += 1
1.2 数据构造
Python中常用的数据构造包含列表、元组、字典跟凑集。
列表
# 列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(numbers[0]) # 输出：1
numbers.append(6) # 增加元素
print(numbers) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6]
元组
# 元组
tuple1 = (1, 2, 3)
print(tuple1[0]) # 输出：1
字典
# 字典
person = {"name": "Alice", "age": 25}
print(person["name"]) # 输出：Alice
凑集
# 凑集
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
print(set1) # 输出：{1, 2, 3, 4, 5}
第2章：常用算法实战
2.1 排序算法
冒泡排序
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
# 测试冒泡排序
numbers = [5, 3, 8, 6, 2]
sorted_numbers = bubble_sort(numbers)
print(sorted_numbers) # 输出：[2, 3, 5, 6, 8]
疾速排序
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
# 测试疾速排序
numbers = [5, 3, 8, 6, 2]
sorted_numbers = quick_sort(numbers)
print(sorted_numbers) # 输出：[2, 3, 5, 6, 8]
2.2 查抄算法
线性查找
def linear_search(arr, target):
for i in range(len(arr)):
if arr[i] == target:
return i
return -1
# 测试线性查找
numbers = [5, 3, 8, 6, 2]
target = 8
index = linear_search(numbers, target)
print(index) # 输出：2
二分查找
def binary_search(arr, target):
left, right = 0, len(arr) - 1
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1
# 测试二分查找
numbers = [1, 3, 5, 7, 9]
target = 7
index = binary_search(numbers, target)
print(index) # 输出：3
第3章：算法优化
3.1 时光复杂度
算法的时光复杂度是衡量算法效力的重要指标。罕见的时光复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
3.2 空间复杂度
算法的空间复杂度是指算法运转过程中常设占用存储空间的大小。
3.3 优化技能
- 避免不须要的轮回
- 利用合适的数据构造
- 尽管增加递归挪用
- 利用内置函数跟库函数
总结
经由过程本文的进修，信赖你曾经对Python算法有了开端的懂得。控制算法是进步编程才能的关键，盼望你能经由过程实战练习，一直晋升本人的算法程度。