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引言
Python作為一種富強的編程言語，廣泛利用於數據分析、人工聰明、網路開辟等多個範疇。演算法是編程的核心，控制演算法不只可能進步編程效力，還能處理複雜成績。本文將帶你經由過程實戰示例，輕鬆入門Python演算法。
第1章：Python演算法基本
1.1 Python基本語法
在開端進修演算法之前，我們須要熟悉Python的基本語法。包含變數、數據範例、運算符、把持構造等。
變數跟數據範例
# 變數
x = 10
y = "Hello, World!"
# 數據範例
name = "Alice"
age = 25
height = 1.75
is_student = True
運算符
# 算術運算符
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)
# 比較運算符
result = 5 > 3 # True
result = 5 < 3 # False
result = 5 == 3 # False
result = 5 != 3 # True
# 邏輯運算符
result = True and False # False
result = True or False # True
result = not True # False
把持構造
# 前提語句
if x > 10:
print("x大年夜於10")
elif x == 10:
print("x等於10")
else:
print("x小於10")
# 輪回語句
for i in range(5):
print(i)
# 輪回語句（while）
i = 0
while i < 5:
print(i)
i += 1
1.2 數據構造
Python中常用的數據構造包含列表、元組、字典跟湊集。
列表
# 列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(numbers[0]) # 輸出：1
numbers.append(6) # 增加元素
print(numbers) # 輸出：[1, 2, 3, 4, 5, 6]
元組
# 元組
tuple1 = (1, 2, 3)
print(tuple1[0]) # 輸出：1
字典
# 字典
person = {"name": "Alice", "age": 25}
print(person["name"]) # 輸出：Alice
湊集
# 湊集
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
print(set1) # 輸出：{1, 2, 3, 4, 5}
第2章：常用演算法實戰
2.1 排序演算法
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
# 測試冒泡排序
numbers = [5, 3, 8, 6, 2]
sorted_numbers = bubble_sort(numbers)
print(sorted_numbers) # 輸出：[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)
# 測試疾速排序
numbers = [5, 3, 8, 6, 2]
sorted_numbers = quick_sort(numbers)
print(sorted_numbers) # 輸出：[2, 3, 5, 6, 8]
2.2 查抄演算法
線性查找
def linear_search(arr, target):
for i in range(len(arr)):
if arr[i] == target:
return i
return -1
# 測試線性查找
numbers = [5, 3, 8, 6, 2]
target = 8
index = linear_search(numbers, target)
print(index) # 輸出：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
# 測試二分查找
numbers = [1, 3, 5, 7, 9]
target = 7
index = binary_search(numbers, target)
print(index) # 輸出：3
第3章：演算法優化
3.1 時光複雜度
演算法的時光複雜度是衡量演算法效力的重要指標。罕見的時光複雜度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
3.2 空間複雜度
演算法的空間複雜度是指演算法運轉過程中常設佔用存儲空間的大小。
3.3 優化技能
- 避免不須要的輪回
- 利用合適的數據構造
- 盡管增加遞歸挪用
- 利用內置函數跟庫函數
總結
經由過程本文的進修，信賴你曾經對Python演算法有了開端的懂得。控制演算法是進步編程才能的關鍵，盼望你能經由過程實戰練習，壹直晉升本人的演算法程度。